nosql解释,nosql的全称
values在数据库中是什么意思?
values：值，数据
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在非事物型的nosql数据库中，例如redis数据库是：key-values数据库，俗称：键-值
values就是数据，对应的是key值，程序可以通过getValues(key) 的方式来获取数据。
MySql是一个种关联数据库管理系统，所谓关联数据库就是将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大的仓库中。这样就增加了速度与提高了灵活性。并且MySql软件是一个开放源码软件。
扩展资料
关系型数据库按照结构化的方法存储数据， 每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。
而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。
非关系型数据库就是nosql吗
是的，NoSQL（非关系型数据库）简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
非关系型数据库特点
1.可以处理超大量的数据。
2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
4.没有过多的操作。
5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
什么是NoSQL数据库
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
如何用最简单的方式解读区块链？
大家最近天天都能听到区块链这个词，那什么是区块链呢？“分布式、难以篡改、一致存储”等解释太技术化且较为干涩。我这里来通俗的科普下：区块链主要为了解决互不信任的个体之间的信任问题。
举个通俗的例子：话说老李和老王一个村，老李最近手头有点紧，想向老王借点钱。老王呢，担心借了老李后他赖账怎么办，于是找来“德高望重”的村长，不过想想，村长也不可信，以前村长还偷过别人家的地瓜啊！怎么办？
区块链的方法是：老王借了1000块钱给老李后，然后用大喇叭在村里大喊“我老王今天借了老李1000元钱，大家都赶紧记录下”，于是村里的所有人都记录在了自己家里的账本上，谨慎的保管了起来。这下可好，老李再也赖不过了，村里即便有不守信的人，那还是好人多呀，老李也不可能找村里全部的人偷偷抹掉自己的借钱记录的。就这样，区块链解决了互不信任的老王和老李之间的借钱的信任问题。
在没有出现区块链之前，我们是如何解决互不信任个体间的信任问题呢？简单啊，找两者都信任的“德高望重”的“见证人”就好了，例如故事里的村长，例如买卖双方之间的支付宝，例如公证处等等。不过可能这类“见证人”也不一定一直诚信下去，所以区块链干脆就让大家都作为见证人。
老王放心了，但老李头疼啊！老李要等村里人都记录好了才能拿到借给他的钱，谁家还没个大爷大妈手脚慢一些的。所以目前区块链距离应用还有一定的距离，效率问题需要得到大幅提升才可以。
回想一下，你平时是怎么和别人交易的：一件漂亮的衣服，你可以在实体店挑好，确认好了对方衣服质量不错，对方确认你的钱是真钱，那么我们面对面一手交钱一手拿货。
要是我们隔着十万八千里，彼此既不认识也不信任还是想交易呢？那就要有我们都信任的第三方了，也就是达成所谓的共识机制。比如：你可以在淘宝通过第三方见证担保完成交易，钱先给支付宝——支付宝收款让卖家发货——卖家发货——你确认收货——支付宝再把钱给卖家。
但是，倘若这个中心化的机构作恶了，马爸爸撕了账本，不承认你给了钱，或者和卖家联合起来骗你钱，那可怎么办？
又或者政府借了你一100万，最后用超发货币的方式还给你钱，100万缩水到1万，由你来承受通货膨胀的损失，你又怎么办？
有没有不被任何政府、组织机构控制，能公开透明的完成仲裁，记录了就不被篡改，没有跑路风险的第三方呢？
别着急，我们的主角区块链技术解决就是这样的问题——你们之间的交易可以被所有在这个区块链系统的人见证，大家的小账本里头都会记录你们的交易。B如果否认收了A的钱，或者A说自己借了300块钱，都会被路人甲乙丙丁质疑。具体是如何做到的呢？
1）系统给每个人都发了个小账本，让每个人都有记账的权利，咱们称之为分布式记账。
2）为了鼓励大家帮别人记账，系统代码设定将比特币这样的代币奖励给记账者，为了防止一堆人记账堵死，还将代币设为有限个，甲乙丙丁需要通过系统规定的机制进行计算，算的最快最好的才能获得记账的权利，记录之后通过系统广播给大家，所有人复制一份相同的账本，这个通过计算获得奖励的过程就叫挖矿，记账的路人甲乙丙丁就是矿工。
3）有一天，最初记录这笔交易的甲Game Over了，这个账本却还是存在在其他人的账本里，A和B谁想否认都不行。我们把通过代码写好了如何仲裁和分配，无需银行、政府、企业等中心化组织机构作为第三方见证（去中心化），直接点对点（P2P）交易的方式，称为去中心化。
4）系统把多个交易打包成区块，按时间顺序链接起来成为最后人手一本的账本，这就是区块链技术
其实把区块链简单理解为账本不过是最浅显的解读了，把它的每个特点拆分开来，所能应用的领域很多很多。
现在传统金融行业、券商、投资机构正在跑步入场，物联网， 游戏 ，储存，版权，防伪，征信，支付，预测市场（赌博之类）、社区等众多领域已经开始了区块链的 探索 应用。
互联网让万物皆可连，区块链能否让所连皆可信呢？
我用天地自然运化的奇石解读一下区块链：
所有科学、哲学、道义⋯⋯天地都包涵着。任何一个事物、任何一种文化都与天地道化有关。
