1.SQL的发展历程
1）单机MySQL的美好时代
一个网站的访问量一般都不大，而且更多的是静态页面，动态交互类型的网站不多，用单个数据库完全可以轻松应对
2）缓存+垂直拆分
随着访问量的上升，部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力。但是访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带来了比较高的IO压力。Memcached就成为了一个非常时尚的技术产品。
同时，对表按业务进行拆分-垂直拆分
3）主从读写分离
由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配。
4）水平拆分-mysql集群
在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这是MySQL的主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB，引擎代替MyISQM。同时开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。
垂直拆分，读写分离，水平拆分：https://www.cnblogs.com/jthr/p/14470951.html
1.SQL和NOSQL
关系型数据库：
1.以表的形式存储数据
2.数据之前的关系存储在表中
3.表的格式固定，数据的格式已经被定下来了
4.扩展性不强(比如业务发生变化，通常需要加表或者在原表的基础上新增修改字段)
5.有申明式查询语言
6.有严格的事物
NOSQL：
1.数据格式不固定
2.扩展性强(可以存储任意想要的格式)
3.没有申明式查询语言
4.大数据量下高性能
5.最终一致性，而非ACID属性
6.CAP定理
acid和cap：https://www.cnblogs.com/jthr/p/14475318.html
在现今大数据的时代下，对数据的量、多样性、实时性要求都十分的高。所以对互联网的要求，高并发、易扩展、高可用。Nosql能够提供促进作用。
2.NOSQL的聚合模型
nosql的目标是聚合数据，去关系
Nosql数据模型:
1.key value键值
2.BSON
BSON()是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称为Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象
3.列族
按列存储的(把一列的数据作为一个单位存储)。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，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势
4.图形
比如说复杂的用户之间的关系的存储使用图形。
3.Nosql数据库的四大分类
| 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，对针对某一列或者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。（Redis包含了其他功能） |
|
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性能低下，而且设计使用不方便。 |
5.四类数据库的对比
