数据库基础之NoSQL与RDBMS

   NoSQL(Not  Only  SQL)

   NoSQL非关系型数据库，用于超大规模数据存储。

   1、代表着不仅仅是SQL

   2、 没有声明型查询语言

   3、没有预定义模式

   4、键-值对存储，列存储，文档存储，图形数据库

   5、最终一致性，而非ACID属性

   6、非结构化和不可预知的数据

   7、CAP定理

   8、高性能，高可用性和可伸缩性

   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；最终一致是不直观的程序

    NoSQL数据库分类

      列存储：Hbase、Cassandra、Hypertable

     文档存储：MongoDB、CouchDB

     key-value存储：Tokyo Cabinet/Tyrant 、Berkeley DB 、MemcacheDB、 Redis

     图形存储：Neo4J、FlockDB

     对象存储：db4o、Versant

     xml数据库：Berkeley DB XML 、 BaseX

     

     RDBMS

      RDBMS关系型数据库

     1、高度组织化结构化数据

     2、结构化查询语句（SQL）

     3、数据和关系都存储在单独的表中

     4、数据操纵语言，数据定义语言

     5、严格的一致性

     6、基础事务

     

     ACID （Atomicity+Consistency+Isolation+Durability）

     1、A（Atomicity）原子性

     事务里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，要么一个操作失败，整个事务就失败

    2、C（Consistency）一致性

    数据要一直处于一致状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束

    3、i（Isolation）独立性

    事务之间不会互相影响

    4、D（Durability）持久性

    一旦事务提交后，他所做的修改将会永久保存 在数据库上

  

  CAP定理（CAP theorem）     

   CAP定理，也称为布鲁尔定理，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：

     1、一致性（Consistency）（所有节点在同一时间具有相同的数据）        

     2、可用性（Availability）（保证每个请求不管成功或者失败都有响应）

     3、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行）

     核心：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

     根据CAP原理分类NoSQL数据库

     1、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强大

     2、CP-满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高

     3、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）,是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则

    Basically  Available - 基本可用

    Soft-state - 软状态／柔性事务。“Soft-state”无连接，"Hard-state" 面向连接

    Eventually Consistency - 最终一致性

    

   分布式系统

  分布式系统：由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络和广域网）组成。分布式系统具有高度的内聚性和透明性

   分布式计算

  优点：

   1、可靠性（容错）：一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器

   2、可扩展性：可以根据需求增加更多的机器

   3、资源共享

   4、灵活性：易于安装，实施，调试

   5、更快的速度

   6、开放系统

   7、更高的性能

   缺点：

   1、故障排除：故障排除及问题诊断

   2、软件：更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点

   3、网络：网络基础设施的问题，如：传输问题，高负载，信息丢失等

   4、安全性