1、CAP理论：
C（Consistency）：一致性，是指任何一个读操作总是能够读到之前完成的写操作结果；在分布式环境中，意味着多点的数据是一致的，即对于同一份数据，在同一时间，所有存储该数据的节点上的该数据都是一样的；
A:（Availability）：可用性，即快速获取数据，能够在确定时间内返回操作结果，从而保证每个请求不管成功或者失败都有响应；
P（Tolerance of Network Partition）：分区容忍性，是指当出现网络分区的情况时（即系统中的一部分节点无法和其他节点进行通信），分离的系统也能够正常运行，也就是说，系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容忍性这三个需求，最多只能同时满足其中两个，正所谓“鱼和熊掌不可兼得”。
2、BASE理论：
BASE基本含义：基本可用（Basically Availble）、软状态（Soft-state）、最终一致性（Eventual consistency）
基本可用:指一个分布式系统的一部分发生问题变得不可用时，其他部分仍可正常使用，即允许分区失败的情形出现
软状态:指状态可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性。数据库保存的数据是“硬状态”时，可以保证数据一致性，即保证数据一直是正确的。
一致性：包括强一致性和弱一致性。
区别：高并发的数据访问操作下，后续操作是否能够获取最新的数据。
强一致性：执行完一次更新操作后，其他读操作可保证读到更新后的最新数据；
弱一致性：不能保证后续访问读到的都是更新后的最新数据
最终一致性：弱一致性的一种特例，允许后续的访问操作可暂时读不到更新后的数据，经过一段时间之后，必须最终读到更新后的数据；
实现最终一致性的系统：DNS（域名系统）。一个域名更新操作根据配置形式被分发，并结合有过期机制的缓存，最终所有的客户端可以看到最新的值。
- 最终一致性:
分类：根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，可分为：
1）因果一致性：如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项，那么进程B的后续访问将 获得A写入的最新值。而与进程A无因果关系的进程C的访问，仍然遵守一般的最终一致性规则。
2）“读己之所写”一致性：因果一致性的一个特例。当进程A自己执行一个更新操作之后，它总是可以访问到更新过的值，绝不会看到旧值
3)单调读一致性：如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值
4)会话一致性：把访问存储系统的进程放到会话的上下文中，只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统保证不会延续到新的会话
6)单调写一致性：系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。
4、NoSQL数据库的四大类型
键值数据库、列族数据库、文档数据库、图数据库
教材5.4、5.5
课后题
1、试述数据库的ACID四性的含义
原子性（Atomicity)：指事务必须是原子工作单元，对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。
一致性（consistency）：指事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
隔离性（Isolation)：指并发事务所做的修改必须与其他并发事务所做的修改隔离。
持久性（Durability)：指事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的，该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。
