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NoSQL数据库总结

数据库一、N oSQL数据简介NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

优点可以处理超大量的数据可以运行在便宜的PC服务器集群上打破了性能的瓶颈NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL 值得花钱。

但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作Bootstrap支持因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。

这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

缺点没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验二、N oSQL数据库开源软件1.MongoDB：简介MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。

由C++语言编写。

旨在为WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。

NoSQL数据库详解

∙C: C onsistency 一致性∙A: A vailability 可用性(指的是快速获取数据)∙P: Tolerance of network P artition 分区容忍性(分布式)10年前，Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论，后来Seth Gilbert 和Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。

熊掌与鱼不可兼得也。

关注的是一致性，那么您就需要处理因为系统不可用而导致的写操作失败的情况，而如果您关注的是可用性，那么您应该知道系统的read操作可能不能精确的读取到write操作写入的最新值。

因此系统的关注点不同，相应的采用的策略也是不一样的，只有真正的理解了系统的需求，才有可能利用好CAP理论。

作为架构师，一般有两个方向来利用CAP理论1.key-value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。

2.领域模型+ 分布式缓存+ 存储（Qi4j和NoSql运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。

我准备提供第三种方案：实现可以配置CAP的数据库，动态调配CAP。

∙CA：传统关系数据库∙AP：key-value数据库而对大型网站，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝着A、P 的方向设计，然后通过其它手段保证对于一致性的商务需求。

架构设计师不要精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

不同数据对于一致性的要求是不同的。

举例来讲，用户评论对不一致是不敏感的，可以容忍相对较长时间的不一致，这种不一致并不会影响交易和用户体验。

而产品价格数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过10秒的价格不一致。

CAP理论的证明：Brewer's CAP Theorem最终一致性一言以蔽之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性为了更好的描述客户端一致性，我们通过以下的场景来进行，这个场景中包括三个组成部分：∙存储系统存储系统可以理解为一个黑盒子，它为我们提供了可用性和持久性的保证。

nosql数据库解读 ppt课件

Writers are fully serialized, so writes are always deadlock-free. • Read transactions are extremely cheap, and can be performed using no mallocs or any
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40
硬盘 c Level0 o m p Level1 a c Level2 t
dump
memtable
logfile
Immutable memtable logfile
Sk1：v1
Sk1：v1
Sk5：v5
Sk7：v7
Sk8：v8
Sk11：v11
内存
log manifes
避免大量重复的初始化和清理减轻内存管理器负担
避免频繁malloc/free系统碎片
懒惰检测机制
不检测item对象是否超时
g20e21/t3时/26 检查item对象是n否osql数应据库该解读删ppt课除件
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2021/3/26
nosql数据库解读 ppt课件
15
因为优秀，所以不足
• Can’t dump
11
曾经的缓存霸主 Memcache
• memcached由LiveJournal运营人员开发
• memcached是高性能的分布式内存缓存服务器 1. 协议简单 2. 基于libevent：epoll/kqueue 3. 内置内存存储方式：slab/LRU
2021/3/26
nosql数据库解读 ppt课件
nosql数据库解读 ppt课件
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三种风格的Gossip数据同步

nosql 概念

NoSQL概念及其关键概念1. 概念定义NoSQL（Not only SQL）是一种非关系型数据库管理系统的统称，它不使用传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据模型来存储和检索数据。

