1、傳統的ACID理論
關係型數據庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
1、A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務裏的所有操作要麼全部做完，要麼都不做，事務成功的條件是事務裏的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分爲兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要麼一起完成，要麼一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說數據庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。
3、I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指併發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
4、D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交後，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現宕機也不會丟失。
2、CAP理論
C:Consistency（強一致性）
A:Availability（可用性）
P:Partition tolerance（分區容錯性）
CAP理論就是說在分佈式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。
而由於當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以
分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
CA 傳統Oracle數據庫
AP 大多數網站架構的選擇
CP Redis、Mongodb
注意：分佈式架構的時候必須做出取捨。
一致性和可用性之間取一個平衡。多餘大多數web應用，其實並不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分佈式數據庫產品的方向
3、關係型數據庫所展現出來的弊端
一致性與可用性的決擇
對於web2.0網站來說，關係數據庫的很多主要特性卻往往無用武之地
數據庫事務一致性需求
很多web實時系統並不要求嚴格的數據庫事務，對讀一致性的要求很低， 有些場合對寫一致性要求並不高。允許實現最終一致性。
數據庫的寫實時性和讀實時性需求
對關係數據庫來說，插入一條數據之後立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數據的，但是對於很多web應用來說，並不要求這麼高的實時性，比方說發一條消息之 後，過幾秒乃至十幾秒之後，我的訂閱者纔看到這條動態是完全可以接受的。
對複雜的SQL查詢，特別是多表關聯查詢的需求
任何大數據量的web系統，都非常忌諱多個大表的關聯查詢，以及複雜的數據分析類型的報表查詢，特別是SNS類型的網站，從需求以及產品設計角 度，就避免了這種情況的產生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
4、經典CAP圖
CAP理論的核心是：一個分佈式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，
最多隻能同時較好的滿足兩個。
因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集羣，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區容忍必的系統，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。
5、BASE
BASE就是爲了解決關係數據庫強一致性引起的問題而引起的可用性降低而提出的解決方案。
BASE其實是下面三個術語的縮寫：
基本可用（Basically Available）
軟狀態（Soft state）
最終一致（Eventually consistent）
它的思想是通過讓系統放鬆對某一時刻數據一致性的要求來換取系統整體伸縮性和性能上改觀。爲什麼這麼說呢，緣由就在於大型系統往往由於地域分佈和極高性能的要求，不可能採用分佈式事務來完成這些指標，要想獲得這些指標，我們必須採用另外一種方式來完成，這裏BASE就是解決這個問題的辦法
後記:
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