非关系型数据库主要有四种数据存储类型：键值对存储（key-value）-----Redis，文档存储（document store）-----MongoDB，基于列的数据库（column-oriented）-----HBase，还有就是图形数据库（graph database）-----Neo4j。每一种都会解决相应的问题，这些问题是关系型数据库所不能解决的。而在实际应用中都会将这几种情况结合起来实现相应的功能。
上节介绍了HBase，这节接着给大家介绍剩下的三种非关系型数据库。
Redis
Redis是一个key-value存储系统，key为字符串类型，只能通过key对value进行操作，支持的数据类型包括string、list、set、zset(有序集合)和hash。
Redis支持主从同步，数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步。
Redis事务允许一组命令在单一步骤中执行。事务有两个属性：在一个事务中的所有命令作为单个独立的操作顺序执行；Redis事务是原子的，原子意味着要么所有的命令都执行，要么都不执行。Redis 事务由指令 MULTI 发起的，之后传递需要在事务中和整个事务中，最后由 EXEC 命令执行所有命令的列表。
Redis分区
是将数据分割成多个 Redis 实例，使每个实例将只包含键子集的过程。它允许更大的数据库，使用多台计算机的内存总和，它允许按比例在多内核和多个计算机计算，以及网络带宽向多台计算机和网络适配器。
劣势：涉及多个键时，Redis事务无法使用；数据处理比较复杂；加和删除的容量可能会很复杂。
分区类型：范围分区；散列分区
Redis 数据库可以配置安全保护的，所以任何客户端在连接执行命令时需要进行身份验证。
应用：统计类
MongoDB
一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key value)对组成。
特点：
面向集合存储，易存储对象类型的数据；模式自由；支持动态查询；支持完全索引，包含内部对象；支持查询；支持复制和故障恢复；使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频）；自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性；支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言；文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）；可通过网络访问。
适用场景：网站数据；缓存；大尺寸，低价值的数据；高伸缩性的场景；用于对象及JSON 数据的存储。
不适用场景：高度事务性的系统；传统的商业智能应用；需要SQL 的问题。
引用式文档查询：需要两次查询
第一次查询用户地址的对象id（ObjectId）；
第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。
集合中索引不能超过64个；索引名的长度不能超过125个字符；一个复合索引最多可以有31个字段。mongorestore 命令来恢复备份的数据。
Neo4j
是一个高性能的 NoSQL 图形数据库，把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系。Neo4j 中两个最基本的概念是节点和边，节点表示实体，边则表示实体之间的关系。节点和边都可以有自己的属性，不同实体通过各种不同的关系关联起来，形成复杂的对象图。
Neo4j 提供了在对象图上进行查找和遍历的功能：深度搜索、广度搜索。
特点：
完整的ACID支持；高可用性；轻易扩展到上亿级别的节点和关系；通过遍历工具高速检索数据；属性是由Key-Value键值对组成。
应用：社交网络，歌曲信息，状态图
数据库转化
关系型数据库
HBase
Redis
MongoDB
Neo4j
以上图片来自于其他文章
四种的区别：
