【Nosql百度百科】Nosql科普

 NoSQL，泛指非關係型的數據庫。隨着互聯網web2.0網站的興起，傳統的關係數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高併發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關係型的數據庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據庫的產生就是爲了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。儘管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨着一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至於原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認爲這就是所謂的2.0版本。這裏列出一些比較知名的工具，可以爲大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL數據庫的四大分類

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模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、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.

列存儲數據庫。

這部分數據庫通常是用來應對分佈式存儲的海量數據。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於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。而且文檔型數據庫比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，並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。[2]  如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

因此，我們總結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、對於給定key，比較容易映射覆雜值的環境。

NoSQL數據庫的四大分類表格分析

分類	Examples舉例	典型應用場景	數據模型	優點	缺點
鍵值（key-value）[3]	Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB	內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等等。[3]	Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現[3]	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[3]
列存儲數據庫[3]	Cassandra, HBase, Riak	分佈式的文件系統	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，更容易進行分佈式擴展	功能相對侷限
文檔型數據庫[3]	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爲結構化數據	數據結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關係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[3]	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交網絡，推薦系統等。專注於構建關係圖譜	圖結構	利用圖結構相關算法。比如最短路徑尋址，N度關係查找等	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佈式的集羣方案。[3]