為什麼NoSQL比較快？
今天參加某conference，講者說雲端提供的NoSQL比傳統B-tree database快，因為B-tree database使用SQL介面，需要額外轉譯執行，而NoSQL只要使用簡單的API calls (get, put, scan)，少了SQL這一層。聽起來似乎有點道理，就以此為開頭，講一些我的想法吧。
NoSQL也是可以有SQL介面的，Apache Phoenix / Casandra CQL / MongoDB query language是一些例子，不過SQL提供的強大功能如aggregate / join在NoSQL上因為data partitioning的關係所以不完全支持，即便支持也因為效能問題需要謹慎使用，所以SQL+optimizer帶來的優勢不是很大(在OLAP系統中反而非常吃重)，比較多的還是提升易用性。但SQL+optimizer是運行在CPU+Memory+小量metadata的環境高速迭代，針對database這種read/write against disk的場景來說，SQL對性能能起多大決定性作用，我是打問號的。
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換個角度來看，NoSQL通常以high write throughput為主打，因為寫時主要是append write ahead log和mem table就完成了，但相對讀時要做的事情就比較多了，需要讀取mem table和掃on disk的SS tables來整理出需要的rows和versions。比起維護單一version的B-tree database來說，NoSQL不見得比較快。另外NoSQL在flush mem store和運行compaction時帶來的性能影響也不若B-tree database這麼省心。
不過講者說的另一段話是沒錯，那就是B-tree database因為是二元樹形式，因此只能在一定的量級內提供能良好效能，而NoSQL有比較好的scalibility。
NoSQL不論是Range或是Hash Partitioning的實作，都能利用key和partitions的mapping關係，排除大量無效的搜索空間，而且這個操作幾乎與資料量N無關；B-tree要locate到row則需要LogN的時間，比較容易受資料量影響效能。
總的來說，我不會說NoSQL就比較快，它們有各自的強項such as NoSQL has better scalability; B-tree database has better support over ACID. 縱然有如Spanner這類NoSQL(or NewSQL)利用原子鐘等特殊硬體打破網路不確定性的限制做到distributed transactions，在NoSQL上達成ACID需要更高的成本(特殊硬體、等待延遲、運算量)是不變的。
