传统的关系型数据库性能上的缺陷：
- 无法满足海量数据的管理需求
- 无法满足高并发的需求
- 无法满足高可扩展性和高可用性的需求
主从实现读写负载服务器分离（MySQL集群）
分库：复杂，延迟，扩容问题（增加新机器，对整个数据集重新分区），重新负载均衡
Web2.0通常是不要求严格数据库事务
Web2.0不要求严格的读写实时性
Web2.0不包含复杂的SQL查询
关系型数据库：很难实现横向扩展，纵向扩展也很难，大数据量大效率下降，ACID事务，数据完整性，强大的技术和商业支持，管理员维护
NoSQL：扩展容易，复杂查询能力差，没有完整性，数据模型非常灵活，水平扩展好，具有非常好的可用性，能够在短时间内迅速返回所需的结果，未形成统一的标准，无基础维护较复杂
NoSQL四大类型:
- 键值数据库：就是一堆的键值对（频繁读写，内容缓存，扩展性好，灵活性好，大量的写操作性能高，不能回滚） Redis，DynamoDB，云中的Simple DB
- 列族数据库：行键水平划分，列族垂直划分 Hbase（Master slave 一主多从结构） BigTable （查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展，复杂性低，不适用ACID事务）
- 文档数据库：可看作键值数据库，值是文档而非标量 MongoDB
- 图数据库：以图结构方式存储相关信息 Neo4j
NoSQL数据库的三大理论基石：
- CAP
- BASE
- 最终一致性
1、CAP理论：（只能三者取其二，不可能都实现）
- C 一致性（任何一个读操作总能读到之前完成的写操作的结果）
- A 可用性（快速获取数据，可以确定的时间内返回操作结果，保证每个请求不管成功或者失败都有响应）
- P 分区容忍性（当出现网络分区的情况时（系统中一部分节点无法和其他节点进行通信），分离的系统也能正常运行）
放弃P，选择CA 一般的关系型数据库
放弃A，选择CP NoSQL数据库
放弃C，选择AP Dynamo，Cassandra，Voldemort数据库
2、BASE：ACID是关系数据库中的事务的四个性质，在NoSQL数据库中BASE（碱）和ACID（酸）是对应关系
- 基本可用：节点出错，仍然可用
- 软状态：可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性
3、最终一致性（弱一致性的特例）：强一致性（总能读到最新的数据）和弱一致性，主要区别在于高并发的数据访问操作下，后续操作是否能够获取最新的数据，最后总能读到正确的数据
如何实现各种类型的一致性：
N 数据冗余的份数
W 更新数据时需要保证写完成的节点数
R 读取数据的时候需要读取的节点数
W+R>N : 写节点和读节点重叠，一主一备同步复制的关系型数据库，当N=2，W=2，R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致。至少要 W + R = N + 1
W+R<=N : 对于一主一备异步复制的关系型数据库，N =2 ,W = 1,R = 1 ,则如果读的是备份的数据库，就可能无法读取主库已经更新过的数据。
对于HBase，HBase是借助底层的HDFS来实现其数据冗余备份，HDFS采用强一致性保证，在数据未完全同步到N个节点前，写操作不会成功返回也就是说当W=N，而读操作只需要读到一个值即可也就说R=1.
NewSQL数据库（关系型）-- SQL Azure（底层仍然是SQL server一些的基础） ，Amazon RDS
NewSQL 分析型应用（非常好的水平可扩展性，强一致性，事务一致性，支持SQL查询，支持海量的数据存储）
NoSQL 互联网应用
