基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(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。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是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.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。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(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。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。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng)；3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)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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一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)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分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)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(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡，推薦系統(tǒng)等。
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
NoSQL(NoSQL
=
Not
Only
SQL
)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速。現(xiàn)今的計算機體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
給一個地址吧
1. 鍵值數(shù)據(jù)庫
相關(guān)產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應用：內(nèi)容緩存
優(yōu)點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高
缺點：無法存儲結(jié)構(gòu)化信息、條件查詢效率較低
使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族數(shù)據(jù)庫
相關(guān)產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應用：分布式數(shù)據(jù)存儲與管理
優(yōu)點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文檔數(shù)據(jù)庫
相關(guān)產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應用：存儲、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
優(yōu)點：性能好、靈活性高、復雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活
缺點：缺乏統(tǒng)一的查詢語言
使用者：百度云數(shù)據(jù)庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 圖形數(shù)據(jù)庫
圖形數(shù)據(jù)庫-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來存儲數(shù)據(jù)。
相關(guān)產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應用：大量復雜、互連接、低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合，如社交網(wǎng)絡、推薦系統(tǒng)等
優(yōu)點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構(gòu)建復雜的關(guān)系圖譜
缺點：復雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
通常數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢到現(xiàn)在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數(shù)據(jù)讀寫場景；但是到了大數(shù)據(jù)時代，人們更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)加入的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。
大數(shù)據(jù)時代初期，隨著數(shù)據(jù)請求并發(fā)量大不斷增大，一般都是采用的集群同步數(shù)據(jù)的方式處理，就是將數(shù)據(jù)庫分成了很多的小庫，每個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是不變的，都是保存了源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)副本，通過同步或者異步方式保證數(shù)據(jù)的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主數(shù)據(jù)庫負責寫操作，從數(shù)據(jù)庫是負責讀操作，等等根據(jù)業(yè)務復雜程度以此類推，將業(yè)務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷的擴增中，后面就采用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現(xiàn)依舊存在不足，且需要不斷進行數(shù)據(jù)庫服務器擴容。
NoSQL數(shù)據(jù)庫大致分為5種類型
1、列族數(shù)據(jù)庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個
（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲數(shù)據(jù)庫，支持跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)復制。它的數(shù)據(jù)模型提供列索引，log-structured修改，支持反規(guī)范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。
（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲，它卸下數(shù)據(jù)庫管理的工作。開發(fā)者使用Web服務請求存儲和查詢數(shù)據(jù)項
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數(shù)據(jù)存儲，基于Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術(shù)之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的數(shù)據(jù)庫，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。
2、鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個
（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值數(shù)據(jù)庫，支持數(shù)據(jù)復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。
（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數(shù)據(jù)存儲。它直接由亞馬遜Dynamo數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)；在亞馬遜S3產(chǎn)品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL數(shù)據(jù)庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。
（6）Voldemort：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。
（7）Aerospike：Aerospike數(shù)據(jù)庫是一個鍵值存儲，支持混合內(nèi)存架構(gòu)，通過強一致性和可調(diào)一致性保證數(shù)據(jù)的完整性。
3、文檔數(shù)據(jù)庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個
（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔數(shù)據(jù)庫，使用Javascript做MapReduce查詢，以及一個使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一個基于.NET語言的面向文檔數(shù)據(jù)庫。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL數(shù)據(jù)庫用來存儲基于XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。
4、圖數(shù)據(jù)庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個
（1）Neo4j：Neo4j是一個圖數(shù)據(jù)庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一個圖數(shù)據(jù)庫用來維持和遍歷對象間的關(guān)系，支持分布式數(shù)據(jù)存儲。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結(jié)合使用了內(nèi)存和磁盤，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數(shù)據(jù)分布平臺，它允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫集群之上共享和分割數(shù)據(jù)。
（2）Oracle Coherence：Oracle的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格解決方案提供了常用數(shù)據(jù)的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數(shù)據(jù)的動態(tài)劃分。
（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內(nèi)存管理解決方案。這項產(chǎn)品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制臺和BigMemory-Hadoop連接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數(shù)據(jù)管理平臺，也是一個分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺，支持內(nèi)存數(shù)據(jù)管理、復制、劃分、數(shù)據(jù)識別路由和連續(xù)查詢。
（5）Infinispan：Infinispan是一個基于Java的開源鍵值NoSQL數(shù)據(jù)存儲，和分布式數(shù)據(jù)節(jié)點平臺，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構(gòu)。
（6）GridGain：分布式、面向?qū)ο?、基于?nèi)存、SQL+NoSQL鍵值數(shù)據(jù)庫。支持ACID事務。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠充當應用的記錄系統(tǒng)，并支持各種各樣的高速緩存場景。
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