NoSQL=Not Only SQL，用于指代那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

*****数据的持久存储，尤其是海量数据的持久存储，还是需要一种关系数据库！！！*****

 

非关系型数据库：MongoDB、Redis、HBASE、CouchDB、memcached、Cassandra

Redis，Memcache，MongoDb特点详见区分(感谢整理)

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

NoSQL数据库的四大分类

1、键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.

2、列存储数据库。

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.

3、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

4、图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。

 

NoSQL数据库的四大分类表格分析

分类

Examples举例

典型应用场景

数据模型

优点

缺点

键值（key-value）

Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB

内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。

Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现

查找速度快

数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据

列存储数据库

Cassandra, HBase, Riak

分布式的文件系统

以列簇式存储，将同一列数据存在一起

查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展

功能相对局限

文档型数据库

CouchDB, MongoDb

Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）

Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据

数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构

查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。

图形(Graph)数据库

Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱

图结构

利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等

很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。

NoSQL适用场景

1、数据模型比比较简单；
2、需要灵活性更强的IT系统；
3、对数据库性能要求较高；
4、不需要高度的数据一致性；
5、对于给定的key,比较容易映射复杂值的环境。

 

NoSQL面临的挑战

1、已有的键-值数据库产品大多是面向特定应用构建的，缺乏通用性；
2、已有产品支持的功能有限(不支持事务特性)，导致其应用具有一定的局限性；
3、缺乏类似关系型数据库所具有的强有力的理论、技术、标准规范的支持。