1. Nosql数据库的四大分类 2. 分布式数据库CAP原理 2.1 关系型数据库事务遵循的ACID规则 首先了解传统关系型数据库事务遵循的ACID规则: 原子性(Atomicity):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. 一致性(Consistency):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. 独立性(Isolation):指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

CAP概述 C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性 P:Partition Tolerance分区容错性 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需求,最多只能同时较好的满足两个. CAP的定义 1.C: Consistency 一致性 对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角.从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题.从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据

CAP原理 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistence) 分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability) 集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance) 实际中通信产生延

转载 https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/82874178 文章目录 一.CAP原理介绍 对CAP原理的一些常见的理解误区 二.CAP原理简单证明 1. 在保证C和P的情况下 2. 在保证A和P的情况下 3. 在保证A和C的情况下 三.CAP原理在各个系统的应用 四.总结 一.CAP原理介绍 先简单介绍一下CAP原理是什么: C:Consistency 即一致性,访问所有的节点得到的数据应该是一样的.注意,这里的一致性指的是强一致性,

在足球比赛里,一个球员在一场比赛中进三个球,称之为帽子戏法(Hat-trick).在分布式数据系统中,也有一个帽子原理(CAP Theorem),不过此帽子非彼帽子.CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布

本篇博文的内容均来源于网络,本人只是整理,仅供学习! 一.关系型数据库 关系型数据库遵循ACID规则 事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性: 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

CAP原理和最终一致性 CAP原理和最终一致性(Eventually Consistency)

CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡.对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向. 当然,牺牲一致性,并不是完全不管数据的一致性,否则数据是混乱的,那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值.牺牲一致性,只是不再要求关系型数据库中的强一致性,而是

对CAP原理的理解 CAP原理按照定义,指的是C(Consistency)一致性,A(Availability)可用性,P(Partition tolerance)分区容错性在一个完整的计算机系统中三种特性不能同时得到完全满足. Consistency((强)一致性):指的是在同一时间点,所有的数据状态是否是一致的.对于一致性的理解,个人认为可以从关系型数据库的事务概念出发来进行理解.例如:一次银行账户的转账,双方账户的金额必须同时增加,和减少.不能出现转账账户已经扣钱,而被转账账户未能增加金额

前文简单介绍了NoSql数据库的四大分类以及常用的数据库技术,本文简单介绍分布式数据库CAP原理. 一.传统的CAID是什么 1. A(Atomicity)原子性: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中的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务失败,需要回滚. 2. C(Consistency)一致性: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一致性的约束. 3. I(Isolation)隔离性:并发事务之间互不影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外

分布式数据库中CAP原理(CAP+BASE) 传统的ACID 1)原子性(Atomicity): 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. 2)一致性(Consistency): 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. 3)独立性(Isolation): 指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交之前,看到的数据是未改变的. 4)持久性(Durability): 持久性是指

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

CAP原理中,有三个要素: 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个平衡.对于大多数web应用,其实并不需要强一致性,因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式数据库产品的方向. 当然,牺

定义 在一个分布式系统(指系统中的节点互相连接并共享数据)中,当涉及读写操作时,只能保证一致性 (Consistency).可用性 (Availability).分区容错性 (Partition Tolerance)三者中的两个,另外一个必须被牺牲. 一致性:CAP中的C和ACID 中的C不是一个含义,ACID 中的C是指数据库中的数据满足一定的约束条件.而CAP中的C是指线性一致性,即:客户端向系统写入什么,那么读出来的也会是什么.也就是要保证客户端读取到的数据一定是上次写入的最新数据. 可用

分布式系统 分布式系统(distributed system) 由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成.分布式系统是建立在网络之上的软件系统.正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性.因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件.分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc.工作站.局域网和广域网上等. 传统关系型数据库ACID: 传统关系型数据库遵循ACID 规则事务在英文中是transaction,和现实世界

在讨论高可用数据服务架构之前,必须先讨论的一个话题是,为了保证数据的高可用,网站通常会牺牲另一个也很重要的指标:数据一致性. CAP原理认为,一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性.数据可用性,分区耐受性(系统具有网络分区的伸缩性)这三个条件. 在大型网站应用中,数据规模总是快速扩张的,因此可伸缩性即分区耐受性必不可少,规模变大以后,机器数量也会变得庞大,这时网络和服务器故障会频繁出现. 要想保证应用可用,就必须保证分布式处理系统的高可用性.所以在大型网站中,通常会选择强化分布式存储系

测试架构师CAP原理(最简单) 很多人都不是很了解CAP理论,其实CAP很简单,不要想复杂了! C:一致性,就是数据一致性,就是数据不出错! A:可用性,就是说速度快,不延迟,无论请求成功失败都很快返回结果,异步就是一种方案 P:分区容错性,就是分布式/微服务,就是跨服务之间允许网络丢失或者服务延迟 简单来说: C:就是数据不出错! A:就是响应速度快! P:就是分布式/微服务! 一般CAP里面只能满足两个,无法三个都满足! CA:不出错,速度快! 一般是单体服务 CP:不出错,分布式/微服务,

编码查看方式以及解释说明: 需要以root用户身份登陆才可以查看数据库编码方式(以root用户身份登陆的命令为:>mysql -u root –p,之后两次输入root用户的密码),查看数据库的编码方式命令为:  >show variables like 'character%'; +--------------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +----------------------

转载:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html 一.介绍 1.什么是索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 2.为什么要有索引呢? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量