NoSQL四大分类
KV键值：
新浪：BerkeleyDB redis
美团：redis tair
阿里、百度：memcache redis
文档型数据库(bson格式比较多)：
CouchDB
MongoDB
MongoDB 是一个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。
MongoDB 是一个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。
列存储数据库：
Cassandra, HBase
分布式文件系统
图关系数据库
它不是放图形的，放的是关系比如:朋友圈社交网络、广告推荐系统
社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
Neo4J, InfoGrid
四者对比
CAP BASE
传统的ACID分别是什么？
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：
A (Atomicity) 原子性
C (Consistency) 一致性
I (Isolation) 隔离性
D (Durability) 持久性
CAP（三进二）
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。
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1 事务前后数据的完整性必须保持一致。
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
1
1 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。C : Consistency（强一致性）
A : Availability（可用性）
P : Partition tolerance（分区容错性）
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容错性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向
一致性与可用性的决择
对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地
数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低， 有些场合对写一致性要求并不
高。允许实现最终一致性。
数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应
用来说，并不要求这么高的实时性，比方说发一条消息之 后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看
到这条动态是完全可以接受的。
对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的报表查询，特
别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主
键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
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，分区容忍必的系统，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。
