1、CAP：

CAP原理：

• 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(分区耐受性)： 可靠性

上面的解释可能显得太过抽象，举例来说在高可用的网站架构中，对于数据基础提出了以下的要求：

• 分区耐受性

保证数据可持久存储，在各种情况下都不会出现数据丢失的问题。为了实现数据的持久性，不但需要在写入的时候保证数据能够持久存储，还需要能够将数据备份一个或多个副本，存放在不同的物理设备上，防止某个存储设备发生故障时，数据不会丢失。

• 数据一致性

在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器、软件出现了故障，会导致部分副本写入失败。这就造成了多个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。

• 数据可用性

多个副本分别存储于不同的物理设备的情况下，如果某个设备损坏，就需要从另一个数据存储设备上访问数据。如果这个过程不能很快完成，或者在完成的过程中需要停止终端用户访问数据，那么在切换存储设备的这段时间内，数据就是不可访问的。

CAP原理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时完美的满足一致性（Consistency）、数据可用性（Availability）、分区耐受性（Partition Tolerance）这三个条件

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2、关系型数据库和非关系型数据库

2.1、关系型数据库（MySQL、PostgreSQL等）问题：

满足CP，但A不完美

2.2、非关系型数据库（Redis、MongoDB、HBase等）问题：

满足AP，但C不完美

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3、NewSQL

可以同时满足CAP

理想下能做到：

支持标准SQL

水平扩容，自动容灾

库表权限控制（读写分离）

资源限额

 

详细可见NewSQL对比，开源主要由TiDB和CockroachDB