😇CAP therom
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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。
优点:
- 高可扩展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性,半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化
- 有限的查询功能(到目前为止)
- 最终一致是不直观的程序
BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。
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。
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:
Basically Available --基本可用
Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的
Eventually Consistency -- 最终一致性, 也是 ACID 的最终目的。
ACID | BASE |
---|---|
原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
一致性(Consistency) | 软状态/柔性事务(Soft state) |
隔离性(Isolation) | 最终一致性 (Eventual consistency) |
持久性 (Durable) |
类型 | 部分代表 | 特点 |
---|---|---|
列存储 | HbaseCassandraHypertable | 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 | MongoDBCouchDB | 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 / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis | 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 | Neo4JFlockDB | 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 | db4oVersant | 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。 |
xml数据库 | Berkeley DB XMLBaseX | 高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。 |