简介
NoSQL(NoSQL=Not Only SQL),意即'不仅仅是"SQL".泛指非关系型的数据库.是一项全新的数据库革命性运动.
在现代的计算系统上每天网络上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(RDBMS)来处理.1970年F.FCodd'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.
通过证明应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务端编程,远远超出预期的利益,今天他是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术
早期就有人提出,发展至今2009年趋势愈发高涨.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应用,这无疑是一种全新的思想的注入
NoSQL数据库的四大分类
键值{key-Value}存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。
但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了
列表存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。
文档存储数据库
档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，
比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高.
图形存储数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，
因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用： 1、数据模型比较简单； 2、需要灵活性更强的IT系统； 3、对数据库性能要求较高； 4、不需要高度的数据一致性； 5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。
关系型数据库遵循ACID规则
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。 比如现在有个交易是从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) 有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.真是因为软件的特性,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在于高层软件,而不是硬件
分布式可以应用在不同的平台上:pc,工作站,局域网,广域网等
优点:
可靠性（容错） ：
分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。
可扩展性：
在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。
资源共享：
共享数据是必不可少的应用，如银行，预订系统。
灵活性：
由于该系统是非常灵活的，它很容易安装，实施和调试新的服务。
更快的速度：
分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力，使得它比其他系统有更快的处理速度。
开放系统：
由于它是开放的系统，本地或者远程都可以访问到该服务。
更高的性能：
相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性能（及更好的性价比）。
缺点:
故障排除：
故障排除和诊断问题。
软件：
更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点。
网络：
网络基础设施的问题，包括：传输问题，高负载，信息丢失等。
安全性：
开放系统的特性让分布式计算系统存在着数据的安全性和共享的风险等问题。
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，分区容忍性的系统，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。
为什么使用NoSQL?
今天我们可以通过第三方平台可以很容易的访问和抓取数据.用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加.
我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那sql数据库已经不适合这是应用.Nosql数据库的发展区能很好地处理这些大的数据
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
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
| ACID | BASE |
| 原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
| 一致性(Consistency) | 软状态/柔性事物(Soft state) |
| 隔离性(Isolation) | 最终一致性(Eventual consistency) |
| 持久性(Durable) |