⑴ 什么是CAP原理
分布式领域CAP理论，
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(分区容错性) 可靠性
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。
关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区：
Atomicity原子性：一个事务中所有操作都必须全部完成，要么全部不完成。
Consistency一致性. 在事务开始或结束时，数据库应该在一致状态。
Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库，彼此不知晓。
Durability. 一旦事务完成，就不能返回。
跨数据库事务：2PC (two-phase commit)， 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸缩模式的，JavaEE中的JTA事务可以支持2PC。因为2PC是反模式，尽量不要使用2PC，使用BASE来回避。
BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性：
Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库)
Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步，异步。
Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时高一致。
BASE思想的主要实现有
1.按功能划分数据库
2.sharding碎片
BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要High 可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。
现在Nosql运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派：
1. Key-Value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSQL运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。
这两者共同点：都是关系数据库SQL以外的可选方案，逻辑随着数据分布，任何模型都可以自己持久化，将数据处理和数据存储分离，将读和写分离，存储可以是异步或同步，取决于对一致性的要求程度。
不同点：NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX，可以适合非Java如PHP RUBY等领域，是一种可以拿来就用的产品，而领域模型 + 分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案，不是产品，但这种方式更灵活，更应该是架构师必须掌握的。
⑵ 什么是NoSQL数据库
1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, rability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
⑶ 创建数据库的五个属性
创建数据库的五个属性：比如学生表存学号，姓名、年龄、性别、班级等。
选择开始菜单中→程序→【Management SQL Server 2008】→【SQL Server Management Studio】命令，打开【SQL Server Management Studio】窗口，并使用Windows或 SQL Server身份验证建立连接。
在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点，右键单击【数据库】节点，从弹出来的快捷菜单中选择【新建数据库】命令。
非关系型数据库：
随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。
以上内容参考：网络-数据库
⑷ 分布式数据库CAP原理
C: Consistency 强一致性
A：Availability 可用性
P：Pattition tolerance 分区容错性
一个分布式系统不可能同时满足CAP，只能满足两个
CAP只能三选二
CP:单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常再可扩展性上不太强大 RABMS (mysql)
CP：满足一致性，分区容忍的系统，通常性能不是特别高 redis
AP：满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些
在分布式系统中，P肯定是要满足的；所以只会有CP AP
AP:高可用，大部分系统架构的选择
CP：强一致性 redis MongoDb
⑸ 系统架构师知识：什么是CAP
系统架构师知识：什么是CAP
CAP、BASE理论是当前在互联网领域非常流行的NoSQL的理论基础。那么什么是CAP呢?我们一起来了解一下!
1、什么是CAP
着名的CAP理论是由Brewer提出的，所谓CAP，即一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)。
(1)、Consistency(一致性)：更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致(All nodes see the same data at the same time)。
这里的一致性，一定要和传统的RDBMS中的事务一致性区分开。
在传统的RDBMS中，事务具有ACID4个属性，即原子性(Atomicity)，一致性(Consistency)，隔离性(Isolation)和持久性(Durable)。
ACID是关系型数据库的最基本原则，遵循ACID原则强调一致性，对成本要求很高，对性能影响很大。
a、原子性(Atomicity)：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
b、一致性(Consistency)：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性;事务结束时，所有的.内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的。
c、隔离性(Isolation)：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
d、持久性(Durability)：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
MIT的Gilbert和Lynch在证明CAP的过程中改变了Consistency的概念，也就是将Consistency转化为Atomic。Gilbert认为这里所说的Consistency其实就是数据库系统中提到的ACID的另一种表述：一个用户请求要么成功、要么失败，不能处于中间状态(Atomic);一旦一个事务完成，将来的所有事务都必须基于这个完成后的状态(Consistent);未完成的事务不会互相影响(Isolated);一旦一个事务完成，就是持久的(Durable)。
(2)、Availability(可用性)：读和写操作都能成功(Reads and writes always succeed)。
可用性是说服务能一直保证是可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在有限时间内返回结果，所有的请求都能“成功”拿到对应的响应。
(3)、Partition Tolerance(分区容错性)：在出现网络故障导致分布式节点间不能通信时，系统能否继续服务(The system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system)。
直观感受就是系统中节点crash或者网络分片都不应该导致一个分布式系统停止服务。
2、如何证明CAP?
