NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"，指的是非关系型的数据库。NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
关系型数据库（RDBMS ）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：
1、A (Atomicity) 原子性
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。
2、C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。
3、I (Isolation) 独立性
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。
4、D (Durability) 持久性
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。
非关系型数据库（NOSQL）遵循CAP定理
在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:
- 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)
- 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
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。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- - 高可扩展性
- - 分布式计算
- - 低成本
- - 架构的灵活性，半结构化数据
- - 没有复杂的关系
缺点:
- - 没有标准化
- - 有限的查询功能（到目前为止）
- - 最终一致是不直观的程序
BASE
BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。
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。
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:
- Basically Availble --基本可用
- Soft-state --软状态/柔性事务。"Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的
- Eventual Consistency --最终一致性 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。
ACID vs BASE
ACID | BASE |
原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
一致性(Consistency) | 软状态/柔性事务(Soft state) |
隔离性(Isolation) | 最终一致性(Eventual consistency) |
持久性(Durable) | |
NoSQL 数据库分类
类型 |
| 特点 |
列存储 | Hbase Cassandra Hypertable | 顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。 |
文档存储 | MongoDB CouchDB | 文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 |
key-value存储 | Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis | 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能） |
图存储 | Neo4J FlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。 |
对象存储 | db4o Versant | 通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。 |
xml数据库 | Berkeley DB XML BaseX | 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 |
