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什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？
2. 什么是NoSQL？
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2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，
泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？
3.1 RDBMS
高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）
數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨的表中。
數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言
嚴格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預(yù)定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。
定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，
因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?/p>
CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。
而由于當前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫
AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實并不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。
4. 當下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用
當下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。
難點：
數(shù)據(jù)類型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。
nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應(yīng)用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。
關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫對于CAP的再解釋
作者 石默研
關(guān)于CAP的討論已經(jīng)很多，包括作者的另一篇文章“對CAP的初步解釋”，基本已經(jīng)即定思維的理解就是：分布式系統(tǒng)必須遵循CAP，一個分布式系統(tǒng)的設(shè)計只能同時滿足其中兩個，不可能同時滿足；傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫選擇A與C，代表了互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫則選擇A與P（或者C與P，雖然這種情況其實需要詳細討論）。
但是，近年來，新興的NewSQL數(shù)據(jù)庫（TiDB或者OceanBase），則是一種在分布式環(huán)境下，保證的ACID強事務(wù)特征的強一致性數(shù)據(jù)庫，并且很顯然，它同時也滿足了高可用性與優(yōu)秀的分區(qū)可容忍性（很好的可擴展特性便是其一個層面的證明），似乎看起來，C、A、P都同時保證了，這不是違反了已經(jīng)經(jīng)過嚴格證明的CAP理論嗎？
這個問題初看起來，似乎是比較神奇，但仔細分析，其實答案是很明顯的。
首先，需要讀者區(qū)分“分布式”與CAP中所提到的分區(qū)可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分區(qū)可容忍性P是指以下兩種分布式的情況：
. 同一份數(shù)據(jù)的多個副本的可分布性
. 有相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的可分布性（操作中表現(xiàn)為保證ACID的強分布式事務(wù)）
即使是分庫分表，如果不存在以上兩種情況，只是獨立數(shù)據(jù)在同一個節(jié)點上的情況，雖然也是分布式，但跟CAP中的P沒有半毛錢關(guān)系。
那么，還是回到上面的問題，NewSQL數(shù)據(jù)庫，確實也是在保證了同一份數(shù)據(jù)多副本的強讀寫一致性、以及強分布式事務(wù)特性這樣的C的情況下，同時保證了A與P呀！事實確實如此，但這還是要仔細分析：
無論是TiDB，還是OceanBase，其在保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性時，都采用了Paxos協(xié)議或者Raft，它們簡單來講就是多數(shù)選舉的原則，即寫不需要全部副本都完成，就能保證讀的強一致性，反過來也是一樣。因此，其在分布式情況下，保證數(shù)據(jù)讀寫強一致性的效率還是很高的，就是說，在同一個數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，雖然這種分布可容忍性的滿足理論上講也會比單節(jié)點多一點點效率損失，但實際上是可以忽略不計的。但需要指出的是，在跨數(shù)據(jù)中心、跨城市的分布式情況下，如果要保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性，即保證分區(qū)可容忍性，對效率（實際上是可用性A）的影響那還是不可忽略的。因此，在這種情況下，CAP理論依然成立。
再來看相互關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的可分布性，這就涉及到了分布式事務(wù)。現(xiàn)有的NewSQL數(shù)據(jù)庫，即使在同一數(shù)據(jù)中心，為了保證強的分布式事務(wù)，對效率的折衷都是不可忽略的，所謂的樂觀事務(wù)，只是因為客觀問題本身沖突就少，并不改變沖突很多時效率明顯受影響的現(xiàn)實。因此，NewSQL數(shù)據(jù)庫雖然提供強分布式事務(wù)的能力，但在現(xiàn)實應(yīng)用中，都是提倡盡量避免大量的分布式事務(wù)出現(xiàn)。如果你所遇到的應(yīng)用場景是確實需要大量的分布式事務(wù)執(zhí)行，又不做應(yīng)用優(yōu)化全交給數(shù)據(jù)庫執(zhí)行，那么，現(xiàn)有的NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫，依然會遇到明顯的性能問題，其實就是可用性A降低了。同學(xué)仔細去研究應(yīng)用中的實際情況就會發(fā)現(xiàn)，很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，當其所需要的QPS很高很高，而對讀寫一致性與強分布式事務(wù)的要求又不那很高時候，其實，NewSQL數(shù)據(jù)庫還是不能滿足他們的需求的，他們?nèi)匀恍枰鶕?jù)自己的情況改造或者選用NoSQL數(shù)據(jù)庫，這也是CAP理論并沒有被NewSQL打破的現(xiàn)實證明。
因此，總結(jié)來講，NewSQL數(shù)據(jù)庫，也是遵循CAP理論的，只不過，在同中心數(shù)據(jù)多副本情況下，保證P的同時對A的影響微乎其微；而在分布式事務(wù)的情況下，又采用了與應(yīng)用特性相關(guān)的策略（其實樂觀、悲觀事務(wù)本質(zhì)上就有根本應(yīng)用特性區(qū)分的意思）來保證性能而已。當然，隨著網(wǎng)絡(luò)與計算機性能的提高，CAP三個特征中，保證其中兩個，折衷另外一個，所帶來的影響也會逐漸變小，但其理論依然是正確的。
標題名稱：nosql數(shù)據(jù)庫cap,NOSQL數(shù)據(jù)庫的定義
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