NO-SQL不仅仅是SQL
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1、起源
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。
这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDMBSs）来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入
2、关系型数据库
什么是关系型数据库？关系型数据库管理系统(RDBMS) 全称：Relational Database Management System.。
是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。
3、NOSQL
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
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
4、为什么使用NoSQL
当mysql库已经到了100万，千万级别的时候，突然有一天产品让你增加一个字段。你说增加就增加呗，先不说增加在千万级别的库中增加一个字段对数据库性能的影响，如果这个字段只用于部分数据，其他数据没有用，你是不是浪费了大量的空间。 一个字段的数据结构不确定型的，时候，使用nosql的时候就很好解决这些问题了。
5、RDBMS vs NoSQL
RDBMS
优点：
1、支持结构语言sql，简单
2、易于维护：都是使用表结构，格式一致
3、遵循ACID规则
缺点：
1、在海量数据时候读写信息较差
2、固定的表结构，灵活度稍欠
3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
代表：mysql,oracle,sqlServer等
NoSQL
优点：
1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；
3、高扩展性；
4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
5、分布式计算
6、没有复杂的关系
缺点：
1、不支持sql，需要成本较高
2、不支持事物操作（这个比较关键）
代表：mongodb,、CouchDB、redis,hbase、Neo4J、db4o、Berkeley DB XML
6、扩展
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。 |
ACID规则（关系型数据库）：
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。
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。
CAP定理（NO-SQL）
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)
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可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
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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。
总结：nosql引入让数据存储带来了一个新天地，使用结合自己业务需求。纯属自己意见，不喜勿喷。