传统关系型数据库事务acid
原子性、一致性、隔离性、持久性
1、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。
2、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。
例如库存，多少个并发，库存最终量不能错。
例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。
并发事务有多少。
并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。其主要特征是保护性和不变性(Preserving an Invariant)，以转账
案例为例，假设有五个账户，每个账户余额是100元，那么五个账户总额是500元，如果在这个5个账户之间同时发生多个转账，无论
并发多少个，比如在A与B账户之间转账5元，在C与D账户之间转账10元，在B与E之间转账15元，五个账户总额也应该还是500元，这就是保护性和不变性。
3、I (Isolation) 独立性/隔离性
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。
4、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。
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分布式数据库cap
NOSQL数据模型和CAP原理
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。
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要求，最多只能同时较好的满足其中的两个。
互联网项目，P是必须满足的，
C和A，通常选择A
即PA
而传统企业级项目，能会是PC
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）。
CAP的证明很简单，假设两个节点集{G1, G2}，由于网络分片导致G1和G2之间所有的通讯都断开了，如果在G1中写，在G2中读刚写的数据， G2中返回的值不可能G1中的写值。由于A的要求，G2一定要返回这次读请求，由于P的存在，导致C一定是不可满足的。
放弃P：如果想避免分区容错性问题的发生，一种做法是将所有的数据（与事务相关的）都放在一台机器上。虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。
放弃A:使用网络分区，等数据一致后再去取数据，因此在等待期间系统无法对外提供服务，失去可用性。
放弃C：这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃数据一致性，而是放弃数据的强一致性，而保留数据的最终一致性。以网络购物为例，对只剩下一件库存的商品，如果同时接受到了两份订单，那么较晚的订单将被告知商品告罄。
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。
- CP-满足一致性，分区容错的系统，通常可用性不是特别高
- AP-满足可用性，分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低。
根据CAP理论，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，所以分区容错性是我们必须要实现的。
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。
- CA：传统Oracle、mysql数据库
- AP：Tokyo Cabinet、SimpleDB、couchDB、Riak
- CP：redis、mongodb
资料来源：IT虾米网
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