CAP的证明很简单：
假设两个节点集{G1, G2}，由于网络分片导致G1和G2之间所有的通讯都断开了。
如果在G1中写，在G2中读刚写的数据， G2中返回的值不可能是刚刚在G1中的写值。
对于分布式数据系统而言，分区容错性(Partition Tolerance)是基本要求，否则就不称其为分布式系统。
由于可用性(Availability)的要求，G2一定要返回这次读请求，因为分区容错性(Partition Tolerance)的存在，导致一致性(Consistency)一定是不可满足的。
CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，三个要素中最多只能同时满足两点。
显然,任何横向扩展策略都要依赖于数据分区，软件架构通常必须在一致性(Consistency)与可用性(Availability)之间做出选择。
3、CAP的延伸BASE
BASE是Basically Available、Soft state、Eventually consistent三个词组的简写，是对CAP中C 和A的延伸。
(1)Basically Available：基本可用，即数据一致性能够基本满足二八定律，即至少保证80%一致性，剩下20%就不要过于纠结。
(2)Soft-state：软状态/柔性事务，即状态可以有一段时间的不同步。
在不过分追求数据一致性(强一致性)前提下可考虑软状态策略，例如把数据(State)缓存在客户端一段时间，在一段时间过后，如果客户端没有再次刷新状态的请求的话，就清除此缓存(Soft)，这个状态就会消失。
(3)Eventual consistency：最终一致性，即在某一段短时间内允许数据不一致，但经过一段较长时间(这里的一段时间多数是业务能够容忍的延迟)，等所有节点上数据的拷贝都整合在一起的时候，数据会最终达到完全一致。我用自己的经验和亲身实践证明，最终一致性贯穿着互联网尤其是电子商务类型的主要应用的生命周期。
BASE来自于互联网的电子商务领域的实践，它是基于CAP理论逐步演化而来，核心思想是即便不能达到强一致性(Strong Consistency)，但可以根据应用特点采用适当的方式来达到最终一致性(Eventual consistency)的效果。BASE是反ACID的，它完全不同于ACID模型，牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性并要求达到最终一致性。
;⑹ 数据库中存放的数据可以是数字也可以是文字，但不可以存放图像和声音，这句话对么
access数据库中是可以存放图像的，有一个“OLE 对象”数据类型可以存放图片。所以这个问题如果没有指定哪种数据库的话，是错的。
NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。
而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端。
(6)数据库cap理论扩展阅读：
一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。
或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
⑺ 关于NewSQL数据库对于CAP的再解释
作者 石默研
关于CAP的讨论已经很多，包括作者的另一篇文章“对CAP的初步解释”，基本已经即定思维的理解就是：分布式系统必须遵循CAP，一个分布式系统的设计只能同时满足其中两个，不可能同时满足；传统关系数据库选择A与C，代表了互联网新兴技术的NoSQL数据库则选择A与P（或者C与P，虽然这种情况其实需要详细讨论）。
但是，近年来，新兴的NewSQL数据库（TiDB或者OceanBase），则是一种在分布式环境下，保证的ACID强事务特征的强一致性数据库，并且很显然，它同时也满足了高可用性与优秀的分区可容忍性（很好的可扩展特性便是其一个层面的证明），似乎看起来，C、A、P都同时保证了，这不是违反了已经经过严格证明的CAP理论吗？
这个问题初看起来，似乎是比较神奇，但仔细分析，其实答案是很明显的。
首先，需要读者区分“分布式”与CAP中所提到的分区可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分区可容忍性P是指以下两种分布式的情况：
. 同一份数据的多个副本的可分布性
. 有相互关联的数据的可分布性（操作中表现为保证ACID的强分布式事务）
即使是分库分表，如果不存在以上两种情况，只是独立数据在同一个节点上的情况，虽然也是分布式，但跟CAP中的P没有半毛钱关系。
那么，还是回到上面的问题，NewSQL数据库，确实也是在保证了同一份数据多副本的强读写一致性、以及强分布式事务特性这样的C的情况下，同时保证了A与P呀！事实确实如此，但这还是要仔细分析：
