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数据库——CAP理论

CAP理论这个理论是由美国著名科学家,同时也是著名互联网企业Inktomi的创始人EricBrewer在2000年PODC(S

CAP理论

这个理论是由美国著名科学家,同时也是著名互联网企业Inktomi的创始人Eric Brewer在2000年PODC(Symposium on Principles of Distributed Computing)大会上提出的,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。


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) ;


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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