2012 年NOSQL学习笔记之三

十一、如何理解最终一致性

最终一致性

一言以蔽之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性

为了更好的描述客户端一致性，我们通过以下的场景来进行，这个场景中包括三个组成部分：

• 存储系统

存储系统可以理解为一个黑盒子，它为我们提供了可用性和持久性的保证。

• Process A

ProcessA主要实现从存储系统write和read操作

• Process B 和ProcessC 

ProcessB和C是独立于A，并且B和C也相互独立的，它们同时也实现对存储系统的write和read操作。

下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性：

• 强一致性

强一致性（即时一致性）假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A,B,C的读取操作都将返回最新值

• 弱一致性

假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A,B,C的读取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“不一致性窗口”的概念，它特指从A写入值，到后续操作A,B,C读取到最新值这一段时间。

• 最终一致性

最终一致性是弱一致性的一种特例。假如A首先write了一个值到存储系统，存储系统保证如果在A,B,C后续读取之前没有其它写操作更新同样的值的话，最终所有的读取操作都会读取到最A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术中replica的个数（这个可以理解为master/salve模式中，salve的个数），最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。

十二、NOSQL与传统数据库系统设计上的区别

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样。

这样做的好处就是：这样的结构非常方便进行表与表之间连接等操作。

但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。为什么呢？

因为不是每个元组都需要所有的字段，但是关系型数据库会为每个元组分配所有的字段。

而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

十三、NOSQL的特点（或者叫优点）是什么？

n  它们可以处理超大量的数据。

n  它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

n  它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，”
对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

n  没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

n  Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

十四、Google、Facebook、Amazon等大公司用的什么NOSQL产品

十五、   
NOSQL产品的按用途和环境分类

NoSQL数据库根据不同的用途和环境大致可以分为以下的三类：

1.满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库：

代表性产品有：

Redis，Tokyo Cabinet， Flare

2.满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库：

代表性产品有：

MongoDB，CouchDB

3.满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库：

代表性产品有：

Cassandra，Voldemort

十六、   
NOSQL产品的按数据存储模型分类