Not only SQL
NoSQL是Not only SQL,代表着是“不仅仅是SQL”补充SQL与SQL并存；弥补了传统SQL的某些方面的不足，并不是代替了SQL。NoSQL 提供了一种与传统关系型数据库不同的存储模式，这为开发者提供了关系型数据库之外的另一种选择。
传统的关系型数据库很强大，提供了良好的控制并发操作、事务等。但是它并不能很好的应付所有的应用场景。随着数据量的增大，传统数据库扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，SQL对数据的结构格式要求严格表结构更改困难。
NoSQL的优点
易扩展
当数据规模大到一个机器装不下了，或者一台机器数据读写负载太高，需要使用cluster的时候，关系型数据库的partitioning,sharding要复杂的手工处理。MongoDB可以自动按照用户给定的sharding key把数据分片，并且动态地平衡各个机器的数据量。
灵活的数据模型
NoSQL去掉关系数据库的关系型特性，无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用
高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
NoSQL的分类
NoSQL可以大体上分为4个种类：Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。
键值（Key-Value）数据库
键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。
产品：Riak、
Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort
适用的场景 储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。
面向文档（Document-Oriented）数据库
面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
产品：
MongoDB、CouchDB、RavenDB
适用的场景 1. 日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。
列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库
列存储数据库将数据储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个Person类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
产品：Cassandra、HBase
适用的场景
1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。
图（Graph-Oriented）数据库
图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。
产品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
适用的场景
1. 在一些关系性强的数据中
2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定
参考文章：http://www.csdn.net/article/2013-07-24/2816330-how-to-choose-nosql-db
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