MongoDB
NoSQL
NoSQL (NoSQL = not only sql )
关系型数据库遵行的ACID规则
- A(Aomicity)
原子性 - C(Consistency)
一致性 - I(Isolation)
独立性 - D(Durability)
持久性
分布式系统
分布式系统(distributed system):由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。 因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。 分布式系统可以应用在在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。
分布式的优缺点
- 优点
- 可靠性
- 可扩展性
- 资源共享
- 灵活性
- 更快的速度
- 开放系统
- 更高的性能
- 缺点：
- 故障排除
- 软件
- 网络
- 安全性
RDBMS vs NoSQL
- 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
- 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
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。
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