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不是必须有主键，但是最好设置主键
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可行，但是这个没有主键的表的该列必须是唯一列，也就是说值不能重复，这样的话也就是说得建立主键
当然不一定咯。。
设置不设置主键嘛。。。要看你的业务或者需求来说。。。
如果你就是简单的对单表操作的话，实在没有必要。
对多张没有关联的表操作的话，不设置也没有什么影响
主键只是说对一种表和表关系的关联而已，还有就是在建主键的时候会自动添加个索引，某些情况下可以增加查询速度
Apache三剑客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最为看好，因为它的开发者众多并且都是顶尖高手。Cassandra目前有很多否定的声音。CouchDB的小而精悍，赞誉很多，将要正式发布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。
HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基于列的数据库，它们都是用Java写的。另外一类似的数据库是HyperTable，百度用在一些后台分析，因为它是C++写的，速度比较快。不过HyperTable有点边缘，不太流行。这些基于列的开源数据库目前都比Goolge的BigTable差之少一个数量级
CouchDB是一个文档数据库。其最大的竞争者是MongoDB。MongoDB和HBase都采用主从服务器设计。CouchDB的服务器分布设计和Cassandra类似，Peer to Peer类型的。主从服务器设计一般能更好的strong consistent，属于CAP理论中的CP类型。 CouchDB和Cassandra一般认为都是eventual consistent，属于CAP理论中的AP类型。但其实MongoDB和Cassandra都可以设置成strong consistent或者eventual consistent。
以上所提到的数据库都支持MapReduce。好像出了HyperTable都支持非主键索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的锁定（HBase单行锁定，MongoDB单文档锁定），因此可以实现transaction，但是实现有点复杂和低效。单就transaction这一点，目前开源NoSQL数据库没有做的比较好的。
MongoDB的最大卖点是不需构建非主键索引也能执行很多查询。但是MongoDB的服务器分布设计实在不能让人恭维，可以说是NoSQL数据库中最Ugly的实现。
K-V数据库比较多，而且上面提到的基于列的数据库和文档数据库其实也都是K-V数据库。比较流行的纯种K-V数据库有:
Memcached: 非常流行，不支持持久化
VMWare's Redis: 很流行，新浪和知乎都在用，CP类型。
MemBase: 由很多Memcached的开发者开发，使用sqlite作底层存储。在社交游戏中用的比较多, zynga在用，CP类型。
Riak, 分布式实现和CouchDB/Cassandra比较像，AP类型。支持MapReduce。
Linkin's Voldemort， 在K-V中少见的eventual consistent ，AP类型。
TT, TC
纯基于二维座标索引的是Neo4j。但是现在MongoDB和CouchDB都集成这一特性。
目前CouchDB的开发者成立的公司CouchOne收购了MemBase，将其底层sqlite换成CouchDB推出了CouchBase，从而引入MapReduce以支持非主键索引。CouchBase暂时还没有正式发布官方正式版，不过快了。虽然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的开发者宣称CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具体实现有待以后研究。
如果从成熟的角度来看，比较成熟并且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。
HBase和MongonDB和Cassandra都比较新，处于频繁更新之中。最有前途的是HBase，但是Hadoop/HBase集群的维护常常需要很多专业人员并且需要构建一个比较大的集群才能最大化体现出威力，因此用户主要是Facebook, yahoo, 百度和阿里巴巴等大公司。
个人比较期待CouchBase。
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一、概念
SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、区别
1、存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：
而NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据：
2、表/数据集合的数据的关系
在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合：
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3、外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：
再在原来的借阅人表中增加审核人外键：
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4、SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5、数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
6、事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。
7、增删改查语法
8、查询性能
在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。
