什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL
泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的非关系库很难应付web2.0时代，尤其是大规模的搞开发的社区，NoSQL在当今大数据环境下发展十分迅速，Redis是发展最快的

关系型数据库：表格行列（POI：通过java程序和poijar包来操作Excel）

很多的数据类型用户的个人信息、社交网络、地理位置，这些数据类型的存储不需要一个固定的格式，不需要多余的操作就可以横向扩展的
使用Map的（k,v）来控制：k为String类型，v为object类型

NoSQL的特点

解耦

方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）
大数据量，高性能（Redis 1s可以写8w字，读取11w字，NoSQL的缓存记录集是一种细粒度的缓存，性能较高）
数据类型多样（不需要事先设计数据库，随取随用：使用getter和setter方法，如果是数据量十分大的表，就较难设计了）
传统RDBMS和NoSQL区别
- 传统RDBMS
  - 结构化组织
  - SQL
  - 数据和关系都存在单独的表中
  - 数据操作语言，数据定义语言
  - 严格的一致性
  - …
- NoSQL
  - 不仅仅是数据
  - 没有固定的查询语言
  - 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库（社交关系）
  - 最终一致性
  - CAP定理和BASE理论（异地多活）
  - 高性能，高可用，高可扩展
  - …

CAP原则

一致性（Consistency）：每次读操作都能保证返回的是最新数据；
可用性（Availablity）：任何一个没有发生故障的节点，会在合理的时间内返回一个正常的结果；
分区容忍性（Partition-torlerance）：当节点间出现网络分区，照样可以提供服务。

CAP三者只能取其二，不可兼得

BASE理论

Basically Available：基本可用性，即允许分区失败，除了问题仅服务降级；
Soft-state：软状态，即允许异步；
Eventual Consistency：最终一致性，允许数据最终一致性，而不是时刻一直。

了解：3V + 3高

大数据时代的3V：主要是描述问题的
- 海量 Volume
- 多样 Variety
- 实时 Velocity
大数据时代的3高：主要是解决问题的
- 高并发
- 高可扩（随时水平拆分，机器不够时，可以通过扩展机器来解决）
- 高性能（保证用户体验和性能）

真正在公司中的实践：NoSQL + RDBMS

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