一网打尽当下NoSQL类型
在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQLServer、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQLServer；使用java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。
原因很简单：过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠，那么还有NoSQL什么事？NoSQL之所以生存并得到发展，是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事！
NoSQL(NoSQL=NotOnlySQL)，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。
关系型数据库中存在的问题
我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序，这些语言有一个共同的特性——面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQLServer，这些数据库同样有一个共同的特性——关系型数据库。这里就牵扯到了“ImpedanceMismatch”这个术语：存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。类似hibernate、EntityFramework这样的ORM框架确实可以简化这个过程，但是在对查询有高性能需求时，这些ORM框架就捉襟见肘了。
应用程序规模的变大
网络应用程序的规模日渐变大，我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形，我们需要不停的扩展。扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等；另一种是横向扩展，即购买更多的机器组成集群。在巨大的规模下，纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限，在Google和Facebook这种规模下，永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况，我们需要新的数据库，因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群，但是他们使用的是共享存储，这并不是我们想要的类型。于是就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所引领的NoSQL纪元。
NoSQL纪元
当下已经存在很多的NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、Hbase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个：
1.不再使用SQL语言，比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
2.通常是开源项目
3.为集群运行而生
4.弱结构化——不会严格的限制数据结构类型
NoSQL数据库的类型
NoSQL可以大体上分为4个种类：Key-value、Document-Oriented、Column-FamilyDatabases以及Graph-OrientedDatabases。下面就一览这些类型的特性：
键值(Key-Value)存储数据库
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。举例如：TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB.
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
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文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes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。如：Neo4J,InfoGrid,InfiniteGraph.
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
小编结语：
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