无论是TiDB，还是OceanBase，其在保证数据多副本的强一致性时，都采用了Paxos协议或者Raft，它们简单来讲就是多数选举的原则，即写不需要全部副本都完成，就能保证读的强一致性，反过来也是一样。因此，其在分布式情况下，保证数据读写强一致性的效率还是很高的，就是说，在同一个数据中心的网络环境下，虽然这种分布可容忍性的满足理论上讲也会比单节点多一点点效率损失，但实际上是可以忽略不计的。但需要指出的是，在跨数据中心、跨城市的分布式情况下，如果要保证数据多副本的强一致性，即保证分区可容忍性，对效率（实际上是可用性A）的影响那还是不可忽略的。因此，在这种情况下，CAP理论依然成立。
再来看相互关联数据的可分布性，这就涉及到了分布式事务。现有的NewSQL数据库，即使在同一数据中心，为了保证强的分布式事务，对效率的折衷都是不可忽略的，所谓的乐观事务，只是因为客观问题本身冲突就少，并不改变冲突很多时效率明显受影响的现实。因此，NewSQL数据库虽然提供强分布式事务的能力，但在现实应用中，都是提倡尽量避免大量的分布式事务出现。如果你所遇到的应用场景是确实需要大量的分布式事务执行，又不做应用优化全交给数据库执行，那么，现有的NewSQL分布式数据库，依然会遇到明显的性能问题，其实就是可用性A降低了。同学仔细去研究应用中的实际情况就会发现，很多互联网应用，当其所需要的QPS很高很高，而对读写一致性与强分布式事务的要求又不那很高时候，其实，NewSQL数据库还是不能满足他们的需求的，他们仍然需要根据自己的情况改造或者选用NoSQL数据库，这也是CAP理论并没有被NewSQL打破的现实证明。
因此，总结来讲，NewSQL数据库，也是遵循CAP理论的，只不过，在同中心数据多副本情况下，保证P的同时对A的影响微乎其微；而在分布式事务的情况下，又采用了与应用特性相关的策略（其实乐观、悲观事务本质上就有根本应用特性区分的意思）来保证性能而已。当然，随着网络与计算机性能的提高，CAP三个特征中，保证其中两个，折衷另外一个，所带来的影响也会逐渐变小，但其理论依然是正确的。
⑻ 现在主流数据库
主流的数据库有：
1、MySQL
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于Oracle旗下产品。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
2、SQL Server
SQL Server是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。
具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
3、Oracle Database
Oracle Database，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。
它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。
(8)数据库cap理论扩展阅读
数据库的类型
1、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。
在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
2、非关系型数据库
非关系型数据库，指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。
所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。
而一致性哈希算则指的是非关系型数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。
⑼ cap是什么意思译
1、n． 帽子；盖子；顶；上限
2、vt． 超过；加盖于；戴帽；覆盖；完成；设限
3、vi． 脱帽致意
cap的用法
1、读音
英 ［kæp］；美 ［kæp］
2、例句
1）用作名词 （n．）
The cap goes well with your suit．
这顶帽子跟你的衣服很相称。
2）用作及物动词S＋～＋ n．／pron．
The clouds capped the mountains．
云笼罩了山顶。
3、短语
cock one＇s cap 歪戴帽子
lift one＇s cap 举帽致意
put on one＇s cap 戴帽
one＇s cap 举帽致意
(9)数据库cap理论扩展阅读
同近义词hat的用法
1、读音
英 ［hæt］；美 ［hæt］
2、短语
have one＇s hat on 戴着帽子
pull one＇s hat over one＇s eyes 用帽子遮住眼睛
put on a hat 戴上帽子
raise one＇s hat to （脱帽）向…致敬
3、区别
cap指无边的便帽，表示职业的帽子，如运动帽、军帽等。hat指有边的帽子，尤指礼帽。
This hat becomes you.
