NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在處理web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數據集合多重數據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數據應用難題。

基本含義

NoSQL最常見的解釋是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL僅僅是一個[概念]，泛指非關系型的數據庫，區(qū)別于關系數據庫，它們不保證關系數據的ACID特性。NoSQL是一項全新的數據庫革命性運動，其擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

NoSQL有如下優(yōu)點：易擴展，NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間也在架構的層面上帶來了可擴展的能力。大數據量，高性能，NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。

分類

鍵值(Key-Value)存儲數據庫

這一類數據庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對于IT系統來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB。

列存儲數據庫

這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra， HBase， Riak.

文檔型數據庫

文檔型數據庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數據庫可以看作是鍵值數據庫的升級版，允許之間嵌套鍵值，在處理網頁等復雜數據時，文檔型數據庫比傳統鍵值數據庫的查詢效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 國內也有文檔型數據庫SequoiaDB，已經開源。

圖形(Graph)數據庫

圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數據庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數據庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL數據庫都有REST式的數據接口或者查詢API。如：Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph。

不同分類特點對比

分類	Examples舉例	典型應用場景	數據模型	優(yōu)點	缺點
鍵值（key-value）	Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB	內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統等等。	Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現	查找速度快	數據無結構化，通常只被當作字符串或者二進制數據
列存儲數據庫	Cassandra， HBase， Riak	分布式的文件系統	以列簇式存儲，將同一列數據存在一起	查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展	功能相對局限
文檔型數據庫	CouchDB， MongoDb	Web應用（與Key-Value類似，Value是結構化的，不同的是數據庫能夠了解Value的內容）	Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據	數據結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關系型數據庫一樣需要預先定義表結構	查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法。
圖形(Graph)數據庫	Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph	社交網絡，推薦系統等。專注于構建關系圖譜	圖結構	利用圖結構相關算法。比如最短路徑尋址，N度關系查找等	很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案。

特點

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

易擴展

NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數據量，高性能

NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

靈活的數據模型

NoSQL無須事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數據量的Web 2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

體系框架

NoSQL框架體系NosoL整體框架分為四層，由下至上分為數據持久層(data persistence)、整體分布層(data distribution model)、數據邏輯模型層(data logical model)、和接口層(interface)，層次之間相輔相成，協調工作。

數據持久層定義了數據的存儲形式，主要包括基于內存、基于硬盤、內存和硬盤接口、訂制可拔插四種形式?；趦却嫘问降臄祿嫒∷俣茸羁?，但可能會造成數據丟失?；谟脖P的數據存儲可能保存很久，但存取速度較基于內存形式的慢。內存和硬盤相結合的形式，結合了前兩種形式的優(yōu)點，既保證了速度，又保證了數據不丟失。訂制可拔插則保證了數據存取具有較高的靈活性。

數據分布層定義了數據是如何分布的，相對于關系型數據庫，NoSQL可選的機制比較多，主要有三種形式：一是CAP支持，可用于水平擴展。二是多數據中心支持，可以保證在橫跨多數據中心是也能夠平穩(wěn)運行。三是動態(tài)部署支持，可以在運行著的集群中動態(tài)地添加或刪除節(jié)點。

數據邏輯層表述了數據的邏輯變現形式，與關系型數據庫相比，NoSQL在邏輯表現形式上相當靈活，主要有四種形式：一是鍵值模型，這種模型在表現形式上比較單一，但卻有很強的擴展性。二是列式模型，這種模型相比于鍵值模型能夠支持較為復雜的數據，但擴展性相對較差。三是文檔模型，這種模型對于復雜數據的支持和擴展性都有很大優(yōu)勢。四是圖模型，這種模型的使用場景不多，通常是基于圖數據結構的數據定制的。

接口層為上層應用提供了方便的數據調用接口，提供的選擇遠多于關系型數據庫。接口層提供了五種選擇：Rest，Thrift，Map/Reduce，Get/Put，特定語言API，使得應用程序和數據庫的交互更加方便。 [4]

NoSQL分層架構并不代表每個產品在每一層只有一種選擇。相反，這種分層設計提供了很大的靈活性和兼容性，每種數據庫在不同層面可以支持多種特性。

適用場景

NoSQL數據庫在以下的這幾種情況下比較適用：

1、數據模型比較簡單；

2、需要靈活性更強的IT系統；

3、對數據庫性能要求較高；

4、不需要高度的數據一致性；

5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環(huán)境。

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