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传统的关系型数据库在功能支持上通常很宽泛，从简单的键值查询，到复杂的多表联合查询再到事务机制的支持。而与之不同的是，NoSQL系统通常注重性能和扩展性，而非事务机制（事务就是强一致性的体现） 。传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制。A代表原子性，即在事务中执行多个操作是原子性的，要么事务中的操作全部执行，要么一个都不执行;C代表一致性，即保证进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不会出现数据花掉的情况;I代表隔离性，即两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等;D表示持久化，即事务一量完成，那么数据应该是被写到安全的，持久化存储的设备上（比如磁盘）。NoSQL系统仅提供对行级别的原子性保证，也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作，在实际执行的时候是会串行的执行，保证了每一个Key-Value对不会被破坏。
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1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（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
ACID
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
3.2 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
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
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，
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。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。
突破设计原则
建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch.
以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：
文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入(Embed)或文档引用(Reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的设计决策;
索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(Analysis)。
搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。
数据存储的二八原则
不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。
在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则：
20%的数据发挥着80%的业务价值;
80%的数据请求只针对20%的数据。
目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。
企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在NoSQL数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。
理解企业的数据处理需求
数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：
查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签
搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序
统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示
挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集
针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。
离线数据与在线数据
根据不同的企业业务，对“离线”的定义其实不一样，在这里离线数据特指在业务场景中适用于“历史数据”的部分。常见的历史数据查询分析一般来自于特定时间段，设计上需要考虑的是将数据存入历史库中时，建立时间索引。另一种情况是某种业务问题的定位或分析，在数据量巨大的情况下，基于Hadoop或Spark等框架编写分析算法并直接在平台上运行，可以大大节约数据导出导入、格式转换与各种分析工具对接的时间。
在线数据处理按照存储和分析的先后顺序，可分为批处理(先存储后分析)和流处理(先分析后存储)两类。Cassandra数据库的设计采用上数据追加写入模式，可以支持实时批处理;流式计算平台则有Apache Storm、Yahoo S4等开源框架，商业平台有Amazon Kenisis(部署在云端)。企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。
Java培训要学习的内容还是很多的，下面我们来看一下全日制面授班5-6个月的培训Java要学习哪些知识：
第一阶段：Java核心基础
可掌握的技能
1深入理解Java面向对象思想
2掌握开发中常用基础API
3熟练使用集合框架、IO流、异常
4能够基于JDK8开发
课程设计特色
本阶段除了JavaSE中要求大家必会的java基础知识外，重点加强了数据结构思想、集合源码分析、jdk9-11新特性的介绍，让学员不光“知其然，还要知其所以然”，从最开始便培养学员深入学习和架构思维能力。
第二阶段：数据库关键技术
可掌握的技能
1掌握最流行关系型数据MySQL常见操作
2熟练增删改查数据处理
3掌握Java JDBC、连接池操作
课程设计特色
我们选择市面最流行的MySQL数据库来开展本阶段数据库知识的学习，层层递进，让大家掌握开发使用的数据是如何存储和处理的。并且逐步深入学习到索引和优化、锁机制、存储过程等。
第三阶段：web网页技术
可掌握的技能
1掌握基本的JavaWeb基础知识JSP/Servlet/jQuery等
2具备基本的B/S结构软件开发能力
3可以动手开发一个B/S架构的Web项目
课程设计特色
本阶段以项目案例为驱动，采用所学即所用的方式指导大家学习，在边学边练过程中，可深入掌握Web开发技术，具备与之匹配的实战能力。
第四阶段：开发必备框架
可掌握的技能
1掌握SSM框架技术
2掌握使用Maven进行模块的开发
3熟悉基本的Linux命令以及Linux服务器的使用
4掌握高级缓存技术Redis的原理，并熟练使用
课程设计优势
SSM框架的学习和框架设计，入门门槛都太高，理解起来晦涩。课程抓住这两个痛点。 通过从0搭建一个较为完备的web框架来提升自己的开发能力，同时能够管中窥豹，去了解SSM框架的设计思路，再辅以通俗易懂的Spring和mybatis核心模块源码的讲解，将课程门槛拉低， 让大家通过学习本门课程后能够通过自己学习读懂Spring乃至其他框架的源码。 本课程的目标是：让新手学到技术，让老手学到思想，让高手学到境界。
第五阶段：互联网高级技术
可掌握的技能
分布式管理系统、Keepalived+Nginx主备、微服务架构技术、消息中间件技术、MySQL调优、高并发技术、性能优化、内存和GC等
课程设计优势
本课程由一线大厂技术大咖与尚硅谷组成专家团队精心打磨，并定期更新，囊括企业面试和开发中主流前沿的技术，涵盖Java开发工程师不同成长阶段的问题及优选解决方案。每个热门技术当做单课深入讲解，而非某些机构只是一带而过，或项目中简单使用。
相信只有让学员可以系统学习和掌握核心技术，才能在面试和开发中脱颖而出。
第六阶段：大型企业项目
项目设计特色
该课程项目是一套完整的、经企业大咖和教研团队精心挑选打磨的项目体系。以电商、金融、医疗、教育、旅游等主流行业为核心载体，采用当下最热门的微服务架构SpringCloud和前端架构Vue，每个项目同时又各有侧重。最终打造成全网稀缺的一整套系统开发课程和企业级项目真实开发流程，“好货不怕看”，每个项目都有对应配套项目视频，可以体验。技术全面前沿，深入展开，对标阿里p7，业务真实还原企业开发解决方案，而非某些机构仅仅只是技术堆砌，只打口号。学习期间带你实战移动端、PC端、H5等多终端的系统，本系统可对接各类真实业务系统，如金融、电商、预约挂号、在线学习等各行业的业务系统，为系统对接上支持微信、支付宝、银联、融合支付、混合支付等多种企业级支付模式，让你的系统一键支持【支付】功能。互联网未来潜力已毋庸置疑。学习系统的核心业务特色，掌握微服务架构技术、前后端技术，刻不容缓。