区块链自然逃不脱天地运化法：即顺然、随然、无穷、无常。
它就是这块奇石，其表面整体上的数据运化，一是，整体向着无形无象。二是线点守着一个规律：即无常之道。就是说它们每条线，每个点，追求的都不是一个闭合的目标和一个局限的目的。这样说大家我好理解了：一个画家要画一只鸡，是有目的的，有终结相的，而奇石，大自然造化时，是没有终结相的。所以相不闭合，线、点数据也不终结。区块连接之技术，就是这个天运之道。无常运化无形无象，永无终结。(无中心化，就是无形无相，形式不封闭，结构不封闭，思想不封闭⋯⋯如“石”办事就行)。
山东曲阜孔子灵石馆
大家好，我是皮皮，我在这里用几个生活小例子给大家解读一下什么叫区块链？
去中心化，不可篡改级，分布式存贮的，以加密信息做链接地址的数据区块链接系统，叫区块链
这玩意本来就是许多高 科技 的复合品，没法简单，再简单也是一大段话，而且未必能说清楚
区块链（Blockchain）严格的定义是指通过基于密码学技术设计的共识机制方式，在对等网络中多个节点共同维护一个持续增长，由时间戳和有序记录数据块所构建的链式列表账本的分布式数据库技术。该技术方案让参与系统中的任意多个节点，把一段时间系统内全部信息交流的数据，通过密码学算法计算和记录到一个数据块（block），并且生成该数据块的指纹用于链接（chain）下个数据块和校验，系统所有参与节点来共同认定记录是否为真。
区块链是一种类似于NoSQL（非关系型数据库）这样的技术解决方案统称，并不是某种特定技术，能够通过很多编程语言和架构来实现区块链技术。并且实现区块链的方式种类也有很多，目前常见的包括POW（Proof of Work，工作量证明），POS（Proof of Stake，权益证明），DPOS（Delegate Proof of Stake，股份授权证明机制）等。
区块链的概念首次在论文《比特币：一种点对点的电子现金系统（Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System）》中提出，作者为自称中本聪（Satoshi Nakamoto）的个人（或团体）。因此可以把比特币看成区块链的首个在金融支付领域中的应用。
【通俗解释】
无论多大的系统或者多小的网站，一般在它背后都有数据库。那么这个数据库由谁来维护？在一般情况下，谁负责运营这个网络或者系统，那么就由谁来进行维护。如果是微信数据库肯定是腾讯团队维护，淘宝的数据库就是阿里的团队在维护。大家一定认为这种方式是天经地义的，但是区块链技术却不是这样。
如果我们把数据库想象成是一个账本：比如支付宝就是很典型的账本，任何数据的改变就是记账型的。数据库的维护我们可以认为是很简单的记账方式。在区块链的世界也是这样，区块链系统中的每一个人都有机会参与记账。系统会在一段时间内，可能选择十秒钟内，也可能十分钟，选出这段时间记账最快最好的人，由这个人来记账，他会把这段时间数据库的变化和账本的变化记在一个区块（block）中，我们可以把这个区块想象成一页纸上，系统在确认记录正确后，会把过去账本的数据指纹链接（chain）这张纸上，然后把这张纸发给整个系统里面其他的所有人。然后周而复始，系统会寻找下一个记账又快又好的人，而系统中的其他所有人都会获得整个账本的副本。这也就意味着这个系统每一个人都有一模一样的账本，这种技术，我们就称之为区块链技术（Blockchain），也称为分布式账本技术。
由于每个人（计算机）都有一模一样的账本，并且每个人（计算机）都有着完全相等的权利，因此不会由于单个人（计算机）失去联系或宕机，而导致整个系统崩溃。既然有一模一样的账本，就意味着所有的数据都是公开透明的，每一个人可以看到每一个账户上到底有什么数字变化。它非常有趣的特性就是，其中的数据无法篡改。因为系统会自动比较，会认为相同数量最多的账本是真的账本，少部分和别人数量不一样的账本是虚假的账本。在这种情况下，任何人篡改自己的账本是没有任何意义的，因为除非你能够篡改整个系统里面大部分节点。如果整个系统节点只有五个、十个节点也许还容易做到，但是如果有上万个甚至上十万个，并且还分布在互联网上的任何角落，除非某个人能控制世界上大多数的电脑，否则不太可能篡改这样大型的区块链。
【要素】
结合区块链的定义，我们认为必须具有如下四点要素才能被称为公开区块链技术，如果只具有前3点要素，我们将认为其为私有区块链技术（私有链）。
1、点对点的对等网络（权力对等、物理点对点连接）
2、可验证的数据结构（可验证的PKC体系，不可篡改数据库）
3、分布式的共识机制（解决拜占庭将军问题，解决双重支付）
4、纳什均衡的博弈设计（合作是演化稳定的策略）
【特性】
结合定义区块链的定义，区块链会现实出四个主要的特性：去中心化（Decentralized）、去信任（Trustless）、集体维护（Collectively maintain）、可靠数据库（Reliable Database）。并且由四个特性会引申出另外2个特性：开源（Open Source）、隐私保护（Anonymity）。如果一个系统不具备这些特征，将不能视其为基于区块链技术的应用。
去中心化（Decentralized）：整个网络没有中心化的硬件或者管理机构，任意节点之间的权利和义务都是均等的，且任一节点的损坏或者失去都会不影响整个系统的运作。因此也可以认为区块链系统具有极好的健壮性。
去信任（Trustless）：参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换是无需互相信任的，整个系统的运作规则是公开透明的，所有的数据内容也是公开的，因此在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间是不能也无法欺骗其它节点。
