NoSQL泛指非关系型数据库，诸如Cassandra、MongoDB、Neo4J和Riak等。它们主张使用无模式（schemaless）的数据，可以运行在集群环境中。
数据分布的两种方式:
1.将不同的数据分片放在多个服务器中，每一个数据子集（subset of data）都专门由一台服务器负责。
2.将数据复制到多个服务器上，每份数据都能在多个节点中找到。
数据库系统中可以选用其中一咱技术，也可以两种都用。
复制技术又有两种形式：
“主从复制”：将其中一个节点当作权威数据源，并负责写入操作；其他从节点都要和主节点保持同步，它们可以负责读取操作。
“对等复制”：任何节点均可写入，节点间相互协调以同步其数据。
“主从复制”减少了更新数据库的冲突几率，但它们会让主节点成为写入操作的瓶颈，而“对等复制”则避免了这一点。
在分布式系统中，如果某些节点收到了更新数据，而另外一些节点尚未收到，那么这种情况就视为“读写冲突”。若写入操作已经传播至所有节点，则此刻数据就具备“最终一致性”。
想取得较好的“一致性"，就要用许多节点来执行数据操作，而这又会增大延迟，所以说，经常需要在”一致性“与延迟之间权衡。
在采用”复制“技术的分布式模型中执行数据操作时，无需联系所有副本，只要为足够多的副本所认可，就能保持”强一致性“了。
版本戳可用来检测并必冲突。读取并更新某份数据之后，可检测其版本戳，以确保在读取和写入之间，并没有其他人更新过此数据。
版本戳可以用计数器、GUID、”内容哗然码“、时间戳等方式来实现，也可将上述几种方式组合起来。
把数据库放到集群后，可把运算工作分布到多台计算机中去。此时，仍要试着减少通过网络传输的数据量，把某个节点所需要的数据尽可能多地放在该节点执行。
”CAP定理“断言：”一致性（Consistency）“、”可用性（Availaility）“和”分区耐受性（Partition Tolerance）“三者只可有其二。文档数据库试图用主从式数据复制技术来增强”可用性“。多个节点都保持同一份数据库，即便主节点故障，客户端也依然能获取数据。应用程序代码一般不需要检测主节点是否可用。MongoDB通过”副本集“实现”复制“，以提供较高的”可用性“
