NoSQL
一背景
对于企业来说，数据是最根本的财富，现代的计算机系统上每天都会产生庞大的数据，很大一部分是使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来处理的。通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。关系型数据库遵循A（原子性）C（一致性）I（独立性）D（持久性）规则，这些规则建立在事务的基础上；NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作NotOnly SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称适用于超大规模数据的存储。
二 RDBMS和NoSQL的对比
1. RDBMS：
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL） (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
- 基础事务
2. 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
三 NoSQL的优缺点
优点:
· - 高可扩展性
· - 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（到目前为止）
· - 最终一致是不直观的程序
四 NoSQL的数据分类
1. 列存储: Hbase, Cassandra, Hypertable
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。
2. 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。
3. Key-value 存储: Redis,MemcacheDB, Tokyo
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）
4. 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. 对象存储:db4o, Versant
通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
6. Xml数据存储:BaseX
高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。
五关于数据库的几个理论
ACID：关系型数据库遵循ACID理论
1、A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，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。
比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
2、C(Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说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。
例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。
3、I(Isolation) 独立性
所谓的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。
比如现在有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的。
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，即使出现宕机也不会丢失。
CPA定理：
CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:
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者失败都有响应)
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，通常在可扩展性上不太强大。
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。
BASE理论
BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。
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。 "Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hardstate" 是"面向连接"的
Eventual Consistency -- 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。