这顶帽子你戴很合适。
⑽ 如何正确理解CAP理论
常见的理解及分析
目前流行的、对CAP理论解释的情形是从同一数据在网络环境中的多个副本出发的。为了保证数据不会丢失，在企业级的数据管理方案中，一般必须考虑数据的冗余存储问题，而这应该是通过在网络上的其他独立物理存储节点上保留另一份、或多份数据副本来实现的（如附图所示）。因为在同一个存储节点上的数据冗余明显不能解决单点故障问题，这与通过多节点集群来提供更好的计算可用性的道理是相同的。
附图 CAP理论示意图
其实，不用做严格的证明也可以想见，如附图的情况，数据在节点A、B、C上保留了三份，如果对节点A上的数据进行了修改，然后再让客户端通过网络对该数据进行读取。那么，客户端的读取操作什么时候返回呢？
有这样两种情况：一种情况是要求节点A、B、C的三份数据完全一致后返回。也就是说，这时从任何一个网络节点读取的数据都是一样的，这就是所谓的强一致性读。很明显，这时数据读取的Latency要高一些（因为要等数据在网络中的复制），同时A、B、C三个节点中任何一个宕机，都会导致数据不可用。也就是说，要保证强一致性，网络中的副本越多，数据的可用性就越差；
另一种情况是，允许读操作立即返回，容忍B节点的读取与A节点的读取不一致的情况发生。这样一来，可用性显然得到了提高，网络中的副本也可以多一些，唯一得不到保证的是数据一致性。当然，对写操作同样也有多个节点一致性的情况，在此不再赘述。
可以看出，上述对CAP理论的解释主要是从网络上多个节点之间的读写一致性出发考虑问题的。而这一点，对于关系型数据库意味着什么呢？当然主要是指通常所说的Standby（关于分布式事务，涉及到更多考虑，随后讨论）情况。对此，在实践中我们大多已经采取了弱一致性的异步延时同步方案，以提高可用性。这种情况并不存在关系型数据库为保证C、A而放弃P的情况；而对海量数据管理的需求，关系型数据库扩展过程中所遇到的性能瓶颈，似乎也并不是CAP理论中所描述的那种原因造成的。那么，上述流行的说法中所描述的关系型数据库为保证C、A而牺牲P到底是在指什么呢？
因此，如果根据现有的大多数资料对CAP理论的如上解释，即只将其当作分布式系统中多个数据副本之间的读写一致性问题的通用理论对待，那么就可以得出结论：CAP既适用于NoSQL数据库，也适用于关系型数据库。它是NoSQL数据库、关系型数据库，乃至一切分布式系统在设计数据多个副本之间读写一致性问题时需要遵循的共同原则。
更深入的探究：两种重要的分布式场景
在本文中我们要说的重点与核心是：关于对CAP理论中一致性C的理解，除了上述数据副本之间的读写一致性以外，分布式环境中还有两种非常重要的场景，如果不对它们进行认识与讨论，就永远无法全面地理解CAP，当然也就无法根据CAP做出正确的解释。但可惜的是，目前为止却很少有人提及这两种场景：那就是事务与关联。
先来看看分布式环境中的事务场景。我们知道，在关系型数据库的事务操作遵循ACID原则，其中的一致性C，主要是指一个事务中相关联的数据在事务操作结束后是一致的。所谓ACID原则，是指在写入/异动资料的过程中，为保证交易正确可靠所必须具备的四个特性：即原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）和持久性（Durability）。
例如银行的一个存款交易事务，将导致交易流水表增加一条记录。同时，必须导致账户表余额发生变化，这两个操作必须是一个事务中全部完成，保证相关数据的一致性。而前文解释的CAP理论中的C是指对一个数据多个备份的读写一致性。表面上看，这两者不是一回事，但实际上，却是本质基本相同的事物：数据请求会等待多个相关数据操作全部完成才返回。对分布式系统来讲，这就是我们通常所说的分布式事务问题。