NoSQL数据库在处理大量结构化和非结构化数据时具有很高的性能、可扩展性和灵活性。

2. 关键概念2.1 非关系型数据模型NoSQL数据库使用非关系型数据模型来存储数据，与传统的关系型数据库采用表格形式存储不同。

常见的非关系型数据模型包括键值对（Key-Value）、文档（Document）、列族（Column Family）和图形（Graph）等。

这些数据模型根据实际应用场景选择最适合的方式来组织和存储数据。

2.2 分布式架构NoSQL数据库通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上。

这种分布式架构可以提供更好的可扩展性和高可用性，允许系统在面对大规模并发访问时仍能保持稳定性。

同时，分布式架构还可以通过增加节点数量来提升系统的处理能力。

2.3 高性能由于NoSQL数据库使用非关系型数据模型和分布式架构，它们通常能够提供更高的性能。

相比于传统的关系型数据库，在读写大量数据时，NoSQL数据库可以通过水平扩展来增加处理能力，并利用内存和硬盘的优势来提升读写速度。

2.4 可伸缩性NoSQL数据库具有良好的可伸缩性，可以根据实际需求扩展系统规模。

通过增加节点数量或者调整集群配置，NoSQL数据库可以适应不同规模和负载的应用场景。

这种可伸缩性使得NoSQL数据库在处理大数据量和高并发访问时表现出色。

2.5 弱一致性传统的关系型数据库通常提供强一致性（ACID）保证，但在分布式环境下往往难以实现。

相比之下，NoSQL数据库更倾向于提供弱一致性（BASE）保证。

弱一致性允许系统在某些情况下存在短暂的数据不一致，以换取更好的可用性和性能。

3. 重要性3.1 处理大数据量随着互联网和物联网技术的发展，我们面临着越来越多的数据。

传统的关系型数据库在处理大数据量时性能较差，而NoSQL数据库通过分布式架构和高性能特性，能够更好地处理大数据量的存储和查询需求。

NOSQL发展及应用架构精品PPT课件

频繁的读取，热点数据，频繁I0操作等
存储二进制文件（如mp3或者 pdf文档）并且能够直接为用
户的浏览器提供下载功能
临时性的数据（如网站的 session、缓存HTML页面信息等）适合存储在Memcache中
解决复杂的图问题（如社交关系，推荐
系统）
CAP
• C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式)
数据模式类型
A
键值数据库
（Memcached,Redis,Dynamo）
B
列族数据库
（redis,Cassandra,hbase）
C
文档数据库
（MongoDB,CouchDB）
D
图数据库（Neo4J）
TRAVEL NOTES
键值数据库特性
• 快速查询 • 快速写入 • 查询复杂度低基于内存管理或内存映射 • 聚合不透明 • 适合混合工作负载并扩展大的数据集
回顾下一致性哈希
REDIS 常用类型
redis 淘汰机制
• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑，请根据实际情况调整
• Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。在这种情况下，当 Redis 重启时，它会优先使用 AOF 文件来还原数据集，因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。

NoSQL非关系型数据库技术和应用资料ppt课件

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本标准适用于已投入商业运行的火力发电厂纯凝式汽轮发电机组和供热汽轮发电机组的技术经济指标的统计和评价。燃机机组、余热锅炉以及联合循环机组可参照本标准执行，并增补指标。
基础理论与架构分类
CAP理论： CAP解释为一致性（consistency）、可用性（availability ）和分区容忍性（partition tolerance）。一致性：一个数据系统如何处理读写操作的一致性问题。分布式系统对于一致性的要求为当更新写入操作完成时，其余读取操作需要及时看到数据的更新；
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本标准适用于已投入商业运行的火力发电厂纯凝式汽轮发电机组和供热汽轮发电机组的技术经济指标的统计和评价。燃机机组、余热锅炉以及联合循环机组可参照本标准执行，并增补指标。
基础理论与架构分类
NoSQL数据库是非关系型数据存储的广义定义，它不同于符合ACID理论的关系型数据库，数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。NoSQL数据库不使用传统的关系数据库模型，而是使用如键值存储数据库、列存储数据库、文档型数据库、图形数据库等方式存储数据模型。
本标准适用于已投入商业运行的火力发电厂纯凝式汽轮发电机组和供热汽轮发电机组的技术经济指标的统计和评价。燃机机组、余热锅炉以及联合循环机组可参照本标准执行，并增补指标。
CONTENTS
C目录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
1
本标准适用于已投入商业运行的火力发电厂纯凝式汽轮发电机组和供热汽轮发电机组的技术经济指标的统计和评价。燃机机组、余热锅炉以及联合循环机组可参照本标准执行，并增补指标。

NoSQL入门级资料整理(CAP原理、最终一致性)_

传统关系型数据库面临的挑战High Performance——对数据库高并发读写的需求Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

关于当前的很多网站来讲，关系数据库的很多要紧特性往往无用武之地，例如：数据库事务一致性需求很多系统并非要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，因此数据库事务治理成了数据库高负载下一个繁重的负担。

数据库的实时性需求对关系型数据库来讲，插入一条数据后立刻查询，是确信能够读出来这条数据的，可是关于很多Web应用而言，并非要求这么高的实时性，例如说我发一条微博以后，过几秒乃至十几秒后，他人材提示有新微博，这是完全能够的。

对复杂的SQL查询，专门是多表关联查询的需求大数据量的Web系统，超级忌讳多个大表的关联查询，和复杂的数据分析类型的SQL报表查询，专门是SNS类型的网站，从需求和产品设计角度，就幸免这种情形的产生。

往往更多的只是单表的主键查询，和单表的简单条件散布查询，SQL的功能被极大地弱化了。

什么是NoSQL此刻一样以为NoSQL全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库治理系统设计方式。

对NoSQL最普遍的说明是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优势，而不是单纯的反对RDBMS。

