非关系型数据库

前言：Redis作为非关系型数据库的代表，在了解redis之前，需要详细的了解一下非关系型数据。

1.What

非关系型数据库指的是非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个基本要素)的数据库。
为了弥补关系型数据的缺点而提出的一种数据库的补充。
非关系型数据库主要有四类：

1. 其存储结构为列式存储。(不同于关系型数据的行式存储) 列式存储相对于行式存储具有更高的扩展性。比如Hbase
2. Key-value:面向高性能并发读/写的缓存存储，其结构类似于数据结构中的Hash表。比如Redis、memcache
3. Document-Oriented：面向海量数据访问的文档存储，类似于K-V但是存储模式，但是value是json或者xml格式的。比如MongoDB
4. 图关系数据库。比如：Neo4J, InfoGrid

2.非关系型数据特点

上面说了非关系型数据库不具备ACID特点。其自身具有CAP特性。何为CAP特性呢？

• C(Consistency)强一致性
  一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。与ACID的C完全不同
• A(Availability)可用性
  可用性是指服务一直可用，而且是正常响应时间。
• P(Partition tolerance)分区容错性
  分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

非关系型数据库理论而言只能满足其中两项特性，对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统，因此需要在C和A之间寻求平衡。
在绝大多数情况话会保证系统的可用性(A)。因为对于分布式系统而言，保证可用性比强一致性更好，因为很多时候数据不需要保证强一致性，只需要保证最终一致性即可。

假设一下，如果是一个网站，是愿意承担网站崩溃呢，还是愿意忍受数据在某一个时间段不一致呢？
下面是各个情况的表现：

1. 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。
2. CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。
3. 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。

对于何为CAP理论可以参观这篇文章：CAP理论