NoSQL简介
NoSQL(Not Only SQL),意为“不仅仅是SQL”
关系型数据库遵循ACID规则
1、 A(Atomicity)原子性
指的是事务里的所有操作要么全部做完，要么全都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。
2、 C(Consistency)一致性
数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束
3、 I(Isolation)独立性
所谓独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
4、 D(Durability)持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现突发情况也不会丢失。
分布式系统
分布式系统(distributed system)由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成。
分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统)，而不是硬件。
分布式系统可以应用在不同的平台上如：PC、工作站、局域网和广域网上等。
分布式计算的优点：
可靠性(容错)
分布式计算机系统中一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不会影响到其余的服务器。
可拓展性
在分布式计算机系统可以根据需要增加更多的机器。
资源共享
共享资源是必不可少的应用，如银行、预定系统。
灵活性
由于该系统是非常灵活的，它很容易安装，实施和调试新的服务。
更快的速度
分布式计算机系统可以有多台计算机的计算能力，使得它比其他系统有更快的处理速度。
更高的性能
相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性价比
分布式计算的缺点
故障排除
故障排除和诊断能力。
软件
更少的软件支持是分布式计算机系统的主要缺点。
网络
网络基础设施的问题，包括：传输问题，高负载，信息丢失等。
安全性
开发系统的特性让分布式计算机系统存在着数据安全性和共享的风险等问题。
RDBMS vs NoSQL
RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言(SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础食物
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
- 键-值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性和可伸缩性
CAP定理(CAP theorem)
- 一致性(Consistency)所有节点在同一时间具有相同的数据
- 可用性(Availability)保证每个请求不管成功或失败都有响应
- 分隔容忍(Partition tolerance)系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。
因此，根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类：
- CA-单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可拓展性上不太强大。
- CP-满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
- AP-满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
NoSQL的优点／缺点
优点：
- 高可拓展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性
- 半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点：
- 没有标准化
- 有限的查询功能
- 最终一致是不直观的程序
BASE
BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由Eric Brewer定义。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则：
- Basically Availble --基本可用
- Soft-state --软状态／柔性事务。
- Eventual Consistency --最终一致性
NoSQL数据库分类
| 类型 | 部分代表 | 特点 |
|---|---|---|
| 列存储 | Hbase、Cassandra、Hypertable | 顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或某几列的查询有非常大的IO优势 |
| 文档存储 | MongoDB、CouchDB | 文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能 |
| key-value存储 | Tokyo Cabinet/Tyrant、Berkeley DB、MemcacheDB、Redis | 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。 |
| 图存储 | Neo4J、FlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话效率低下，而且设计不方便 |
| 对象存储 | db4o、Versant | 通过某些类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存储数据。 |
| xml数据库 | Berkeley DB XML、BaseX | 高效的存储XML数据，并支持XML内部的查询语法，比如XQuery, Xpath。 |
by 一枝猪