一、什么是nosql？
NoSql（Nosql=not Only SQL），意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。随着web2.0的快速发展，传统的关系型数据库在应对web2.0存动态网站已经显得力不从心，暴露了跟多难以解决的问题，而非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展。

二、传统关系型数据库的美好时代到瓶颈

传统的关系型数据库具有不错的性能，高稳定性，久经历史考验，而且功能简单，功能强大。
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应对。在那个时候，更多都是静态的网页，动态交互类型网站并不多。

三、Memcached（缓存）+MYSQL+垂直拆分

后来随着访问量的不断上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都出现了性能问题，web程序不在仅仅专注于功能上，同时也在追求性能。程序员们开始使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过缓存文件来缓解数据的压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带来了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后出现一致性hash来解决增加或减少缓存服务导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。

四、MySQL主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的扩展性。MySQL的master-salve模式成为这个时候的网站标配了。

五、分库分表+水平拆分+MySQL集群

在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时开始使用分库分表来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术。也在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在可靠性上提供了非常大的保证。

六、MySQL扩展瓶颈

MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

七、NoSql的优势
<1>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型数据库的关系型特性。数据间无关系，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。
<2>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。
<3>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。
<4>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

参考 (https://baike.baidu.com/item/NoSQL/8828247?fr=aladdin)