NoSQL与NewSQL

这张思维导图讲述了，在 SQL 的发展过程中，产生了许多迭代产品，其中最重要的是SQL，NoSQL和NewSQL — 它们一起负责绝大部分的数据库市场。赶快学习起来吧！

NoSQL与NewSQL

• 数据一致性
  • 关系型
    • 强一致性
      • 所有读操作都能获得最新数据
  • NoSQL
    • 弱一致性和最终一致性
    • 不同问题不同方案
      • 更新一致性
      • 读写一致性
      • 会话一致性
    • CAP理论和BASE原则
    • 有条件的事务机制和版本戳
• CAP
  • 一个分布式系统不能同时满足一致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）等需求，而最多只能满足其中的两个特征。CAP理论告诉我们，数据管理不一定是理想的
• BASE
  • BASE原则是Basically Available, Soft State和Eventually Consistet的缩写
  • Basically Available: 是指可以容忍系统的短期不可用，并不追求全天候服务
  • Soft State：指不要求一直保持强一致状态
  • Eventually Consistet：指最终数据一致，而不是严格的实时一致，系统在某一个时刻后达到一致性要求即可
• 视图和物化视图
• 事务与版本戳
• 数据分布
  • 复制
    • 主从
      • 优势体现在从节点
        • 提升读取性能
      • 数据不一致性
    • 对等
      • 写入冲突
  • 分片
    • 负载均衡
    • 提升读写能力
    • 提升故障恢复能力
• 数据模型
• Not Only SQL
• 背景
  • 关系型数据库
    • 优点
      • 一致性搞
      • 冗余度低
      • 复杂查询能力强
      • 成熟度高
    • 缺点
      • 不善于处理大数据读写
      • 不适用于数据模型不断变化
      • 频繁操作代价大
      • 简单处理效率低
  • 非关系型（NoSQL，Cloudant）
    • 优势
      • 易于数据的分散存储与处理
      • 数据的频繁操作代价低以及数据的简单处理效率高
      • 适用于数据模型不断变化的应用场景