NoSQL数据库概述
特点
模式自由
不需要定义表结构，数据表中的每条记录 都可能有不同的属性和格式。
逆范式化
不遵循范式要求，去掉完整性约束，减少 表之间的依赖。
多分区存储
数据进行分区，将记录分散到多个节点上
弹性可扩展
可在系统运行过程中，动态增 加和删除节点，数据自动平衡移动。
多副本
数据快速写入一个节点，其余 节点通过读取写入节点日志来 实现异步复制。
软事务
不能完全满足事务的ACID特性，保证事务的最终一致性。
ACID:
关系型数据库遵循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。
SQL vs NoSQL
SQL
- 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
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
NoSQL 简史
NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。
2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论[2]，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。
2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
CAP定理（CAP theorem）
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
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) |
什么是原子性
举个例子：
A想要从自己的帐户中转1000块钱到B的帐户里。那个从A开始转帐，到转帐结束的这一个过程，称之为一个事务。在这个事务里，要做如下操作：
- 从A的帐户中减去1000块钱。如果A的帐户原来有3000块钱，现在就变成2000块钱了。
- 在B的帐户里加1000块钱。如果B的帐户如果原来有2000块钱，现在则变成3000块钱了。
如果在A的帐户已经减去了1000块钱的时候，忽然发生了意外，比如停电什么的，导致转帐事务意外终止了，而此时B的帐户里还没有增加1000块钱。那么，我们称这个操作失败了，要进行回滚。回滚就是回到事务开始之前的状态，也就是回到A的帐户还没减1000块的状态，B的帐户的原来的状态。此时A的帐户仍然有3000块，B的帐户仍然有2000块。
我们把这种要么一起成功（A帐户成功减少1000，同时B帐户成功增加1000），要么一起失败（A帐户回到原来状态，B帐户也回到原来状态）的操作叫原子性操作。
如果把一个事务可看作是一个程序,它要么完整的被执行,要么完全不执行。这种特性就叫原子性
NoSQL 数据库分类
| 类型 | 部分代表 | 特点 |
|---|---|---|
| 列存储 | HbaseCassandraHypertable | 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 | MongoDBCouchDB | 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 / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis | 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 | Neo4JFlockDB | 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 | db4oVersant | 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 XMLBaseX | 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 |