为什么直接采用关系模型的分布式数据库并不能适应大数据时代的？
规模效应所带来的压力
数据类型的多样化
传统数据类型：- 结构化数据
大数据时代的数据类型： - 结构化数据
- 半结构化数据
- 非结构化数据
- 结构化数据
设计理念所带来的冲突
- 关系型数据库 One size fits all ,即面对不同问题不需要重新考虑数据管理问题
简单来说就是，单一模式可以适应所有变化 - 新理念 “One size fits one” 和 “One size fits domain”
- 关系型数据库 One size fits all ,即面对不同问题不需要重新考虑数据管理问题
数据库的事务特性
- 传统数据库ACID特性 A(Atom，原子性)，C(Consistency，一致性)，I(Isolation,隔离性)，D(Durability,持久性)
- 大数据时代的数据库BASE。 Basically Available(基本可用)，Soft State(柔性状态)，Eventually Consistency(最终一致性)
根据分布式领域著名的CAP理论来看，ACID追求一致性C,而BASE更加关注A
一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）
新型数据库Spanner
NoSQL 特点
- 模式自由（Schema-free）
- 支持简易备份（Easy Replication Support)
- 简单应用程序接口（Simple API）
- 最终一致性（或说支持BASE特性，不支持ACID特性）
- 支持海量数据（Huge Amount of Data）
