MongoDB是一款非关系型数据库
基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
NoSQL简介
定义：
NoSQL，指的是非关系型的数据库。
作用：
NoSQL用于超大规模数据的存储。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展。
NoSQL主要指：
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非关系型
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分布式
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不提供ACID
存储特点：
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key-value存储、文档存储、列存储、图形数据库
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没有声明性查询语言
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没有预定义的模式
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最终一致性
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非结构化和不可预知的数据
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高性能、高可用、可伸缩性
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CAP定理
什么是CAP(CAP theorem)定理
布鲁尔定理
内容：
指出一个分布式系统不可能同时满足以下三点：
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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：--->分别指(Consistency n.一致性/Availability n.可用性/Partition n.划分 Tolerance n.容忍)
一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性、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CAP原理将数据库分成了三大类：
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CA---->单点集群，满足一致性、可用性。通常在可扩展性上不太强大。
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CP--->满足一致性、分区容忍性。通常性能不是特别高。--->代表：MongoDB、Redis、HBase
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AP--->满足可用性、分区容忍性。通常可能对一致性要求低一些。
BASE
什么是BASE？
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则
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Basically Available --基本可用--->对应原子性
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Soft-state --软状态/柔性事务。可以理解为"无连接"的--->这一点在Java连接MongoDB实践中有体会--->对应一致性
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Eventually Consistency -- 最终一致性， 也是 ACID 的最终目的。--->对应隔离性(注意不是对应关系型数据库的一致性)
关系型数据库遵循ACID规则
事务(transaction)的四大特点：
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A(Atomicity)原子性
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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。
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C(Consistency)一致性
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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。
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I(Isolation)独立性
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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。
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D(Durability)持久性
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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。
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| 类型 | 部分代表 | 特点 |
|---|---|---|
| 列存储 | Hbase、Cassandra、Hypertable | 按列存储数据。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 | 存储格式类似json，存储内容是文档型。可以对某些字段建立索引，实现关系型数据库的某些功能 |
| Key-Value存储 | 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） |
| xml数据库 | Berkeley DB XML | 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 |