众所周知，分布式事务一般采用两阶段提交策略来实现，这是一个非常耗时的复杂过程，会严重影响系统效率，在实践中我们尽量避免使用它。在实践过程中，如果我们为了扩展数据容量将数据分布式存储，而事务的要求又完全不能降低。那么，系统的可用性一定会大大降低，在现实中我们一般都采用对这些数据不分散存储的策略。
当然，我们也可以说，最常使用的关系型数据库，因为这个原因，扩展性（分区可容忍性P）受到了限制，这是完全符合CAP理论的。但同时我们应该意识到，这对NoSQL数据库也是一样的。如果NoSQL数据库也要求严格的分布式事务功能，情况并不会比关系型数据库好多少。只是在NoSQL的设计中，我们往往会弱化甚至去除事务的功能，该问题才表现得不那么明显而已。
因此，在扩展性问题上，如果要说关系型数据库是为了保证C、A而牺牲P，在尽量避免分布式事务这一点上来看，应该是正确的。也就是说：关系型数据库应该具有强大的事务功能，如果分区扩展，可用性就会降低；而NoSQL数据库干脆弱化甚至去除了事务功能，因此，分区的可扩展性就大大增加了。
再来看看分布式环境中的关联场景。初看起来，关系型数据库中常用的多表关联操作与CAP理论就更加不沾边了。但仔细考虑，也可以用它来解释数据库分区扩展对关联所带来的影响。对一个数据库来讲，采用了分区扩展策略来扩充容量，数据分散存储了，很显然多表关联的性能就会下降，因为我们必须在网络上进行大量的数据迁移操作，这与CAP理论中数据副本之间的同步操作本质上也是相同的。
因此，如果要保证系统的高可用性，需要同时实现强大的多表关系操作的关系型数据库在分区可扩展性上就遇到了极大的限制（即使是那些采用了各种优秀解决方案的MPP架构的关系型数据库，如TeraData，Netezza等，其水平可扩展性也是远远不如NoSQL数据库的），而NoSQL数据库则干脆在设计上弱化甚至去除了多表关联操作。那么，从这一点上来理解“NoSQL数据库是为了保证A与P，而牺牲C”的说法，也是可以讲得通的。当然，我们应该理解，关联问题在很多情况下不是并行处理的优点所在，这在很大程度上与Amdahl定律相符合。
所以，从事务与关联的角度来关系型数据库的分区可扩展性为什么受限的原因是最为清楚的。而NoSQL数据库也正是因为弱化，甚至去除了像事务与关联（全面地讲，其实还有索引等特性）等在分布式环境中会严重影响系统可用性的功能，才获得了更好的水平可扩展性。
那么，如果将事务与关联也纳入CAP理论中一致性C的范畴的话，问题就很清楚了：关于“关系型数据库为了保证一致性C与可用性A，而不得不牺牲分区可容忍性P”的说法便是正确的了。但关于“NoSQL选择了C与P，或者A与P”的说法则是错误的，所有的NoSQL数据库在设计策略的大方向上都是选择了A与P（虽然对同一数据多个副本的读写一致性问题的设计各有不同），从来没有完全选择C与P的情况存在。
结论
现在看来，如果理解CAP理论只是指多个数据副本之间读写一致性的问题，那么它对关系型数据库与NoSQL数据库来讲是完全一样的，它只是运行在分布式环境中的数据管理设施在设计读写一致性问题时需要遵循的一个原则而已，却并不是NoSQL数据库具有优秀的水平可扩展性的真正原因。而如果将CAP理论中的一致性C理解为读写一致性、事务与关联操作的综合，则可以认为关系型数据库选择了C与A，而NoSQL数据库则全都是选择了A与P，但并没有选择C与P的情况存在。这才是用CAP理论来支持NoSQL数据库设计正确认识。
其实，这种认识正好与被广泛认同的NoSQL的另一个理论基础相吻合，即与ACID对着干的BASE（基本可用性、软状态与最终一致性）。因为BASE的含义正好是指“NoSQL数据库设计可以通过牺牲一定的数据一致性和容错性来换取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL数据库都应该是牺牲C来换取P，而不是牺牲A。可用性A正好是所有NoSQL数据库都普遍追求的特性。