一、NoSql基础概念与分类

1.1 NoSql定义与核心特征
NoSql（Not Only SQL）泛指非关系型数据库，其核心特征包括：

• 无固定模式：无需预先定义表结构，支持动态字段扩展。
• 水平扩展性：通过分片（Sharding）实现分布式存储，支持海量数据。
• 高可用性：通过副本集（Replica Set）或集群（Cluster）保障服务连续性。
• 最终一致性：允许数据在短时间内存在不一致，但最终会达成一致。

1.2 NoSql数据库类型
根据数据模型的不同，NoSql可分为四大类：

• 键值存储（Key-Value）：如Redis、Riak，以键值对形式存储数据，适用于缓存、会话管理。
• 列族存储（Column-Family）：如HBase、Cassandra，以列族为单位组织数据，适合处理稀疏矩阵和大规模数据。
• 文档存储（Document）：如MongoDB、CouchDB，以JSON/BSON格式存储文档，支持嵌套结构，适用于内容管理系统。
• 图数据库（Graph）：如Neo4j、JanusGraph，以节点和边表示数据关系，适用于社交网络、推荐系统。

复习建议：

• 理解每种类型的适用场景，例如键值存储适合高频读写，图数据库适合复杂关系查询。
• 掌握典型数据库的名称及特点，如MongoDB的文档模型支持动态查询。

二、CAP理论与BASE模型

2.1 CAP理论
CAP理论指出，分布式系统无法同时满足以下三个特性：

• 一致性（Consistency）：所有节点在同一时间看到相同的数据。
• 可用性（Availability）：每个请求都能收到响应，无论成功或失败。
• 分区容忍性（Partition Tolerance）：系统在网络分区时仍能运行。

2.2 BASE模型
BASE是NoSql对CAP的妥协方案，强调：

• 基本可用（Basically Available）：允许部分节点故障时系统仍可运行。
• 软状态（Soft State）：系统状态可能随时间变化，无需立即一致。
• 最终一致性（Eventually Consistent）：数据最终会达成一致。

复习建议：

• 对比CAP与BASE的差异，例如关系型数据库通常优先保证CP，而NoSql更倾向AP或AP+最终一致性。
• 通过案例理解最终一致性，如电商库存系统在分布式环境下可能短暂显示错误库存。

三、NoSql数据模型与查询语言

3.1 数据模型对比

• 关系型模型：表、行、列，通过SQL查询。
• NoSql模型：
  • 键值：{key: "user123", value: {...}}
  • 文档：{"name": "Alice", "age": 30, "address": {...}}
  • 列族：{"user123": {"profile": {"name": "Alice"}, "orders": [...]}}
  • 图：(Alice)-[friends]->(Bob)

3.2 查询语言示例

• MongoDB：

  db.users.find({age: {$gt: 25}}).sort({name: 1})

• Cassandra CQL：

  SELECT * FROM users WHERE age > 25 ORDER BY name ASC;

• Neo4j Cypher：

  MATCH (a:User)-[:FRIENDS]->(b:User) WHERE a.name = 'Alice' RETURN b

复习建议：

• 掌握不同数据库的查询语法差异，例如MongoDB使用BSON格式，Cassandra支持有限排序。
• 练习编写复杂查询，如多条件过滤、聚合操作（如MongoDB的$group）。

四、NoSql实际应用场景

4.1 典型用例

• 实时分析：Cassandra用于存储时间序列数据（如传感器读数），支持高写入吞吐量。
• 内容管理：MongoDB存储文章、评论等半结构化数据，支持灵活查询。
• 推荐系统：Neo4j建模用户-商品关系，通过图算法实现个性化推荐。
• 缓存层：Redis作为内存数据库，加速热点数据访问。

4.2 选型原则

• 数据模型匹配：选择与业务数据结构最契合的NoSql类型。
• 一致性需求：金融交易需强一致性，社交网络可接受最终一致性。
• 扩展性要求：数据量预计超TB级时，优先考虑分布式NoSql。

复习建议：

• 分析案例，如某电商用HBase存储用户行为日志，用MongoDB管理商品信息。
• 模拟选型过程，根据给定场景（如物联网设备数据）选择合适数据库。

五、期末试题复习策略

5.1 重点知识点

• CAP理论与BASE模型：理解三者不可兼得的原因及实际应用。
• 数据分片与复制：掌握水平分片（Range Partitioning）和垂直分片（Schema Partitioning）的区别。
• 事务支持：对比NoSql与关系型数据库的事务模型（如MongoDB的多文档事务）。

5.2 常见题型

• 选择题：考察定义、特性对比（如Redis与Memcached的差异）。
• 简答题：解释最终一致性、列族存储的优势。
• 设计题：为某系统设计数据模型（如设计一个微博的NoSql方案）。
• 案例分析：分析某故障原因（如网络分区导致的数据不一致）。

复习建议：

• 制作思维导图，梳理知识点间的关联。
• 编写代码片段，如用Python操作MongoDB插入文档。
• 参与讨论，与同学模拟答辩场景，提升表达能力。

六、总结与展望

NoSql数据库已成为现代应用架构的重要组成部分，其灵活性、扩展性和高性能特点使其在大数据、实时计算等领域占据主导地位。备考时，需深入理解其设计哲学，而非机械记忆。未来，随着云原生和AI的发展，NoSql将进一步融合Serverless、流处理等技术，为开发者提供更强大的工具。

行动建议：

• 动手实践：在本地或云平台部署MongoDB、Redis等数据库，完成CRUD操作。
• 关注趋势：阅读《NoSql Distilled》《Designing Data-Intensive Applications》等经典书籍。
• 参与开源：贡献代码或文档，加深对NoSql内核的理解。

通过系统复习与实践，您将不仅能在期末考试中取得优异成绩，更能为未来的技术生涯打下坚实基础。