References：

Key Value 數(shù)據(jù)模型:

Key-value這樣的數(shù)據(jù)模型在結(jié)構(gòu)方面和傳統(tǒng)的關(guān)系型相比較簡(jiǎn)單，有點(diǎn)相似常見的HashTable，一個(gè)Key相應(yīng)一個(gè)Value，可是其能提供非常快的查詢速度、大的數(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)地操作，并非常適合通過(guò)主鍵（Key）來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和改動(dòng)等操作，盡管不支持復(fù)雜的操作，可是能夠通過(guò)上層的開發(fā)來(lái)彌補(bǔ)這個(gè)缺陷。

http://forchenyun.javaeye.com/blog/ 744935

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-cassandra/

EAV 數(shù)據(jù)模型： Entity – Attribute – Value 的縮寫，是數(shù)據(jù)庫(kù)模型的一種，使用eav建模的優(yōu)點(diǎn)是能夠動(dòng)態(tài)為數(shù)據(jù)模型添加或移除屬性。比方: 最早用于醫(yī)學(xué)用途，醫(yī)生在就診時(shí)須要記錄非常多病人的參數(shù)，如體溫，年齡，過(guò)敏藥等情況，而這些參數(shù)并非每一個(gè)病人都須要記錄的。

http://en.wikipedia.org/wiki/Entity-attribute-value_model

ER數(shù)據(jù)模型: 數(shù)據(jù)庫(kù)模型，數(shù)據(jù)之間的relation

NoSQL（非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)）: 隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0站點(diǎn)的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0站點(diǎn)，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)站點(diǎn)已經(jīng)顯得力不從心，暴露了非常多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則因?yàn)槠浔旧淼奶攸c(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。

1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)高并發(fā)讀寫的需求

???? web2.0站點(diǎn)要依據(jù)用戶個(gè)性化信息來(lái)實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁(yè)面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無(wú)法使用動(dòng)態(tài)頁(yè)面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬(wàn)次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)付上萬(wàn)次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。墒菓?yīng)付上萬(wàn)次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無(wú)法承受了。事實(shí)上對(duì)于普通的BBS站點(diǎn)，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。

2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求

對(duì)于大型的SNS站點(diǎn)，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國(guó)外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再比如大型web站點(diǎn)的用戶登錄系統(tǒng)，比如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)也非常難應(yīng)付。

3、High Scalability && High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

????? 在基于web的架構(gòu)其中，數(shù)據(jù)庫(kù)是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫(kù)卻沒有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過(guò)加入很多其它的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于非常多須要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的站點(diǎn)來(lái)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往須要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫(kù)不能通過(guò)不斷的加入服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

如今主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB和Redis等。

CAP理論：

2000年，Eric Brewer教授在ACM分布式計(jì)算年會(huì)上指出了著名的 CAP理論 ：

Brewer, E. A. 2000. Towards robust distributed systems. In Proceedings of the 19th Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing (July 16-19, Portland, Oregon)

即分布式系統(tǒng) 不可能滿足 一致性 ( C: Consistency)， 可用性 ( A : Availability)和 分區(qū)容錯(cuò)性 ( P : Tolerance of network Partition)這三個(gè)需求。

大約兩年后，Seth Gilbert 和 Nancy lynch兩人證明了CAP理論的正確性：

Gilbert , S., Lynch, N. 2002. Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant Web services. ACM SIGACT News 33(2)

盡管關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)在業(yè)界的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面占領(lǐng)不可動(dòng)搖的地位，可是因?yàn)槠涮焐膸讉€(gè)限制，比方擴(kuò)展困難、讀寫慢、成本高和有限的支撐容量等，使其非常難滿足上面這幾個(gè)需求。