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RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL） (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
-键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性和可伸缩性
ACID
在传数据库系统中，事务具有ACID 4个属性
(1)原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
(2)一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。
(3)隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
(4)持久性（Durable）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
对于单个节点的事务，数据库都是通过并发控制和恢复机制（日志技术）保证事务的ACID特性。对于跨多个节点的分布式事务，通过两阶段提交协议来保证事务的ACID。
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。
NoSQL的优点/缺点
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
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 Availble –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
● Eventual Consistency –最终一致性 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。
ACID vs BASE
| 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) |
（编辑：李大同）
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