前言
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统(RDBMSs)来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。
但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数据库存储的容量要求越来越高，单机无法满足需求，很多时候需要用集群来解决问题，而RDBMS由于要支持join，union等操作，一般不支持分布式集群。其次，在大数据大行其道的今天，很多的数据都“频繁读和增加，不频繁修改”，而RDBMS对所有操作一视同仁，这就带来了优化的空间。另外，互联网时代业务的不确定性导致数据库的存储模式也需要频繁变更，不自由的存储模式增大了运维的复杂性和扩展的难度。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。这类数据库主要有这些特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。最初的目的是为了大规模web 应用。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，通常的应用如下特点：模式自由、支持简易复制、简单的API、最终的一致性(非ACID)、大容量数据等。
笔者是MongoDB用户，也使用过Redis。关系型数据库使用过MySQL与Oracle，对两者的区别有一定的体会。Mongo和Redis的操作都非常简单，速度很快，很多用SQL需要很多条语句的操作在NoSQL数据库中都是2句以内完成。另外NoSQL配置cluster也很容易，且可以随时更改partition和replication的数量，Mongo的新版本还内置了MapReduce操作，使其有了做大数据分析的能力。
NoSQL理论基础
1.关系型数据库理论 - ACID
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：原子性(atomicity，或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation，又称独立性)、持久性(durability)。
A – Atomicity – 原子性
一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有被执行过一样。
C – Consistency – 一致性
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
I – Isolation – 隔离性
数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交(Read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(Serializable)。
D – Durability – 持久性
事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
关系型数据库严格遵循ACID理论。但当数据库要开始满足横向扩展、高可用、模式自由等需求时，需要对ACID理论进行取舍，不能严格遵循ACID。以CAP理论和BASE理论为基础的NoSQL数据库开始出现。
2.分布式系统理论
2.1 分布式系统介绍
分布式系统的核心理念是让多台服务器协同工作，完成单台服务器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。分布式是NoSQL数据库的必要条件。
分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成的。每个服务器都是一台独立的PC机，服务器之间通过内部网络连接，内部网络速度一般比较快。因为分布式集群里的服务器是通过内部网络松散耦合，各节点之间的通讯有一定的网络开销，因此分布式系统在设计上尽可能减少节点间通讯。此外，因为网络传输瓶颈，单个节点的性能高低对分布式系统整体性能影响不大。比如，对分布式应用来说，采用不同编程语言开发带来的单个应用服务的性能差异，跟网络开销比起来都可以忽略不计。
因此，分布式系统每个节点一般不采用高性能的服务器，而是使用性能相对一般的普通PC服务器。提升分布式系统的整体性能是通过横向扩展(增加更多的服务器)，而不是纵向扩展(提升每个节点的服务器性能)实现。
分布式系统最大的特点是可扩展性，它能够适应需求变化而扩展。企业级应用需求经常随时间而不断变化，这也对企业级应用平台提出了很高的要求。企业级应用平台必须要能适应需求的变化，即具有可扩展性。比如移动互联网2C应用，随着互联网企业的业务规模不断增大，业务变得越来越复杂，并发用户请求越来越多，要处理的数据也越来越多，这个时候企业级应用平台必须能够适应这些变化，支持高并发访问和海量数据处理。分布式系统有良好的可扩展性，可以通过增加服务器数量来增强分布式系统整体的处理能力，以应对企业的业务增长带来的计算需求增加。
2.2 分布式存储的问题 – CAP理论
如果我们期待实现一套严格满足ACID的分布式事务，很可能出现的情况就是系统的可用性和严格一致性发生冲突。在可用性和一致性之间永远无法存在一个两全其美的方案。由于NoSQL的基本需求就是支持分布式存储，严格一致性与可用性需要互相取舍，由此延伸出了CAP理论来定义分布式存储遇到的问题。
CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)、分区容错性(P:Partitiontolerance)这三个基本需求，并且最多只能满足其中的两项。
对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统。因此架构师需要在C和A之间寻求平衡。
C – Consistency – 一致性(与ACID的C完全不同)
一致性是指“all nodes see the same data at the same time”，即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。
对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。
从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。
从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。
从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。
A – Availability – 可用性
可用性是指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正
