NoSQL 数据库简介
什么是 NoSQL 数据库
NoSQL(Not Only SQL，不仅仅是SQL)泛指非关系型的数据库。它是为了解决大规模数据集合以及多种数据类型带来的问题，尤其是大数据应用难题。NoSQL 数据库并没有一个统一的架构，各有所长。
关系型数据库 VS NoSQL 数据库
NoSQL 数据库是一类数据库的统称（如键值存储型，文档型，列存储型等等）。
关系数据库
- 优势：以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务 ACID 属性，借助索引机制可以实现高效的查询，技术成熟，有专业公司的技术支持.
- 劣势：可扩展性较差，无法较好支持海量数据存储，无法满足数据高并发的需求
NoSQL 数据库
- 优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持 Web2.0 应用，具有强大的横向扩展能力等.
- 劣势：缺乏数学理论基础，复杂查询性能不高，大都不能实现事务强一致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术支持，维护较困难等
结论
关系数据库和 NoSQL 数据库各有优缺点，彼此无法取代
关系数据库应用场景：电信、银行等领域的关键业务系统，需要保证强事务一致性
NoSQL 数据库应用场景：互联网企业、传统企业的非关键业务（比如数据分析）
八种常见的 NoSQL 数据库
- Redis
- MongeDB
- HBase
- Membase
- Neo4j
- Cassandra
- CouchDB
- Riak
NoSQL 数据库的四大分类
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键值(Key-Value)存储数据库
- 应用场景：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。
- 优点：查找速度快。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。如：Redis,Oracle BDB.
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列存储数据库
- 应用场景：分布式的文件系统，应对分布式存储的海量数据。
- 优点：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展。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： HBase, Riak, Cassandra,
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文档型数据库
- 应用场景：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）。
- 优点：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。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，而且比键值数据库的查询效率更高。如：MongoDB ,CouchDB,国内也有文档型数据库 SequoiaDB，已经开源。
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图形(Graph)数据库
- 应用场景：社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱。
- 优点：利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等。使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。
