并不是任何场景，NoSQL都要优于关系型数据库。下面我们来具体聊聊，什么时候使用NoSQL比较给力：
1) 数据库表schema经常变化
比如在线商城，维护产品的属性经常要增加字段，这就意味着ORMapping层的代码和配置要改，如果该表的数据量过百万，新增字段会带来额外开销（重建索引等）。NoSQL应用在这种场景，可以极大提升DB的可伸缩性，开发人员可以将更多的精力放在业务层。



2)数据库表字段是复杂数据类型

对于复杂数据类型，比如SQL Sever提供了可扩展性的支持，像xml类型的字段。很多用过的同学应该知道，该字段不管是查询还是更改，效率非常一般。主要原因是是DB层对xml字段很难建高效索引，应用层又要做从字符流到dom的解析转换。NoSQL以json方式存储，提供了原生态的支持，在效率方便远远高于传统关系型数据库。



3)高并发数据库请求

此类应用常见于web2.0的网站，很多应用对于数据一致性要求很低，而关系型数据库的事务以及大表join反而成了"性能杀手"。在高并发情况下，sql与no-sql的性能对比由于环境和角度不同一直是存在争议的，并不是说在任何场景，no-sql总是会比sql快。

4)海量数据的分布式存储

海量数据的存储如果选用大型商用数据，如Oracle，那么整个解决方案的成本是非常高的，要花很多钱在软硬件上。NoSQL分布式存储，可以部署在廉价的硬件上，是一个性价比非常高的解决方案。Mongo的auto-sharding已经运用到了生产环境。


并不是说NoSQL可以解决一切问题，像ERP系统、BI系统，在大部分情况还是推荐使用传统关系型数据库。主要的原因是此类系统的业务模型复杂，使用NoSQL将导致系统的维护成本增加。