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NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
NoSQL数据库分四大类：
这一类数据库主要会使用到一个
哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果
DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。
[3] 举例如：Tokyo
Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存储数据库。
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，目前已经开源。
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。
[2] 如：Neo4J,
InfoGrid, Infinite Graph.
因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。
NoSQL数据库的四大分类表格分析
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分类 |
Examples举例 |
典型应用场景 |
数据模型 |
优点 |
缺点 |
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键值（key-value）[3] |
Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB |
内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。[3] |
Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现[3] |
查找速度快 |
数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据[3] |
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列存储数据库[3] |
Cassandra, HBase, Riak |
分布式的文件系统 |
以列簇式存储，将同一列数据存在一起 |
查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 |
功能相对局限 |
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文档型数据库[3] |
CouchDB, MongoDb |
Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） |
Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 |
数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 |
查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。 |
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图形(Graph)数据库[3] |
Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph |
社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 |
图结构 |
利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 |
很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。[3] |
以上内容摘自网上
NoSQL数据库的四大分类及分析
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原文地址：http://blog.csdn.net/chenleixing/article/details/43192639