集体维护（Collectively maintain）：系统中的数据块由整个系统中所有具有维护功能的节点来共同维护的，而这些具有维护功能的节点是任何人都可以参与的。
可靠数据库（Reliable Database）：整个系统将通过分数据库的形式，让每个参与节点都能获得一份完整数据库的拷贝。除非能够同时控制整个系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。因此参与系统中的节点越多和计算能力越强，该系统中的数据安全性越高。
开源（Open Source）：由于整个系统的运作规则必须是公开透明的，所以对于程序而言，整个系统必定会是开源的。
隐私保护（Anonymity）：由于节点和节点之间是无需互相信任的，因此节点和节点之间无需公开身份，在系统中的每个参与的节点的隐私都是受到保护的。
【区块链意义之一 ：解决拜占庭将军问题】
区块链解决的核心问题不是“数字货币”，而是在信息不对称、不确定的环境下，如何建立满足经济活动赖以发生、发展的“信任”生态体系。而这个问题称之为“拜占庭将军问题”，也可称为“拜占庭容错”或者“两军问题”，这是一个分布式系统中进行信息机交互时面临的难题，即在整个网络中的任意节点都无法信任与之通信的对方时，如何能创建出共识基础来进行安全的信息交互而无需担心数据被篡改。区块链使用算法证明机制来保证整个网络的安全，借助它，整个系统中的所有节点能够在去信任的环境下自动安全的交换数据。更多介绍请参见《比特币与拜占庭将军问题》。
【区块链意义之二：实现跨国价值转移】
互联网诞生最初，最早核心解决的问题是信息制造和传输，我们可以通过互联网将信息快速生成并且复制到全世界每一个有着网络的角落，但是它尚始终不能解决价值转移和信用转移。这里所谓的价值转移是指，在网络中每个人都能够认可和确认的方式，将某一部分价值精确的从某一个地址转移到另一个地址，而且必须确保当价值转移后，原来的地址减少了被转移的部分，而新的地址增加了所转移的价值。这里说的价值可以是货币资产，也可以是某种实体资产或者虚拟资产（包括有价证券、金融衍生品等）。而这操作的结果必须获得所有参与方的认可，且其结果不能受到任何某一方的操纵。
在目前的互联网中也有各种各样的金融体系，也有许多政府银行提供或者第三方提供的支付系统，但是它还是依靠中心化的方案来解决。所谓中心化的方案，就是通过某个公司或者政府信用作为背书，将所有的价值转移计算放在一个中心服务器（集群）中，尽管所有的计算也是由程序自动完成，但是却必须信任这个中心化的人或者机构。事实上通过中心化的信用背书来解决，也只能将信用局限在一定的机构、地区或者国家的范围之内。由此可以看出，必须要解决的这个根本问题，那就是信用。所以价值转移的核心问题是跨国信用共识。
在如此纷繁复杂的全球体系中，要凭空建立一个全球性的信用共识体系是很难的，由于每个国家的政治、经济和文化情况不同，对于两个国家的企业和政府完全互信是几乎做不到的，这也就意味着无论是以个人抑或企业政府的信用进行背书，对于跨国之间的价值交换即使可以完成，也有着巨大的时间和经济成本。但是在漫长的人类 历史 中，无论每个国家的宗教、政治和文化是如何的不同，唯一能取得共识的是数学（基础科学）。因此，可以毫不夸张的说，数学（算法）是全球文明的最大公约数，也是全球人类获得最多共识的基础。如果我们以数学算法（程序）作为背书，所有的规则都建立一个公开透明的数学算法（程序）之上，能够让所有不同政治文化背景的人群获得共识。
【未来的发展】
互联网将使得全球之间的互动越来越紧密，伴随而来的就是巨大的信任鸿沟。目前现有的主流数据库技术架构都是私密且中心化的，在这个架构上是永远无法解决价值转移和互信问题。所以区块链技术有可能将成为下一代数据库架构。通过去中心化技术，将能够在大数据的基础上完成数学（算法）背书、全球互信这个巨大的进步。
区块链技术作为一种特定分布式存取数据技术，它通过网络中多个参与计算的节点开共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性（防伪）。从这一点来，区块链技术也是一种特定的数据库技术。互联网刚刚进入大数据时代，但是从目前来看，大数据还处于非常基础的阶段。但是当进入到区块链数据库阶段，将进入到真正的强信任背书的大数据时代。这里面的所有数据都获得坚不可摧的质量，任何人都没有能力也没有必要去质疑。
也许我们现在正处在一个重大的转折点之上——和工业革命所带来的深刻变革几乎相同的重大转折的早期阶段。不仅仅是新技术指数级、数字化和组合式的进步与变革，更多的惊喜也许还会在我们前面。在未来的24个月里，这个星球所增长的计算机算力和记录的数据将会超过所有 历史 阶段的总和。在过去的24个月里，这个增值可能已经超过了1000倍。这些数字化的数据信息还在以比摩尔定律更快的速度增长。区块链技术将不仅仅应用在金融支付领域，而是将会扩展到目前所有应用范围，诸如去中心化的微博、微信、搜索、租房，甚至是打车软件都有可能会出现。因为区块链将可以让人类无地域限制的、去信任的方式来进行大规模协作。
区块链是一种技术，基于这项技术产生很多应用，包括与数据和信息相关的一切行业业务，比特币就是其中最为人熟知的一种应用。对于区块链的通俗解释就是，假如在网上买一只口红，首先找到心仪的产品和卖家下单，先把钱给中间平台，等到卖家发货买家确认收货以后，中间平台再把钱转给卖家，因为信任问题买卖家之间都依赖于中间平台，而区块链作为去中心化的分布式账本数据库，则着力于去掉这个中间平台但同时又解决信任问题。在区块链中每个人拥有自己的记账本，用来记录发生的每一件事，假如在交易中出现卖家拿钱不发货的行为，这一条记录将永久存在不可修改，不需要互相交换信息，区块链的世界会选择在同一个时间节点记录最快质量最好的那个人的记账本进行复制发送并串联，最后越叠越厚形成区块。
