什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。
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NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網(wǎng)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(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，出現(xiàn)了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。
常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有：
一、Redis數(shù)據(jù)庫
Redis（RemoteDictionaryServer），即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網(wǎng)絡、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key－Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。從2010年3月15日起，Redis的開發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開始，Redis的開發(fā)由Pivotal贊助。
二、MongoDB數(shù)據(jù)庫
MongoDB是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。
Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言，幾乎可以實現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。
擴展資料：
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：
一、易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。
二、大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)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。
三、靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無須事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時代尤其明顯。
四、高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
參考資料來源：百度百科-NoSQL
答案：A
1.文檔型數(shù)據(jù)庫
作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品，文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當仁不讓地占據(jù)了第一的位置，同時它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫
鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領(lǐng)域中應用范圍最廣的，也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統(tǒng)中應用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是，Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久，得分已經(jīng)翻番，上升勢頭非常迅猛。
3. 列式存儲
列式存儲被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開。
1、鍵值（Key-Value）存儲數(shù)據(jù)庫
這一類數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。
但是如果數(shù)據(jù)庫管理員(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。
2、列存儲數(shù)據(jù)庫
這部分數(shù)據(jù)庫通常用來應對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。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。
3、文檔型數(shù)據(jù)庫
文檔型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。
文檔型數(shù)據(jù)庫可以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版，允許之間嵌套鍵值，在處理網(wǎng)頁等復雜數(shù)據(jù)時，文檔型數(shù)據(jù)庫比傳統(tǒng)鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如：CouchDB，MongoDb，國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB，已經(jīng)開源。
4、圖形（Graph）數(shù)據(jù)庫
圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言（SQL），因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。如：Neo4J，InfoGrid，Infinite Graph。
擴展資料
NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務多變的應用場景。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，進行精確查詢，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長往往也是不可能預期的。
而NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫可以很好地滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲。NoSQL數(shù)據(jù)庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果就比較差。
參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫
參考資料來源：百度百科-NoSQL
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