mongodb学习笔记(1):一些数据库基本定理

mongodb学习笔记(1):一些数据库基本定理

mongodb mongodb学习笔记 数据库基本定理


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:

  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。

对NoSQL最普遍的解释是”非关联型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。


CAP定理(CAP theorem)

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定理示意图


NoSQL 数据库分类

类型 部分代表 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。
key-value存储 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。

(注:加粗打斜的为有所了解的,剩下的有待稍后学习)