林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记
数据模型：键是一个字符串对象，值可以是任意类型的对象
典型应用：设计频繁读写，拥有简单数据模型的应用
优点：扩展性好，灵活性好，大量写操作性能高，数据模型简单
缺点：无法存储结构化信息，条件查询效率低
不适用情形：无法提供通过值的查询
使用者：百度云数据库(Redis)
作用：是理想的缓冲层解决方案
数据模型：列族
典型应用：分布式数据存储与管理
优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
缺点：功能较少、大都不支持强事务一致性
不适用情形：需要ACID事务支持的情形Cassandra等就不适用
使用者：Facebook(HBase),Yahoo(HBase)
相关产品：Big Table、HBase、Cassandra
特性：能够将自己的数据内容和类型进行自我描述
数据模型：本质上是键值数据库，只不过value是版本化文档
典型应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点：性能好（高并发），灵活性高
缺点：缺乏统一的查询语法
不适用情形：不支持文档间的事务
使用者：百度云数据库（MongoDB）
相关产品：MongoDB、CouchDB
相关产品：Neo4j
数据模型：图结构
优点：灵活性高、支持复杂的图形算法，可用于构建复杂的关系图谱
缺点：数据模型应用范围有限
典型应用：专门用于处理具有高度相互关联关系的数据，比较适合于社交网络、模式识别、依赖分析、推荐系统以及路径寻找等问题
Consistency 一致性：从不同地方读取到的数据是一致的
Availability 可用性：随时可以进行操作
Partition tolerance 分区容忍性：当系统中一部分节点无法和其他节点进行通信——即出现了网络分区——系统也能正常运行
理论与实践
研究表明，这三者是不能同时兼顾的。
假设这样一个场景，有一个数据库可以在机器1和机器2上读写访问。机器1上有一个进程A向数据库更新信息，更新信息后机器1自动向机器2发送更新的信息，再从机器2上读信息。如果此时机器1和机器2之间的通信断了，那么从机器2上读取信息就不能读到最新的信息。
如果满足AP，也就是让数据库随时都能访问，出现网络分区也能够运行，那么此时从机器1和机器2上读到的信息是不一致的，也就是不能满足一致性。
如果要让读到的信息一致，满足一致性，要么有一个时间不能读取到信息（也就是在机器1和2之间的网络断了时不能读取信息，因为此时读到的信息是不一致的），即舍弃A；要么不能出现网络分区（上述机器1和机器2之间网络断了的情况不能出现），即舍弃P。因此，三者只能取其二。
By the way, 如果要满足CA，往往会把所有与事务有关的内容放在同一台机器上。
不同产品在CAP理论下的不同设计原则
即Basically Avaible Soft State 和 Eventual consistency的简写。
BASE是NoSQL数据库的理论基石，base有“碱”的意思，而ACID是关系型数据库中事务的四个性质，acid有“酸”的意思，两者刚好是互相对应的。
概念
Basically Avaible：基本可用，分布式系统一部分发生问题，另一部分依然可用Soft-State：软状态。有软状态和硬状态之分。硬状态指必须保持一致，软状态允许有段时间不一致。Eventual Consistency：最终一致性。有强一致性和弱一致性之分。两者的区别在于高并发的数据访问下，后续操作是否能够获得最新数据。最终一致性就是弱一致性的特例。
如何实现各种一致性
假设一个分布式系统，为了实现它的可靠性，要对数据进行冗余存储，记N为数据冗余的份数，W为更新数据时需要保证写完成的节点数，R为读取数据时需要读取的节点数
W+R>N：强一致性。必有写节点和读节点重复
W+R<=N：弱一致性
实例
HBase是借助底层的HDFS来实现数据冗余备份的，HDFS采用强一致性，设置W=N,R=1
数据库发展初期(OldSQL)，追求一种架构支持多类应用，即One Size Fits All。发展到现在大数据时代，架构多元化，追求多架构支持多类应用。
| SQL术语\概念 | MongoDB术语\概念 | 解释 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表\集合 |
| row | document | 数据记录行\文档 |
| column | field | 数据字段\域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接MongoDB不支持 | |
| primary key | primary key | 主键MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
服务端：mongod
客户端：mongo
在MongoDB中集合就是文档组，存在于数据库中，文档没有固定的结构，可以对集合插入不同格式和类型的数据
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