10年前，Eric Brewer提出著名的CAP定理，指出：一個分布式系統不可能滿足一致性、可用性和分區容忍性這三個需求，最多只能同時滿足兩個。后來Seth Gilbert 和 Nancy lynch兩人也證明了CAP理論的正確性，雖然在后來近十年的時間很多人對CAP理論提出了很多異議，但是在NoSQL的世界中，它還是非常有參考價值的。它的意思是，一個分布式系統不能同時滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，最多只能同時滿足兩個。

1. 一致性(Consistency)：任何一個讀操作總是能讀取到之前完成的寫操作結果，也就是在分布式環境中，多點的數據是一致的;
2. 可用性(Availability)：每一個操作總是能夠在確定的時間內返回，也就是系統隨時都是可用的。
3. 分區容忍性(Partition Tolerance)： 在出現網絡分區(比如斷網)的情況下，分離的系統也能正常運行。

由于一致性、可用性和分區容忍性這三方面只能選擇兩個，所以大多數NoSQL系統都會根據自己的設計理念來進行相應的選擇，但由于許多NoSQL數據庫都以水平擴展著稱，所以在CAP的選擇上面，都傾向于堅持分區容忍性，而放棄一致性或者可用性，它們的做法主要是通過消減關系型和事務相關的功能。

下面的具體分類是來自于Visual Guide to NoSQL Systems一文，雖然對于這塊分類我個人覺得還存在一些牽強的地方，比如將能支持多種CAP配置的Dynamo和其衍生產品Cassandra歸類為 AP，但是總體而言，這個分類還是相當不錯，在現階段非常具有參考價值，在每個相關的數據庫后面還會介紹對應的數據模型。

關注一致性和可用性的 (CA)
這些數據庫對于分區容忍性方面比較不感冒，主要采用復制(Replication)這種方式來保證數據的安全性，常見的CA系統有：
1. 傳統關系型數據庫，比如Postgres和MySQL等(Relational) ;
2. Vertica (Column-oriented) ;
3. Aster Data (Relational) ;
4. Greenplum (Relational) ;

關注一致性和分區容忍性的(CP)
這種系統將數據分布在多個網絡分區的節點上，并保證這些數據的一致性，但是對于可用性的支持方面有問題，比如當集群出現問題的話，節點有可能因無法確保數據是一致性的而拒絕提供服務，主要的CP系統有：
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) ;

關于可用性和分區容忍性的(AP)
這類系統主要以實現"最終一致性(Eventual Consistency)"來確保可用性和分區容忍性，AP的系統有：
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) ;

參考資料：

Visual Guide to NoSQL Systems

Cassandra概要介紹

NoSQL數據庫筆談

NOSQL數據模型和CAP原理

如何“打敗”CAP定理

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Visual Guide to NoSQL Systems的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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