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关系型数据库的缺点

• 不满足高并发读写需求 : 网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
• 不满足海量数据的高效率读写: 网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。
• 不满足高扩展性和可用性: 在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

集群方式虽然可以缓解上述问题，但仍然存在下列缺陷：

1. 复杂性–集群配置、部署、管理都和复杂。
2. 延迟性–主数据库压力较大时，会产生较大延迟。主备切换时候可能需要人工参与。
3. 扩容性–集群中增加新机器时，对整个数据集重新分区，非常复杂。

ACID理论

ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性

Nosql数据库

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来
的挑战，尤其是大数据应用难题。

CAP理论

主要概念	解释
C（Consistency）一致性	一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致，与ACID的C完全不同。
A（Availability）可用性	可用性是指服务一直可用，而且是正常响应时间。
P（Partition tolerance）分区容错性	分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

鱼与熊掌不可兼得。一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性、分区容忍性这三个需求，最多只能同时满足其中两个。

BASE理论

我们理想中的情况：

实际中的情况：

CA	优先保证一致性和可用性，放弃分区容错。缺点：不再是分布式系统
CP	优先保证一致性和分区容错性，放弃可用性。缺点：牺牲用户体验
AP	优先保证可用性和分区容错性，放弃一致性。缺点：全局数据的不一致性

基本可用	软状态	最终一致性
指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。允许分区失败的情形出现。	硬状态数据库状态必须一直保持数据库一致性。软状态状态可以有一段时间不同步	系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。

Nosql数据库与sql数据库的比较

特征	SQL数据库	Nosql数据库
数据类型	结构化	非结构
数据一致性	强一致性	弱一致
事务	高事务性	弱事务性
扩展性	一般	好
数据容量	有限数据	海量数据
标准化	是	否
技术支持	高	低
可维护性	复杂	复杂

Nosql的主要类型

键值（key-Value）数据库

列族数据库

• SQL模式
  
• 行式存储
  
• 列式存储
  

HBase

文档数据库

图形数据库

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