DryadLINQ是一个简单的、强有力的、讲究的编制程序，这个程序针对在大型PC机群上运行的大范围的数据平行应用。

　　DryadLINQ结合了两种非常重要的微软技术：Dryad分布式执行引擎和LINQ。2011年五月，博主Mary Jo Foley说，HPC 2008 R2 SP2是Dryad的御用运载工具，是谷歌MapReduce和Apache Hadoop的最直接的竞争对手。

　　SQL和NoSQL：是相同的吗？

　　LINQ之父Eric Meijer 和 Gavin Bierman 宣称，与大众的想法正相反，SQL和NoSQL其实就是同一个模子刻出来的，作为对其文章A Co-Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的介绍 ，ACM杂志的作者用DryadLINQ做例子做了一个数学分析。

　　为最通用的NoSQL模式建立一个数学模型。因为这样一个深层的联系，我们打算改NoSQL名为CoSQL。另外，单子和单子理解力（即LINQ）为SQL和CoSQL提供了一个常见的查询机制，很自然的，SQL和CoSQL的缺点和优点可以由数学运算推算出来。和大众的想法正好相反，大小数据的问题和SQL与CoSQL的问题是直交的，虽然CoSQL模式自然的支持极端的分区，实际上，并不需要强力型和标准化来使其对小数据产生吸引力。通过谨慎的分区是可以实现SQL数据库缩放的。

　　这篇文章最后结论：CoSQL和SQL并不冲突，实际上他们只是同一矛盾的两个方面。作者还提到，因为普通的询问语言是基于单分体的，所以二者可以在同一原则下执行。

　　最近被一小部分NoSQL用户使用的”NOSQL”,涵摄一切对“not only SQL”的缩写。这个名词还没有在企业IT管理者和Web研发者中引起太多的关注，可能是因为其太普通了。AnySQL也曾被冷遇，可能也是这个原因。

　　NewSQL databases概况

　　分析公司451集团最近提出了术语NewSQL，并把它形容为：“ 各种新的可扩展性、性能高的SQL数据库厂商。NoSQL是不能望文生义的：关于NewSQL供应商的新事物是供应商，而不是SQL。”

　　451集团包括Akiban、Clustrix、Drizzle、CodeFutures、GenieDB、 MySQL Cluster 、NimbusDB、RethinkDB、 ScalArc,、ScaleBase、ScaleDB、 Schooner等，但是很明显的，在可预知的未来，NoSQL数据库的市场不会支持很多供应商。但是选择胜利者不是很容易的事情。

　　在硅谷Under the Radar会议上展示的NimbusDB，是观众的选择，把NewSQL数据库描述为拥有 ACID语义学的SQL数据库，不同于现存的SQL数据库，NimbusDB 提供云类型环境的关键要求，这个环境包括从一个活的系统动态添加和删除节点。

　　云计算数据库的更多信息

　　NimbusDB的建设者有企业等级证书。IONA Technologies 的CEO Barry Norris和CTO Jim Starkey 创建了Interbase Software，后来被Ashton-Tate接手，再后来又被Borland International接手。

　　Interbase是Firebird开源数据库的基础。Starkey后来又建立了Netfrastructure公司，后来又卖给了MySQL AB，MySQL AB后来变成了MySQL Falcon存储引擎的核心。

　　根据Norris，Nimbus也会“快速”的进入NewSQL市场，如果 NimbusDB不辜负它的传统，那么它会成为一个NewSQL“持有者”。

　　涉及到作为“NewSQL as a Service”的分类数据库，451 Group包括亚马逊的Relational Database Services、Salesforce.com的Database.com、FathomDB、微软SQL Azure 和Xeround.

　　目前，Amazon RDS提供了MySQL应用，但是计划增加一个甲骨文数据库，Amazon RDS 和SQL Azure 使用回复维持数据可使用性，亚马逊和微软兜售开发者对 MySQL 或者SQL Server作为主要时间和成本保护器的熟悉度。

　　2011年五月中旬，SQL Azure的一个限50GB的修复进入私有Community Technical Preview ，预计消除大小的限制。

　　为你的组织的大数据选择最优化的基础设设不是在公园里散步，最重要的决定是在NoSQL和NewSQL方法之间做出选择，通常是你的数据的模式口述的。

　　例如,如果映射实体层次是一个关键因素, 图表数据库像Neo4j和Dryad是一个合乎逻辑的选择。另一方面，如果交易有必要的去保证数据的一致性，考虑SQL Azure。

　　虽然，为一个彻底的调查和全规模的实验安装对必要资源进行重要的预算，会起到一定的作用，毫无疑问，选择你的大数据基础设施是件很伤脑筋的事情。

　　相关链接：为Big Data选择一个云数据存储(上）