nosql&数据库CAP
1.nosql：非关系型数据库
1.1分类
- 键值存储数据库：特定的键指向特定的数据，如redis、Voldemor、Oracle BDB。
- 列存储数据库：一个键指向多个列，用来应对分布式存储的海量数据，HBase、Riak。
- 文档型数据库：MongoDB、CouchDB
- 图形数据库：比如用来存储人际关系网络，Neo4J、InfoCrid、Infinite Graph
2.CAP
2.1 CAP是什么
C(Consistency强一致性):系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。直接的说就是更新操作执行成功后所有的用户都应该读到最新的值。用户A改了某个数据的值，用户B去读数据，必须要读到A修改后的值。
A(Availability可用性)：每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果。简单的说就是，用户访问数据库必须有回应，数据库不能卡死或崩掉。
P(Partition tolerance分区容错性)：指当出现网络分区的情况时（即系统中的一部分节点无法和其他节点进行通信）分离的系统也能够正常运行。简单的说，数据库中的服务器节点需要相互通信，保证彼此的数据都是一致的。当某一个节点和其他的节点断开了，他依然要能够运行（这时它本地保存的数据也许就和其他的节点慢慢的不一样了）
2.2 CAP理论
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要求，最多只能同时较好的满足其中的两个。
为什么不能同时满足3个呢？因为在逻辑上就会矛盾。
比如：
某一个数据库节点s1，由于网络分片导致s1和其他节点之间所有的通讯都断开了，用户A去更新数据库中的数据X，然后用户B去从s1中读取数据X的值（按照P的要求，s1需要可以继续运行），这时候读到的数据X就不会是最新的了，就无法满足C的要求。
此时，可以选择：
- 放弃C：不要强一致性，数据就不要最新的。
- 放弃A：数据库暂时不给返回数据X的值，等到s1恢复了通信，数据X一致了以后再应答。
- 放弃P：不要搞分区，就搞一台机器。
三类：
CAP
- 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。传统Oracle、mysql数据库。
- CP-满足一致性，分区容错的系统，通常可用性不是特别高。redis、mongodb
- AP-满足可用性，分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低。Tokyo Cabinet、SimpleDB、couchDB、Riak。
3. ACID&BASE
3.1 传统SQL的ACID：
传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制:
- A代表原子性，即在事务中执行多个操作是原子性的，要么事务中的操作全部执行，要么一个都不执行;
- C代表一致性，即保证进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不会出现数据花掉的情况;
- I代表隔离性，即两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等;
- D表示持久化，即事务一但完成，那么数据应该是被写到安全的，持久化存储的设备上（比如磁盘）
3.2 nosql中的BASE：
BASE其实就是下面三个术语的缩写：
- 基本可用（Basically Available）
- 软性事务（Soft state）
- 最终一致（Eventually consistent）
番外：分布式&集群
分布式：不同的多台服务器上面部署不同的服务模块（工程），他们之间通过RPC/RMI之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。
集群：不同的多台服务器上面部署相同的模块，通过分布式调度软件进行统一的调度，对外提供服务和访问。