NoSQL：拿关系型那套逐项对照

它是什么。 NoSQL 不是“没有 SQL”，是非关系型数据模型：引擎不把数据存成带 JOIN 的表，每种形态都是拿关系型的通用性换一种负载。

四种基本形态。

• 键值：Redis、DynamoDB。一个 key 对一个不透明 value，查最快，value 里头不能再查。
• 文档：MongoDB、CouchDB、Cloud Datastore。类 JSON 文档，字段可查，schema 灵活。
• 宽列：Cassandra、HBase、Bigtable。见下。
• 图：Neo4j。见下。

宽列：列族定死，列随便加。 一张表有一个 row key 和几个列族，建表时定死。列族里的列随时加，一行可以非常宽：一行一个用户，一列一条消息。缺失的列不占地方（稀疏），读只读一个列族。典型：事件日志、消息收件箱。

图：关系本身就是数据。 节点是实体，边是带属性的关系。为关系链查询而生：朋友的朋友、买过这个的也买过、资金路径。引擎走指针，不用反复 JOIN。

WAL 家族：活一样，名字不同。 任何不能丢已确认写的引擎都要有一个先写日志，名字不同而已：Cassandra 的 commitlog、MongoDB 的 journal、Redis 的 AOF（见 wal）。

Cassandra 写路径。 写发给协调节点，先落 commitlog（盘上，只追加）再进 memtable（内存），然后才算写成功。memtable 满了，刷成不可变的 SSTable 落盘。

commitlog 按固定大小分段（默认 32MB），滚动着存：一段写满就关掉开新的一段。回收的单位是整段：只有段里的数据全刷盘了，整段才能删。挂掉的副本在挂期间的写根本没到过它，它的 commitlog 里没有这条写，所以恢复不回来：commitlog 管的是本机崩溃恢复，不是副本追赶。

版本模型，对照着看。

• Cassandra/HBase：时间戳多版。SSTable 不可变，写是追加、从不原地覆盖。同一个 key 写两次，在盘上是好几份（memtable 加老 SSTable）。读把它们找出来比时间戳：最新时间戳赢，叫 last-write-wins。读起来像 hash map（只看到一个值），盘上其实是多份。
• MongoDB（WiredTiger）：快照 mvcc。B 树、逻辑上原地更新：盘上同一文档只有一份当前值。多版本只活在内存的更新链里，给并发读做快照；读完、检查点过后旧版本就清掉。多文档事务（4.0+）就立在这个上：事务读它开始那一刻的快照，自己的写自己看得见，提交时如果别人改了它要改的文档就报 WriteConflict，客户端把整个事务重试一遍。快照隔离，不是可串行化。
• LSM 这边的删也是写：墓碑带时间戳，读的时候墓碑赢着，直到 compaction 并且过了 gc_grace_seconds 才真清掉。

副本一致性轴和隔离级别轴：两根不同的轴。 关系型那边一个主库说了算，并发靠 isolation-levels 管。Cassandra 完全没有 leader（Dynamo 式 quorum，不是 Raft），所有节点对等。

• 副本数 RF 建 keyspace 时定：RF=3 就是 3 台机器各存一份。
• 一致性级别每次操作自己选：ONE（1 份点头）、QUORUM（多数派）、ALL（全都要）。
• 读要的份数加写要的份数大于总份数，就能保证读到新值：3 份里随便两个多数派一定至少重叠 1 台。

副本挂了，事后怎么追。 Hinted handoff：协调节点把写暂存成 hint，等挂的副本恢复后补发（默认 3 小时窗口，超了 hint 就丢了）。Read repair：之后读发现副本旧了，协调节点把新版本推过去。Anti-entropy repair（nodetool repair，比 Merkle 树）是兜底。边界：Cassandra 里唯一用共识的地方是轻量事务（IF NOT EXISTS 那种 CAS），走 Paxos，不是 Raft，也不在日常读写路径上。

为什么小团队圈子里少见。 运维重（compaction、墓碑、repair、JVM 调优）；查询模型受限（按分区键设计、没有 JOIN、ALLOW FILTERING 就是全表扫）；没有跨分区事务和强一致；它的主场（超大规模写密集、多数据中心）又被各路专用系统分了。不是它死了：那个量级的地方还在用（Netflix、Apple、Discord 都公开讲过自己的部署），只是它不是通用默认选项。