NoSQL的理论基础CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。

ACID vs. BASEACID，指数据库事务正确执行的四个大体要素的缩写。

包括：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

（这张PPT是Brewer教授在PODC大会上用的PPT。

）BASE内容：B asically A vailble ——大体可用S oft-state ——软状态/柔性事务，状态能够有一段时刻不同步E ventual Consistency ——最终一致性CAP原理散布式系统中，有三种重要的属性，别离是：一致性(Consistency)：任何一个读操作老是能读取到之前完成的写操作结果，也确实是在散布式环境中，多点的数据是一致的。

2024版《NoSQL数据库》PPT课件

《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。

广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。

NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。

实时应用NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性，适用于实时数据分析、在线游戏等场景。

大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。

列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。

文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。

图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。

分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。

NoSQL数据库PPT

列式存储模型
以列为单位进行数据存储，适用于海量数据的分析处理。
图形模型
以图形结构表示数据之间的关系，适用于复杂网络数据的处理。
分布式架构与集群技术
分布式架构
将数据分散到多个节点上，提高数据处理能力和可扩展性。
数据分片
将数据水平切分成多个片段，每个片段存储在不同的节点上。
负载均衡
通过合理的任务分配和数据调度，实现集群内节点的负载均衡。
通过精确匹配、范围查询等方式缩小查询范围，避免全表扫描。
使用预编译查询
预编译查询可以提高查询执行效率，减少解析和编译的时间开销。
优化查询逻辑
避免在查询中使用复杂的逻辑运算和嵌套查询，简化查询逻辑。
利用缓存
合理利用缓存机制，缓存常用查询结果，减少数据库访问次数。
索引设计原则及最佳实践
选择合适的索引类型
根据数据量增长趋势合理规划存储空间，特点和适用场景，需要根据实际需求进行选择。
优化数据存储结构
合理设计数据表结构和字段类型，减少数据冗余和存储空间占用。
硬件选型建议
选择高性能的服务器和网络设备，提供足够的计算和存储资源支持。同时考虑数据的备份和恢复策略，确保数据安全可靠。
适用场景与案例分析
适用场景与案例分析
MongoDB在电商网站中的应用
MongoDB是一种文档型NoSQL数据库，适合存储商品信息、用户信息等数据。某电商网站采用MongoDB作为数据库，实现了商品信息的快速查询和高效存储。
Cassandra在日志分析中的应用
Cassandra是一种列式存储NoSQL数据库，适合存储大量的日志数据。某公司采用 Cassandra作为日志分析系统的数据库，实现了日志数据的实时分析和高效存储。

2024版nosql数据库解读ppt课件

nosql数据库解读ppt课件•引言•NoSQL数据库类型与特点•NoSQL数据库与关系型数据库比较•NoSQL数据库核心技术解析目录•典型NoSQL数据库产品介绍及案例分析•NoSQL数据库发展趋势与挑战01引言互联网时代的快速发展，数据量爆炸式增长，传统关系型数据库在扩展性、性能等方面面临挑战。

