1、入門概述
（1）為什麼用 NoSQL
下面按順序逐漸演進！！！
I、單機 MySQL
II、Memcached(緩存) + MySQL + 垂直拆分
III、MySQL 主從讀寫分離
IV、分表分庫 + 水準拆分 + MySQL 叢集
V、MySQL 的擴充性瓶頸
VI、今天是什麼樣子
VII、為什麼使用 NoSQL
（2）NoSQL 是什麼
（3）NoSQL 能幹嘛
- 易擴充：NoSQL 資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性，資料之間無關系，這樣就非常容易擴充。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴充的能力。
- 大資料量高性能：NoSQL 資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大資料量下，同樣表現優秀。這得益于它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般 MySQL 使用 Query Cache，每次表的更新 Cache 就失效，是一種大粒度的 Cache，在針對 web2.0 的互動頻繁的應用，Cache 性能不高。而 NoSQL 的 Cache 是記錄級的，是一種細粒度的 Cache，是以 NoSQL 在這個層面上來說就要性能高很多了。
-
多樣靈活的資料模型：NoSQL 無需事先為要存儲的資料建立字段，随時可以存儲自定義的資料格式。而在關系資料庫裡，
增删字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大資料量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。
- 傳統 RDBMS VS NOSQL：
- RDBMS
- 高度組織化結構化資料
- 結構化查詢語言（SQL）
- 資料和關系都存儲在單獨的表中。
- 資料操縱語言，資料定義語言
- 嚴格的一緻性
- 基礎事務
- NoSQL
- 代表着不僅僅是 SQL
- 沒有聲明性查詢語言
- 沒有預定義的模式
- 鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形資料庫
- RDBMS
（4）常見的 NoSQL 資料庫
- Redis
- Memcache
- MongDB
2、3 V + 3 高
（1）大資料時代的 3 V
- 海量 Volume
- 多樣 Variety
- 實時 Velocity
（2）網際網路需求的 3 高
- 高并發
- 高可用
- 高性能
3、NoSQL 資料模型簡介
（1）聚合模型
- key - value 鍵值
- Bson
- 列族
- 圖形
4、NoSQL 資料庫的四大分類
（1）key - value 鍵值
- 新浪：BerkeleyDB + redis
- 美團：redis + tair
- 阿裡、百度：memcache + redis
（2）文檔型資料庫（Bson 格式比較多）
- CouchDB
- MongoDB
（3）列存儲資料庫
- Cassandra, HBase
- 分布式檔案系統
（4）圖關系資料庫
- 朋友圈、社交網絡、廣告推薦
- Neo4J, InfoGrid
（5）四者對比
5、在分布式資料庫中 CAP 原理 + Base
（1）傳統的 ACID
- A (Atomicity) 原子性：原子性很容易了解，也就是說事務裡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裡的所有操作都成功，隻要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要復原。
- C (Consistency) 一緻性：一緻性也比較容易了解，也就是說資料庫要一直處于一緻的狀态，事務的運作不會改變資料庫原本的一緻性限制。
- I (Isolation) 隔離性：所謂的獨立性是指并發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要通路的資料正在被另外一個事務修改，隻要另外一個事務未送出，它所通路的資料就不受未送出事務的影響。
- D (Durability) 持久性：持久性是指一旦事務送出後，它所做的修改将會永久的儲存在資料庫上，即使出現當機也不會丢失。
（2）CAP
- C：Consistency（強一緻性）
- A：Availability（可用性）
- P：Partition tolerance（分區容錯性）
（3）CAP 的 3 進 2
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多隻能實作上面的兩點。而由于目前的網絡硬體肯定會出現延遲丢包等問題，是以分區容忍性是我們必須需要實作的。
是以我們隻能在一緻性和可用性之間進行權衡，沒有 NoSQL 系統能同時保證這三點。
（4）經典 CAP 圖
（5）Base
（6）分布式 + 叢集簡介