AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫(kù)查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫(kù)中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Couchbase Server也承諾將會(huì)支持PartiQL。
成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)全網(wǎng)整合營(yíng)銷推廣、網(wǎng)站重做改版、雙流網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5技術(shù)、商城建設(shè)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站制作、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為雙流等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。
企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲(chǔ)存在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)或是資料倉(cāng)儲(chǔ)；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲(chǔ)存、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫(kù)或是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。
不同的資料儲(chǔ)存對(duì)應(yīng)不同的查詢語言，當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎時(shí)，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語法，AWS提到，這對(duì)于資料的應(yīng)用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個(gè)與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲(chǔ)存在各地的資料。
用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)，像是在Redshift實(shí)作交易或是資料分析等應(yīng)用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對(duì)巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進(jìn)行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。
AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴(yán)格的SQL兼容性，可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴(kuò)充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡(jiǎn)單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。
PartiQL具格式獨(dú)立性與儲(chǔ)存獨(dú)立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢?cè)诰C合邏輯類型系統(tǒng)上運(yùn)作，才對(duì)應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲(chǔ)存，因此適用于不同的底層資料儲(chǔ)存。
雖然過去針對(duì)跨不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個(gè)能夠完全解決這些問題的查詢語言。
目前AWS已在自家多項(xiàng)服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個(gè)月將會(huì)有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?，F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源，公開教學(xué)、規(guī)范以及參考實(shí)作，所有社群都能使用并參與貢獻(xiàn)。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。
如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。
針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更有優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類：
Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。
最大的特點(diǎn)是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。
特點(diǎn)：
以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的主要缺點(diǎn)：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是按行來存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫(kù)是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)：
在某些場(chǎng)景下，這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。
而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫(kù)的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫(kù)在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。
實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場(chǎng)景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。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(kù)在應(yīng)付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(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)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：
不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。
分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。
異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長(zhǎng)，成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用，在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。
NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括：
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來組合來自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
Web1.0的時(shí)代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點(diǎn)服務(wù)器可以解決大部分問題。
隨著Web2.0的時(shí)代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時(shí)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動(dòng)設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。
NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲(chǔ)，而以簡(jiǎn)單的key-value模式存儲(chǔ)。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫(kù) 列式數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase Hbase
HBase是Hadoop項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫(kù)。它用于需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫操作的場(chǎng)景中。
HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計(jì)算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免費(fèi)的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其設(shè)計(jì)目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級(jí)別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長(zhǎng)處是對(duì)寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計(jì)思路能夠以相對(duì)直觀的方式簡(jiǎn)化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。
主要應(yīng)用：社會(huì)關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)這一類數(shù)據(jù)庫(kù)主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)通常是用來應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǔ)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(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)比鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國(guó)內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語言(SQL)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
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