什么是NoSQL？wiki上的定义是“NoSQL is a movement promoting a loosely defined class of non-relational data stores that break with a long history of relational databases”。其实并不存在一个叫NoSQL的产品，它是一类non-relational data stores的集合。NoSQL的重点是non-relational，而传统的数据库是relational。
我们都知道，传统关系型数据库的最大缺陷是扩展性，虽然各个数据库厂家都有cluster的解决方案，但是不管是share storage还是share nothing的解决方案，扩展性都十分有限。目前解决数据库扩展性的思路主要有两个：第一是数据分片(sharding)或者功能分区，虽然说可以很好的解决数据库扩展性的问题，但是在实际使用过程中，一旦采用数据分片或者功能分区，必然会导致牺牲“关系型”数据库的最大优势-join，对业务局限性非常大，而数据库也退化成为一个简单的存储系统。另外一个思路是通过maser-slave复制的方式，通过读写分离技术在某种程度上解决扩展性的问题，但这种方案中，由于每个数据库节点必须保存所有的数据，这样每个存储的IO subsystem必然成为扩展的瓶颈，而且masert节点也是一个瓶颈。总的来说，传统关系型数据库的扩展能力十分有限。
在说NoSQL之前，首先得说两个重要的概念，一个是CAP理论，另一个是BASE模型。
CAP
Consistency(一致性)，数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性)，好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
CAP原理告诉我们，这三个因素最多只能满足两个，不可能三者兼顾。对于分布式系统来说，分区容错是基本要求，所以必然要放弃一致性。对于大型网站来说，分区容错和可用性的要求更高，所以一般都会选择适当放弃一致性。对应CAP理论，NoSQL追求的是AP，而传统数据库追求的是CA，这也可以解释为什么传统数据库的扩展能力有限的原因。
BASE
Basically Availble：基本可用
Soft-state： 软状态/柔性事务
Eventual Consistency：最终一致性
BASE模型是传统ACID模型的反面，不同与ACID，BASE强调牺牲高一致性，从而获得可用性。基本可用是指通过sharding，允许部分分区失败。软状态是指异步，允许数据在一段时间内的不一致，只要保证最终一致就可以了。最终一致性是整个NoSQL中的一个核心理念，很多NoSQL产品就是基于最终一致性而设计的，包括Amazon的Dynamo.
NoSQL产品简介
NoSQL是很多non-relational data stores的集合，总体来说，他们基本都是基于Key-value形式的一种分布式存储，但是每一种NoSQL产品都面向一个特定的应用场景，根据这些应用场景，我们可以把NoSQL分为以下类型（参考了wiki上的定义，只列举了我们比较熟悉的产品）：
KV cache：Memcached
KV store：Tokyo Tyrand/Cabinet，Memcachedb，Berkley DB
Eventually consistent KV store：dynamo，voldemort，Cassandra
Wide columnar store：BigTable，Cassandra，Hbase
document store：MongoDB
KV Cache类型不具有持久化存储的功能，其中的memcached被我们广泛使用，用来缓解数据库的压力，至于数据持久化存储的功能则由数据库来替代了。
KV store具备了持久化存储的功能，其中的memcachedb是新浪在memcached的基础上，采用Berkley DB作为存储层开发的分布式KV store。Tokyo Tyrand/Cabinet是日本最大的SNS社交网站mixi.jp开发的KV store，其中TC是一个NoSQL的数据库，用来做持久化数据存储，TT则是TC的网络接口（兼容memcached协议）。至于Berkley DB则是一个嵌入式数据库，现在掌握在Oracle手中。
Eventually consistent KV store是以最终一致性原理设计的一类KV [...]
提起NoSQL这个话题，仿佛不应该是DBA要关注的事，而是架构师应该关心的。但是作为一名DBA，在使用传统的关系型思想建模时，应该有必要了解NoSQL的建模方法。
各种NoSQL数据库有很多，我最关注的还是BigTable类型，因为它是一个高可用可扩展的分布式计算平台，用来处理海量的结构化数据，而数据库同样也是处理结构化数据，所以除了没有SQL，在数据模型方面有相似之处。Cassandra是facebook开源出来的一个版本，可以认为是BigTable的一个开源版本，目前twitter和digg.com在使用。我们尝试从DBA的角度出发去理解Cassandra的数据模型。
NoSQL并不能简单的理解为No SQL，其本质应该是No Relational，也就是说它不是基于关系型的理论基础，而我们所有传统的数据库都是基于这套理论而发展起来的，所以SQL并不是问题的关键所在，比如有些NoSQL数据库可以提供SQL类型的接口，允许你通过类SQL的语法去访问数据。而Friendfeed则是反其道而行之，利用关系型数据库MySQL，采用了去关系化的设计方法，去实现自己的KeyValue存储。所以NoSQL的本质是No Relational.
Cassandra特点：
1.灵活的schema，不需要象数据库一样预先设计schema，增加或者删除字段非常方便（on the fly）。
2.支持range查询：可以对Key进行范围查询。
3.高可用，可扩展：单点故障不影响集群服务，可线性扩展。
Keyspace
Cassandra中的最大组织单元，里面包含了一系列Column family，Keyspace一般是应用程序的名称。你可以把它理解为Oracle里面的一个schema，包含了一系列的对象。
Column family（CF）
CF是某个特定Key的数据集合，每个CF物理上被存放在单独的文件中。从概念上看，CF有点象数据库中的Table.
Key
数据必须通过Key来访问，Cassandra允许范围查询，例如：start => ‘10050′, :finish => ‘10070′
Column
在Cassandra中字段是最小的数据单元，column和value构成一个对，比如：name:“jacky”，column是name，value是jacky，每个column:value后都有一个时间戳：timestamp。
和数据库不同的是，Cassandra的一行中可以有任意多个column，而且每行的column可以是不同的。从数据库设计的角度，你可以理解为表上有两个字段，第一个是Key，第二个是长文本类型，用来存放很多的column。这也是为什么说Cassandra具备非常灵活schema的原因。
Super column
Super column是一种特殊的column，里面可以存放任意多个普通的column。而且一个CF中同样可以有任意多个Super column，一个CF只能定义使用Column或者Super column，不能混用。下面是Super column的一个例子，homeAddress这个Super column有三个字段：分别是street，city和zip：
homeAddress: {street: “binjiang road”,city: “hangzhou”,zip: “310052″,}
Sorting
不同于数据库可以通过Order by定义排序规则，Cassandra取出的数据顺序是总是一定的，数据保存时已经按照定义的规则存放，所以取出来的顺序已经确定了，这是一个巨大的性能优势。有意思的是，Cassandra按照column name而不是column value来进行排序，它定义了以下几种选项：BytesType, UTF8Type, LexicalUUIDType, TimeUUIDType, AsciiType, 和LongType，用来定义如何按照column name来排序。实际上，就是把column name识别成为不同的类型，以此来达到灵活排序的目的。UTF8Type是把column name转换为UTF8编码来进行排序，LongType转换成为64位long型，TimeUUIDType是按照基于时间的UUID来排序。例如：
Column name按照LongType排序：
{name: 3, value: “jacky”},
{name: 123, value: “hellodba”},
{name: 976, value: “Cassandra”},
{name: 832416, value: “bigtable”}
Column name按照UTF8Type排序：
{name: 123, value: “hellodba”},
{name: 3, value: “jacky”},
{name: [...]