NoSQL数据库应运而生，满足大数据处理、高并发读写等需求，成为数据库领域的重要补充。

NoSQL数据库在实时分析、日志存储、社交网络、物联网等领域具有广泛应用前景。

背景与意义NoSQL数据库概述NoSQL数据库定义非关系型数据库的统称，主要区别于传统关系型数据库。

NoSQL数据库特点灵活的数据模型、高可扩展性、高性能、高可用性等。

NoSQL数据库分类键值存储、列存储、文档存储、图存储等。

典型NoSQL数据库Redis、MongoDB、Cassandra、HBase等。

02NoSQL数据库类型与特点优点简单的数据模型、高性能的读写操作、易于扩展。

缺点无法进行复杂的查询操作、数据一致性难以保证。

典型代表Redis、Memcached等。

优点高效的压缩和编码技术、快速的聚合操作、支持复杂的数据分析。

缺点不适合进行大量的单条记录查询、写入操作相对较慢。

典型代表HBase、Cassandra等。

灵活的数据模型、易于扩展、支持复杂的数据结构。

优点缺乏统一的数据结构和模式、查询性能相对较低。

缺点MongoDB 、CouchDB 等。

典型代表文档型数据库优点能够高效地处理复杂的关系数据、支持高度的并发访问、易于扩展。

典型代表Neo4j 、OrientDB 等。

缺点数据模型相对复杂、需要专门的图形查询语言。

图形数据库03NoSQL数据库与关系型数据库比较1 2 3关系型数据库基于严格的关系模型，数据以表格形式存储。

具有固定的数据结构，需要预先定义表结构。

0203NoSQL数据库无固定数据结构，数据可以灵活存储。

数据完整性通过ACID事务保证。

NoSQL数据库PPT

七.挑战
1. 已有key-value数据库产品大多是面向特定应用自治构建的，缺乏通用性； 2. 已有产品支持的功能有限（不支持事务特性），导致其应用具有一定的局限性； 3. 已有一些研究成果和改进的NoSQL数据存储系统，但它们都是针对不同应用需求而提出的相应解决方案，如支持组内事务特性、弹性事务等，很少从全局考虑系统的通用性，也没有形成系列化的研究成果； 4. 缺乏类似关系数据库所具有的强有力的理论(如armstrong公理系统)、技术（如成熟的基于启发式的优化策略、两段封锁协议等）、标准规范（如SQL语言）的支持。 5. 目前，HBase数据库时安全特性最完善的 NoSQL数据库产品之一，而其他的 NoSQL数据库多数没有提供内建的安全机制，但随着NoSQL的发展，越来越多的人开始意识到安全的重要，部分NoSQL产品逐渐开始提供一些安全方面的支持。
数据模型
Key 指向 Value 的键值对，通常用 hash table来实现
优点
查找速度快
缺点
数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库文档型数据库
以列簇式存储，查找速度快，可扩将同一列数据展性强，更容易进存在一起行分布式扩展 Key-Value对应的键值对， Value为结构化数据数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等
分类
键值（key-value）
Examples举典型应用场景例
Tokyo Cabinet/Tyra nt, Redis, Voldemort, Oracle BDB Cassandra, HBase, Riak 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等分布式的文件系统

NoSQL入门级资料整理(CAP原理、最终一致性)(3)讲解

传统关系型数据库面临的挑战● High Performance——对数据库高并发读写的需求● Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求● High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

对于当前的很多网站来说，关系数据库的很多主要特性往往无用武之地，例如：● 数据库事务一致性需求很多系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

● 数据库的实时性需求对关系型数据库来说，插入一条数据后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多Web应用而言，并不要求这么高的实时性，比方说我发一条微博之后，过几秒乃至十几秒后，别人才提示有新微博，这是完全可以的。

● 对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求大数据量的Web系统，非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的SQL 报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免这种情况的产生。

往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分布查询，SQL的功能被极大地弱化了。

什么是NoSQL现在一般认为NoSQL全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库管理系统设计方式。

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

NoSQL的理论基础CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。

ACID vs. BASEACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。

包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

（这张PPT是Brewer教授在PODC大会上用的PPT。

）BASE内容：● B asically A vailble ——基本可用● S oft-state ——软状态/柔性事务，状态可以有一段时间不同步● E ventual Consistency ——最终一致性CAP原理分布式系统中，有三种重要的属性，分别是：● 一致性(Consistency)：任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的。

NoSQL数据库原理第二章NoSQL数据库的基本原理课件

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第2章 NoSQL数据库的基本原理
2.2 分布式数据管理的特点
➢ 2.2.3 一次写入多次读取（WORM）
➢ 背景：典型的大数据场景，如：搜索引擎抓取网页并抽取正文、链接，并不需要修改抓取的原始网页。网站或物联网应用抓取到日志或监控数据，一般只会进行查询、统计、挖掘，也不需要修改原始数据。从系统层面，如果数据不需要修改（update、insert或delete），数据的存储、分片和多副本机制可以大为简化。此外可以实现将分片内数据排序等机制，以加快扫描速度。应用一次写入多次读取机制，意味着在系统底层只支持新建和追加（append）。此时系统具有更好的顺序存储特性，对于机械硬盘，顺序读写比随机读写的开销更小，硬件损耗更小，出现碎片的可能性较小（需要配合其他机制，详情可以参考第五章描述的HBASE写入机制）。
• 例如HBASE（借助于HDFS），将数据分片为64MB-256MB大小。
➢ 架构主从架构：主节点负责存储元数据，和客户端访问接口，从节点负责存储数据分片，如：HBase 对等结构：无主节点，各个节点都可以接受客户端访问请求，如果自身没有存储相关分片，则去该节点回去向其他节点查询数据，如：Cassandra
➢ 分布式环境下，数据存储存储在不同节点，此时必须通过网络传递相关消息，如果出现网络故障或部分节点失效，则有可能导致整个系统变得低效或死锁，因此在分布式环境下实现高效率的事务机制、以及强一致性等特性较为困难。
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第2章 NoSQL数据库的基本原理
2.1 关系型数据库的重要机制回顾
➢ 2.1.4 关系型数据库的分布式部署
➢ 2.1.1 关系模型
➢ 关系模型中的常见特征关系模型中具有明确的表结构列具有原子性，不可再分割列的值域和类型时固定的如果某字段出现空值，一般会保留存储空间(NULL)，以便今后插入数值