大數據MongoDB之NoSQL的CAP定理和BASE原則是什麼？

文章目錄

  1.CAP定理是什麼？
  2.BASE原則
  3.BASE vs ACID

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1. CAP定理是什麼？

在計算機科學中, CAP定理（CAP theorem）, 又被稱做布魯爾定理（Brewer's theorem）, 它指出對於一個分佈式計算系統來講，不可能同時知足如下三點:

• 一致性(Consistency) (全部節點在同一時間具備相同的數據)
• 可用性(Availability) (保證每一個請求無論成功或者失敗都有響應)
• 分隔容錯(Partition tolerance) (系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運做)

CAP理論的核心是：一個分佈式系統不可能同時很好的知足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，最多隻能同時較好的知足兩個。

所以，根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分紅了知足 CA 原則、知足 CP 原則和知足 AP 原則三 大類：

• CA - 單點集羣，知足一致性，可用性的系統，一般在可擴展性上不太強大。
• CP - 知足一致性，分隔容錯的系統，一般性能不是特別高。
• AP - 知足可用性，分隔容錯的系統，一般可能對一致性要求低一些。

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2. BASE原則

BASE BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定義。

CAP理論的核心是：一個分佈式系統不可能同時很好的知足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，最多隻能同時較好的知足兩個。

BASE是NoSQL數據庫一般對可用性及一致性的弱要求原則:

Basically Availble --基本可用 Soft-state --軟狀態/柔性事務。 "Soft state" 能夠理解爲"無鏈接"的, 而 "Hard state" 是"面向鏈接"的 Eventual Consistency --最終一致性 最終一致性， 也是是 ACID 的最終目的。

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3. BASE vs ACID

BASE	ACID
基本可用(Basically Available)	原子性(Atomicity)
軟狀態/柔性事務(Soft state)	一致性(Consistency)
最終一致性 (Eventual consistency)	隔離性(Isolation)
-	持久性 (Durable)