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多数据源多数据类型
多数据源多数据类型的存储问题。以淘宝举例：
- 商品基本信息：不会经常变动，但经常查询，故使用Mysql进行存储。
- 商品描述、详情、评价信息（多文字类）：文字类会是读写IO性能变差，使用MongoDB存储。
- 商品的图片：采用分布式文件系统，如淘宝的TFS、Hadoop的HDFS、Google的GFS等。
- 商品的关键字（搜索引擎）：淘宝内用ISearch。
- 商品的波段性的热点高频信息：内存数据库，Tair、Redis、Memcache
- 商品的交易、价格计算、积分累计：外部系统，外部第三方支付接口，如支付宝
难点
- 数据类型多样性
- 数据源多样性和变化重构
- 数据源改造而数据服务平台不需要大面积重构
解决办法
使用一种统一数据服务平台UDSL，就像JDBC一样，用户只需要会使用相关的API，不需要关心底层如何连接和操作。
NoSQL数据模型简介
聚合模型：
（1）Bson，类似于Json字符串，不需要JoinJoinJoin去多表查询，直接拿到一个ID对应的一坨信息。
（2）KV，键-值关系
（3）列族
（4）图形：例如人际关系，关系型数据库非常难表达。
NoSQL数据库的四大分类
（1）KV键值：
1）新浪：BerkeleyDB+redis
2）美团：redis+tair
3）阿里、百度：memcache+redis
（2）文档型数据库（bson格式比较多）
1）CouchDB
2）MongoDB：基于分布式文件存储的数据库
（3）列存储数据库
1）Cassandra
2）HBase
3）分布式文件系统
（4）图关系数据库：关系（社交网络、广告推荐系统）
1）Neo4J
2）InfoGrid
CAP原理
传统的ACID：
（1）A（Atomicity）原子性
（2）C（Consistency）一致性
（3）I（Isolation）独立性
（4）D（Durability）持久性
CAP：
（1）C（Consistency）强一致性
（2）A（Availability）可用性
（3）P（Partition tolerance）分区容错性
注：CAP只能三选二
BASE：
（1）基本可用（Basically Available）
（2）软状态（Soft state）
（3）最终一致（Eventually consistent）