NoSQL介绍：
NoSQL = Not Only SQL
关系型数据库遵循ACID规则：
A:(Atomicity)原子性，事物要么做完，要么就不做，做到一半就只能回滚
C:(Consistency)一致性，数据库一直处于一致状态，事物运行不会改变数据库原本的一致性
I:(Isolation)独立性，指的是并发事物之间不会互相影响
D:(Durability)持久性，一旦事物提交后，所做的修改将会永远保存在数据库上
BASE：反ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或者可靠性
Basically Available：基本可用，支持分区失败
Soft state:软状态，状态可以存在有一段时间不同步，就是异步
Eventually consistent:最终一致，最终数据一致性即可，无需时时一致。
CAP定理：(布鲁尔定理)，分布式
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
分区容忍性(Partition tolerance):系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的就运作
CA,CP,AP理论中，最优是AP，一致性可以通过最终一致性
数据一致性模型：强一致性，弱一致性，最终一致性
Quorum系统NRW策略：投票半数以上
N：数据总副本数
R：完成读操作所需读取的最少副本数
W：完成写操作所需写入的最少副本数
强一致性：R+W>N
最终一致性：R+W<=N
两段式提交：2PC（Two Phase Commint Protocol）
两类节点：协调者，事物参与者
两阶段：请求阶段（由协调者发出请求），事物参与者提交与确认阶段
时间戳策略：依据顺序执行命令的时间戳来保证一致性
Paxos：帕克索斯算法，多个过程，通过消息传递，达成某种一致性
向量时钟：数据集多个副本，每个副本更新类似版本号机制，同步至其他节点相同副本
分布式计算的优点：
可靠性(容错)，可扩展性，资源共享，灵活性，更快的速度，开放系统，更高的性能
分布式计算的缺点：
故障排除，软件，网络，安全性
http://nosql-database.org/
NoSQL的数据存储模型：
键值模型：Key-value存储
优点：O1类型，数据查找速度快
缺点：数据无结构，通过被当作字符串或者二进制数据
应用场景：内容缓存
实例：Redis,Dynamo
列式模型：
数据模型：数据按列式存储，将同一列数据存在一起，(关系型数据库以“行”为准)
优点：查找迅速(只有被涉及到的列才会被读取)，可扩展性强，易于实现分布式
缺点：功能相对SQL很有限
应用场景：分布式文件系统或分布式存储
实例：Hadoop/HBase,Cassandra
文档模型：
数据模型：与键值模型类型，value指向结构化数据，可以嵌套文档
优点：数据格式要求不严格，无需事先定义结构，自动分片
缺点：查询性能不是特别高，缺乏同意查询语法
应用场景：web应用(字段按需创建，比较灵活)
实例:MongoDB,CouchDB,Elastic
图式模型：
数据模型：图结构模型
优点：利用图结构相关算法提高性能，特殊场景应用需求
缺点：难以实现分布式，功能在特别方向才合适
应用场景：社交网络，推荐系统，关系图谱
实例：Neo4J