1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
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2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
内存数据库，也叫缓存，可以存储访问频次很高的数据
redis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库
nosql数据库的四种类型如下：
1.key-value键值存储数据库:
相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。
优点:查找速度快,大量操作时性能高。
2.列存储数据库:
相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要应用: 分布式数据的储存与管理。
优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。
缺点:功能相对局限。
3.文档型数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。
优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。
缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。
4.Graph图形数据库
相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。
优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。
缺点: 复杂度高。
本文主要内容是测试了不同NoSQL数据库在测试工具YCSB中的表现。我们选取了3款流行的内存(in-memory)数据库管理系统：Redis，Tarantool 以及 CouchBase，还有缓存系统Memchached。Memchached虽然不属于数据库管理系统但常作为快速存储系统使用。
测试环境由4台在Microsoft Azure Cloud中的虚拟机组成的计算机组组成。这些虚拟机同属于一个数据中心。nosql-1和nosql-2用作测试Tarantool和CouchBase，nosql-3和nosql-4用作测试Redis，Azure Redis Cache 以及 Memcached。这些机器都安装和配置了相应数据库和测试项目。虚拟机的配置为4核A3 CPU，7GB RAM，120GB硬盘。
数据库及设置
内存数据库管理系统会存储所有在主内存中的数据并在磁碟上进行持续更新操作；透过日志记录每个数据的修改以确保连贯性。由于是以append-only方式进行日志写入，因此它很少遇到瓶颈问题；读取/写入都不会造成频繁的磁碟头移动。
Redis在2009推出，目前的最新版本是3.0.5。我们这里使用的版本是3.0.4，以append-only(只附加)方式进行数据管理，与其配合使用的是Microsoft Azure Redis Cache工具。
Tarantool是一款开源NoSQL数据库管理系统。我们使用的是Tarantool 1.6.7-126-gb35aff9，日志采用write-ahead(先写)模式。Memcached是一款分布式内存缓存系统，这里使用是Memcached 1.4.14-0ubuntu9。
Couchbase Server是开源分布式NoSQL面向文档数据库，这里使用的版本是Couchbase 4.0.0-4047-1。
YCSB测试工具
Yahoo! Cloud Serving Benchmark(YCSB)是功能强大的NoSQL数据库性能测试工具，它提供了6种主要的负载工作类型，以字母A到F来区分。
负载A负责更新操作，极值是50/50的读写操作，如用于进行新近操作记录。负载B负责读取操作，极值是95/5的读写操作，如用于进行图片标签管理，多进行标签读取操作。负载C负载100%的读取操作，如用于进行用户属性获取。负载D以先进先出方式进行插入操作，如用户进行最新数据读取。负载E负责小范围记录读取而不是单个记录读取，如线程会话。负载F负责记录的读取，修改和写入，如用户信息管理。
我们对配置文件作了两处参数修改：数据条目recordcount设为200000，操作条目operationcount设为5000000。YCSB是多线程工具，我们将以8, 16, 32, 64, 128 及256 线程来进行测试。详细的测试脚本请点击这里进行下载。
下列测试结果图以颜色进行测试对象区分，
Tarantool (HASH) （蓝）
Tarantool (TREE)（浅蓝）
Redis （红）
Azure Redis Cache （橙）
Memcached （绿）
CouchBase（黑）
更多图片请点击［这里］查看。
结论
Tarantool在所有负载类型测试中皆取得了最优成绩。它创建了一个无锁内存引擎，以协同多任务方式进行操作而不是互斥或并行处理方式。根据以下性能图表现，我们的结论是Tarantool的高吞吐量处理是其最大优势之一。因此在多数场合下，Tarantool是用户的最佳选择。
2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。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，包括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。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
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
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。
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。
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
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。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
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，
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，分区容忍性的系统，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。
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，所以分区容忍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。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
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。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
