10年前，Eric Brewer提出著名的CAP定理，指出：一个分布式系统不可能满足一致性、可用性和分区容忍性这三个需求，最多只能同时满足两个。后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人也证明了CAP理论的正确性，虽然在后来近十年的时间很多人对CAP理论提出了很多异议，但是在NoSQL的世界中，它还是非常有参考价值的。它的意思是，一个分布式系统不能同时满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。

1. 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;
2. 可用性(Availability)：每一个操作总是能够在确定的时间内返回，也就是系统随时都是可用的。
3. 分区容忍性(Partition Tolerance)： 在出现网络分区(比如断网)的情况下，分离的系统也能正常运行。

由于一致性、可用性和分区容忍性这三方面只能选择两个，所以大多数NoSQL系统都会根据自己的设计理念来进行相应的选择，但由于许多NoSQL数据库都以水平扩展著称，所以在CAP的选择上面，都倾向于坚持分区容忍性，而放弃一致性或者可用性，它们的做法主要是通过消减关系型和事务相关的功能。

下面的具体分类是来自于Visual Guide to NoSQL Systems一文，虽然对于这块分类我个人觉得还存在一些牵强的地方，比如将能支持多种CAP配置的Dynamo和其衍生产品Cassandra归类为 AP，但是总体而言，这个分类还是相当不错，在现阶段非常具有参考价值，在每个相关的数据库后面还会介绍对应的数据模型。

关注一致性和可用性的 (CA)
这些数据库对于分区容忍性方面比较不感冒，主要采用复制(Replication)这种方式来保证数据的安全性，常见的CA系统有：
1. 传统关系型数据库，比如Postgres和MySQL等(Relational) ;
2. Vertica (Column-oriented) ;
3. Aster Data (Relational) ;
4. Greenplum (Relational) ;

关注一致性和分区容忍性的(CP)
这种系统将数据分布在多个网络分区的节点上，并保证这些数据的一致性，但是对于可用性的支持方面有问题，比如当集群出现问题的话，节点有可能因无法确保数据是一致性的而拒绝提供服务，主要的CP系统有：
1. BigTable (Column-oriented) ;
2. Hypertable (Column-oriented);
3. HBase (Column-oriented) ;
4. MongoDB (Document) ;
5. Terrastore (Document) ;
6. Redis (Key-value) ;
7. Scalaris (Key-value) ;
8. MemcacheDB (Key-value) ;
9. Berkeley DB (Key-value) ;

关于可用性和分区容忍性的(AP)
这类系统主要以实现"最终一致性(Eventual Consistency)"来确保可用性和分区容忍性，AP的系统有：
1. Dynamo (Key-value);
2. Voldemort (Key-value) ;
3. Tokyo Cabinet (Key-value) ;
4. KAI (Key-value) ;
5. Cassandra (Column-oriented) ;
6. CouchDB (Document-oriented) ;
7. SimpleDB (Document-oriented) ;
8. Riak (Document-oriented) ;

参考资料：

Visual Guide to NoSQL Systems

NoSQL数据库笔谈

NOSQL数据模型和CAP原理

如何“打败”CAP定理

（编辑：李大同）

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