NOSQL的学习

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"，指的是非关系型的数据库。NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

关系型数据库（RDBMS ）遵循ACID规则

事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

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。
比如现有有个交易是从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。

非关系型数据库（NOSQL）遵循CAP定理

在计算机科学中, 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，分区容忍必的系统，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

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。"Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的
• Eventual Consistency --最终一致性 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。

ACID vs BASE

ACID	BASE
原子性(Atomicity)	基本可用(Basically Available)
一致性(Consistency)	软状态/柔性事务(Soft state)
隔离性(Isolation)	最终一致性(Eventual consistency)
持久性(Durable)

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。
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。
xml数据库	Berkeley DB XML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。