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关系是客观存在的自然规律，摆脱就是在修改事实模型。用NOSQL，我觉得可以理解成关系模型的变化，而不是另起炉灶。
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2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
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：
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。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说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。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
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，
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
value值里可以存放一组数据，取出来再解析。关键是key的设计，一般设计成查询条件的组合，中间用冒号分隔。
1.B 2.C 3.B 4.C 5.D 6.C 7.C 8.D 9.C 10.A
11.A 12.A 13.A --不太确定 14.B 15.C 16.A 17.B 18.A 19.D 20.C
1.试述事务的概念及事务的四个特性。
答：
事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。
事务具有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持续性（Durability）。这个四个特性也简称为ACID特性。
原子性：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持续性：持续性也称永久性（Permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。
2.为什么事务非正常结束时会影响数据库数据的正确性，请列举一例说明之。
答：
事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。如果数据库系统运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是不一致的状态。
例如某工厂的库存管理系统中，要把数量为Q的某种零件从仓库1移到仓库2存放。
则可以定义一个事务T，T包括两个操作；Q1=Q1-Q，Q2=Q2+Q。如果T非正常终止时只做了第一个操作，则数据库就处于不一致性状态，库存量无缘无故少了Q。
3.数据库中为什么要有恢复子系统？它的功能是什么？
答：
因为计算机系统中硬件的故障、软件的错误、操作员的失误以及恶意的破坏是不可避免的，这些故障轻则造成运行事务非正常中断，影响数据库中数据的正确性，重则破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失，因此必须要有恢复子系统。
恢复子系统的功能是：把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态（亦称为一致状态或完整状态）。
4．数据库运行中可能产生的故障有哪几类？哪些故障影响事务的正常执行？哪些故障破坏数据库数据？
答：数据库系统中可能发生各种各样的故障，大致可以分以下几类：
（1）事务内部的故障；
（2）系统故障；
（3）介质故障；
（4）计算机病毒。
事务故障、系统故障和介质故障影响事务的正常执行；介质故障和计算机病毒破坏数据
库数据。
5．据库恢复的基本技术有哪些？
答：
数据转储和登录日志文件是数据库恢复的基本技术。
当系统运行过程中发生故障，利用转储的数据库后备副本和日志文件就可以将数据库恢复到故障前的某个一致性状态。
6. 数据库转储的意义是什么？ 试比较各种数据转储方法。
答：
数据转储是数据库恢复中采用的基本技术。所谓转储即DBA定期地将数据库复制到磁带或另一个磁盘上保存起来的过程。当数据库遭到破坏后可以将后备副本重新装入，将数据库恢复到转储时的状态。
静态转储：在系统中无运行事务时进行的转储操作。静态转储简单，但必须等待正运行的用户事务结束才能进行。同样，新的事务必须等待转储结束才能执行。显然，这会降低数据库的可用性。
动态转储：指转储期间允许对数据库进行存取或修改。动态转储可克服静态转储的缺点，它不用等待正在运行的用户事务结束，也不会影响新事务的运行。但是，转储结束时后援副本上的数据并不能保证正确有效。因为转储期间运行的事务可能修改了某些数据，使得后援副本上的数据不是数据库的一致版本。
为此，必须把转储期间各事务对数据库的修改活动登记下来，建立日志文件（log file）。这样，后援副本加上日志文件就能得到数据库某一时刻的正确状态。
转储还可以分为海量转储和增量转储两种方式。
海量转储是指每次转储全部数据库。增量转储则指每次只转储上一次转储后更新过的数据。从恢复角度看，使用海量转储得到的后备副本进行恢复一般说来更简单些。但如果数据库很大，事务处理又十分频繁，则增量转储方式更实用更有效。
7. 什么是日志文件？为什么要设立日志文件？
答：
（1）日志文件是用来记录事务对数据库的更新操作的文件。
（2）设立日志文件的目的是： 进行事务故障恢复；进行系统故障恢复；协助后备副本进行介质故障恢复。
8. 登记日志文件时为什么必须先写日志文件，后写数据库？
答：