大家在谈论虚拟货币时，往往离不开区块链这个概念，那么区块链到底是个神马玩意呢？
区块链是一种底层技术，本质上是一个去中心化的分布式账本数据库。听起来好像十分高端，遥不可及，其实是很容易理解的。
举个例子，假如要在淘宝上购买商品，那么一般首先要做的就是打开淘宝，找到想要的商品并下单将钱支付给作为交易中介的淘宝。等收到商品并确认收货后淘宝便会将货款打给卖家。这本来只是我和卖家的交易，但却多了个“中心”，即淘宝。
在交易进行的过程中，这个“中心”拥有无限大的权力，甚至随意修改账单。因此，“中心”往往需要强大的后台为其背书。
于是，有一个名叫中本聪的男人想要干掉这个权力无穷大的中心，他想创造一个去中心化的系统，在这个系统里，每个人都是中心，都有记账的权力。于是，他创造了比特币。
在比特币的系统中，每个人都有一个小账本用以记录发生的每一笔交易。一笔交易只有经过大部分人确认后才有效。如果卖家不发货，那么每个人的小账本都会将这件事记录下来，让他无处可逃。
这时候大家可能会有疑问，既然只是一个公开的账本，那么为什么又要叫区块链呢？这就涉及到了共识问题，区块链系统是一个由众多“中心”组成的系统，整个区块链是属于所有参与记账的个体的。这时候就产生了新的问题，一个系统必须要有秩序才能长远的存在。假如记账者可以不计成本地胡作非为，那就可能出现本来只是购买一台手机，但收到的却是一台特斯拉的情况。
于是，中本聪发明了一种名为PoW的共识方式。这种方式提高了记账者记账的成本，让其不能轻易作恶。PoW通过密码学的方式要求记账者需要通过竞争计算能力来获取记账权，第一个计算出结果的记账者即可获得一个由若干笔交易打包而来的区块的记账权，同时获得一定的代币作为奖励。这就是我们俗称的“挖矿”。
既然记账者已经将一个包含了若干笔交易的区块记录了下来，那么系统就需要进行整理排序，不可能让无数的区块杂乱无章地分布在系统中。于是就需要把所有区块按照时间顺序首尾相连链接链接起来，这时，区块链便诞生了。区块链的核心是技术。
NoSQL数据库是否意味着缺乏安全性？
NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响 。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中，无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题，因此早做准备才是正确的选择。 作为传统关系型数据库的替代方案，NoSQL在查询中并不使用SQL语言，而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称，并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势，Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称：NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行操作，大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面)，由于结构性的弱化，修改过程非常便捷。 NoSQL最大优势影响其安全性 NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型，Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说，它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变，以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在，根本没有这样的解决方案。 根据Phillips的说法，某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制，至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域，如果我们的数据组成不正确，那么它将无法与结构并行运作，换言之数据插入操作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善，而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似，都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发，并在执行过程中确保插入数据的正确性。 Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子，这并非因为IT工作人员的玩忽职守，实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出，培训的一大问题在于，大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士，他们对于技术了解较多，但往往缺乏足够的安全管理经验。 如果他们从传统关系型数据库入手，那么由于强制性安全机制的完备，他们可以在使用中学习。但NoSQL，只有行家才能通过观察得出正确结论，并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。 NoSQL需在安全性方面进行优化 尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异，但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比，其中包含着的敏感类信息更少，而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。 他们并不把这项新技术完全当成数据库使用，正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时，往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样，他补充道。当然，如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序，也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合，也不会被企业中的其它部门所触及。 但Rothacker同时表示，这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型，那么验证机制就必须相对薄弱，而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户，我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说，Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下，将其信息罗列出来甚至导出。 而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点，即使是与有限的应用程序相关联，NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下，它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署，所以它很可能被直接连接到互联网中，进而面临大量攻击行为。 其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击，这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言，也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式，Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现，但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。 此外，攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时，也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境：需要花费大量时间学习如何保障其安全，但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面，Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易，而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞，尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。 NoSQL安全性并非其阻碍 然而，这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍，他总结道。我认为归根结底，这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇，就要承担一定风险，Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。 举例来说，鉴于数据库对外部安全机制的依赖性，Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称，企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之，企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选，确保将最好的人才用于这方面事务，Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时，必须启用有经验的编程人员，因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算，这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述，这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。 具有讽刺意味的是，近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系，nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。
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