大数据技术原理与应用之【NoSQL数据库】习题
作者：互联网
1.如何准确理解NoSQL的含义？
NoSQL是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式，是对非关系型数据库的一类统称，它采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型，而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。
2.试述关系数据库在哪些方面无法满族Web2.0应用的需求。
关系数据库已经无法满足Web2.0的需求。主要表现在以下几个方面：
（1）无法满足海量数据的管理需求
（2）无法满足数据高并发的需求
（3）无法满足高可扩展性和高可用性的需求
3.请比较NoSQL数据库和关系数据库的优缺点。
| 比较标准 | RDBMS | NoSQL | 备注 |
|---|---|---|---|
| 数据库原理 | 完全支持 | 部分支持 | RDBMS有关系代数理论作为基础NoSQL没有统一的理论基础 |
| 数据规模 | 大 | 超大 | RDBMS很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限，性能会随着数据规模的增大而降低。 NoSQL可以很容易通过添加更多设备来支持更大规模的数据 |
| 数据库模式 | 固定 | 灵活 | RDBMS需要定义数据库模式，严格遵守数据定义和相关约束条件。NoSQL不存在数据库模式，可以自由灵活定义并存储各种不同类型的数据 |
| 查询效率 | 快 | 可以实现高效的简单查询，但是不具备高度结构化查询等特性，复杂查询的性能不尽人意 | RDBMS借助于索引机制可以实现快速查询（包括记录查询和范围查询）。很多NoSQL数据库没有面向复杂查询的索引，虽然NoSQL可以使用MapReduce来加速查询，但是，在复杂查询方面的性能仍然不如RDBMS |
| 一致性 | 强一致性 | 弱一致性 | RDBMS严格遵守事务ACID模型，可以保证事务强一致性。很多NoSQL数据库放松了对事务ACID四性的要求，而是遵守BASE模型，只能保证最终一致性 |
| 数据完整性 | 容易实现 | 很难实现 | 任何一个RDBMS都可以很容易实现数据完整性，比如通过主键或者非空约束来实现实体完整性，通过主键、外键来实现参照完整性，通过约束或者触发器来实现用户自定义完整性。但是，在NoSQL数据库却无法实现 |
| 拓展性 | 一般 | 好 | RDBMS很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。NoSQL在设计之初就充分考虑了横向扩展的需求，可以很容易通过添加廉价设备实现扩展 |
| 可用性 | 好 | 很好 | RDBMS在任何时候都以保证数据一致性为优先目标，其次才是优化系统性能，随着数据规模的增大，RDBMS为了保证严格的一致性，只能提供相对较弱的可用性。大多数NoSQL都能提供较高的可用性 |
| 标准化 | 是 | 否 | RDBMS已经标准化（SQL），NoSQL还没有行业标准，不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，很难规范应用程序接口。StoneBraker认为：NoSQL缺乏统一查询语言，将会拖慢NoSQL发展 |
| 技术支持 | 高 | 低 | RDBMS经过几十年的发展，已经非常成熟，Oracle等大型厂商都可以提供很好的技术支持。NoSQL在技术支持方面仍然处于起步阶段，还不成熟，缺乏有力的技术支持 |
| 可维护性 | 复杂 | 复杂 | RDBMS需要专门的数据库管理员(DBA)维护。NoSQL数据库虽然没有DBMS复杂，也难以维护。 |
4.试述NoSQL数据库的四大类型
答：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库
5.试述键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库的适用场合和优缺点。
| 数据库 | 适用场合 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 键值数据库 | 通过键而不是通过值来查的业务 | 扩展性好，灵活性好，大量写操作时性能高 | 无法存储结构化信息，条件查询效率较低 |
| 列族数据库 | 不需要ACID事务支持的情形 | 查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展，复杂性低 | 功能较少，大都不支持强事务一致性 |
| 文档数据库 | 只在相同的文档上添加事务 | 性能好（高并发），灵活性高，复杂性低，数据结构灵活。提供嵌入式文档功能，将经常查询的数据存储在同一个文档中。既可以根据键来构建索引，也可以根据内容构建索引 | 缺乏统一的查询语法 |
| 图形数据库 | 具有高度相互关联关系的数据 | 灵活性高，支持复杂的图形算法，可用于构建复杂的关系图谱 | 复杂性高，只能支持一定的数据规模 |
6.试述CAP理论的具体含义。
答：所谓的CAP指的是：
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的结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的，或者说，所有节点在同一时间具有相同的数据
A:（Availability）：可用性，是指快速获取数据，可以在确定的时间内返回操作结果，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。
7.试述数据库的ACID四性的含义
1.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。
2.一致性（consistency）
指事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3.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。
4.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。
8.试述BASE的具体含义
BASE的基本含义是基本可用（Basically Availble）、软状态（Soft-state）和最终一致性（Eventual consistency）
9.请解释软状态、无状态、硬状态的具体含义。
“软状态（soft-state）”是与“硬状态（hard-state）”相对应的一种提法。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。“软状态”是指状态可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性。
10.什么是最终一致性？
最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以区分为：
- 会话一致性：它把访问存储系统的进程放到会话（session）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；
- 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。系统必须保证这种程度的一致性，否则就非常难以编程了
- 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
- “读己之所写”一致性：可以视为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，它自己总是可以访问到更新过的值，绝不会看到旧值。
11.试述不一致性窗口的含义
所有后续的访问都可以读取到操作OP写入的最新值。从OP操作完成到后续访问可以最终读取到OP写入的最新值，这之间的时间间隔称为“不一致性窗口”。
12.最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以分为哪些不同类型的一致性？
会话一致性、单调写一致性、单调写一致性、因果一致性和“读己之所写”一致性。
13.什么是NewSQL数据库?
NewSQL是对各种新的可扩展、高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL特性。
标签：RDBMS,NoSQL,数据库,查询,一致性,习题,数据 来源： https://blog.51cto.com/u_15105906/2844425