把对数据的修改写到数据库中和把表示这个修改的日志记录写到日志文件中是两个不同的操作。有可能在这两个操作之间发生故障，即这两个写操作只完成了一个。
如果先写了数据库修改，而在运行记录中没有登记这个修改，则以后就无法恢复这个修改了。如果先写日志，但没有修改数据库，在恢复时只不过是多执行一次UNDO操作，并不会影响数据库的正确性。所以一定要先写日志文件，即首先把日志记录写到日志文件中，然后写数据库的修改。
9. 针对不同的故障，试给出恢复的策略和方法。（即如何进行事务故障的恢复？系统故障的恢复？介质故障恢复？）
答：
事务故障的恢复：
事务故障的恢复是由DBMS自动完成的，对用户是透明的。
DBMS执行恢复步骤是：
（1）反向扫描文件日志（即从最后向前扫描日志文件），查找该事务的更新操作。
（2）对该事务的更新操作执行逆操作。即将日志记录中“更新前的值”写入数据库。
（3）继续反向扫描日志文件，做同样处理。
（4）如此处理下去，直至读到此事务的开始标记，该事务故障的恢复就完成了。
答：
系统故障的恢复：
系统故障可能会造成数据库处于不一致状态：
一是未完成事务对数据库的更新可能已写入数据库；
二是已提交事务对数据库的更新可能还留在缓冲区，没来得及写入数据库。
因此恢复操作就是要撤销(UNDO)故障发生时未完成的事务，重做(REDO)已完成的事务。
系统的恢复步骤是：
（1）正向扫描日志文件，找出在故障发生前已经提交的事务队列（REDO队列）和未完成的事务队列（UNDO队列）。
（2）对撤销队列中的各个事务进行UNDO处理。
进行UNDO处理的方法是，反向扫描日志文件，对每个UNDO事务的更新操作执行逆操作，即将日志记录中“更新前的值”（Before Image）写入数据库。
（3）对重做队列中的各个事务进行REDO处理。
进行REDO处理的方法是：正向扫描日志文件，对每个REDO事务重新执行日志文件登记的操作。即将日志记录中“更新后的值”（After Image）写入数据库。
*解析：
在第（1）步中如何找出REDO队列和UNDO队列？请大家思考一下。
下面给出一个算法：
1） 建立两个事务队列:
· UNDO-LIST: 需要执行undo操作的事务集合；
· REDO-LIST: 需要执行redo操作的事务集合；
两个事务队列初始均为空。
2） 从日志文件头开始，正向扫描日志文件
· 如有新开始（遇到Begin Transaction）的事务Ti，把Ti暂时放入UNDO-LIST队列；
· 如有提交的事务（遇到End Transaction）Tj，把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列；
直到日志文件结束
答：
介质故障的恢复：
介质故障是最严重的一种故障。
恢复方法是重装数据库，然后重做已完成的事务。具体过程是：
（1）DBA装入最新的数据库后备副本（离故障发生时刻最近的转储副本），使数据库恢复到转储时的一致性状态。
（2）DBA装入转储结束时刻的日志文件副本
（3）DBA启动系统恢复命令，由DBMS完成恢复功能，即重做已完成的事务。
*解析
1）我们假定采用的是静态转储，因此第（1）步装入数据库后备副本便可以了。
2）如果采用的是静动态转储，第（1）步装入数据库后备副本还不够，还需同时装入转储开始时刻的日志文件副本，经过处理后才能得到正确的数据库后备副本。
3）第（2）步重做已完成的事务的算法是：
a. 正向扫描日志文件，找出故障发生前已提交的事务的标识，将其记入重做队列
b. 再一次正向扫描日志文件，对重做队列中的所有事务进行重做处理。即将日志记录中“更新后的值”写入数据库。
10. 具有检查点的恢复技术有什么优点？
答：
利用日志技术进行数据库恢复时，恢复子系统必须搜索日志，确定哪些事务需要REDO，哪些事务需要UNDO。一般来说，需要检查所有日志记录。这样做有两个问题：
一是搜索整个日志将耗费大量的时间。
二是很多需要REDO处理的事务实际上已经将它们的更新操作结果写到数据库中了，恢复子系统又重新执行了这些操作，浪费了大量时间。
检查点技术就是为了解决这些问题。
11. 试述使用检查点方法进行恢复的步骤。
答：
① 从重新开始文件中找到最后一个检查点记录在日志文件中的地址，由该地址在日志文件中找到最后一个检查点记录。
② 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单ACTIVE-LIST。
这里建立两个事务队列:
· UNDO-LIST: 需要执行undo操作的事务集合；
· REDO-LIST: 需要执行redo操作的事务集合；
把ACTIVE-LIST暂时放入UNDO-LIST队列，REDO队列暂为空。
③ 从检查点开始正向扫描日志文件
· 如有新开始的事务Ti，把Ti暂时放入UNDO-LIST队列；
· 如有提交的事务Tj，把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列，直到日志文件结束；
④ 对UNDO-LIST中的每个事务执行UNDO操作, 对REDO-LIST中的每个事务执行REDO操作。
12. 什么是数据库镜像？它有什么用途？
答：
数据库镜像即根据DBA的要求，自动把整个数据库或者其中的部分关键数据复制到另一个磁盘上。每当主数据库更新时，DBMS自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
数据库镜像的用途有：
一是用于数据库恢复。当出现介质故障时，可由镜像磁盘继续提供使用，同时DBMS自动利用镜像磁盘数据进行数据库的恢复，不需要关闭系统和重装数据库副本。
二是提高数据库的可用性。在没有出现故障时，当一个用户对某个数据加排它锁进行修改时，其他用户可以读镜像数据库上的数据，而不必等待该用户释放锁。
答案：A
1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。