NoSQL数据库简单学习

NoSQL（最初指“非SQL（non SQL）”、“非关系（non relational）”或“不仅是SQL（Not Only SQL）”）,不遵循传统RDBMS模型的任何数据存储,数据是非关系型的，不同于之前学过的MySQL等关系型数据库。

NoSQL可以用描述任何一种数据文件，不具备传统关系型数据库的范式，NoSQL是非关系型设计的Database，主要针对当前互联网时代的复杂数据

为什么要使用NoSQL（Not Only SQL）数据库

1.对数据库高并发读写的需求

2.对海量数据的高效率存储和访问的需求

3.对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

NoSQL的优势

1.大大增加扩展能力

2.不支持ACID

3.多样灵活的数据模型

4.减少CPU和IO的压力

ACID关系型数据库遵循ACID规则

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。

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。

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

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。

CAP定理（CAP theorem）

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)

NoSQL适用场景

1.对数据高并发的读写

2.海量数据的读写

3.对数据高可扩张性的

（工作中用不着sql和用不了sql的情况下，请考虑用NoSQL）

NoSQL数据库有：Memcache，Redis，MogoDB

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为什么要使用NoSQL（Not Only SQL）数据库

1.对数据库高并发读写的需求

2.对海量数据的高效率存储和访问的需求

3.对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

NoSQL的优势

1.大大增加扩展能力

2.不支持ACID

3.多样灵活的数据模型

4.减少CPU和IO的压力

ACID关系型数据库遵循ACID规则

CAP定理（CAP theorem）

NoSQL适用场景

1.对数据高并发的读写

2.海量数据的读写

3.对数据高可扩张性的

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