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NoSQL（非关系型数据库）是什么？
非关系型数据库也称为 NoSQL 数据库，请注意，NoSQL 的本意是“Not Only SQL”，指的是非关系型数据库，而不是“No SQL”（没有SQL）的意思。
NoSQL 数据库的产生之初并不是要彻底地否定和终结关系型数据库，而是作为传统关系型数据库的一个有效补充。
随着互联网 Web2.0、Web3.0 网站的兴起，传统的关系型数据库在应付这些网站，特别是对于规模日益扩大的海量数据，超大规模和高并发的微博、微信等类型的动态网站时已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如，传统关系型数据库的 I/O 瓶颈、性能瓶颈等都难以有效突破。
于是出现了大批针对特定场景，以高性能、高并发以及使用便利为目的的功能特异化的数据库产品，非关系型数据库就是在这样的情景中诞生并得到非常迅速发展的。在这些特定的场景下，NoSQL 数据库可以发挥出难以想象的高效率和高性能。近年来，NoSQL 这个术语得到了广泛认同。
NoSQL 是非关系型数据库的广义定义，它打破了长久以来关系型数据库与 ACID 理论大一统的局面。
NoSQL 数据库的数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作，其在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势，满足了企业应用需要将数据存储在横向且伸缩性上更强的功能需求。例如，Google 的 BigTable、Amazon 的 Dynamo 都是非常成功的商业 NoSQL 实现。
在开源的 NoSQL 体系中，从早期的 Memcached 缓存软件到当今 Facebook 的 Cassandra、Apache 的 HBase，都得到了广泛应用，redis、MongoDB 等新兴的 NoSQL 数据库，也逐渐受到各类公司的欢迎和追捧。
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) NoSQL 数据库为了适应灵活及高性能、高并发需求而生，忽略影响高性能、高并发的功能。
3) 在 NoSQL 数据库领域，当今的最典型产品为 redis（持久化缓存）、MongoDB、Memcached（纯内存）等。
4) NoSQL 数据库没有标准的查询语言(SQL)，通常使用 REST 式的数据接口或者查询 API。
键值数据库主要使用一个哈希表，表中有一个特定的键和一个指针（指向特定的数据）。对于 IT 系统来说，key/value 模型的优势在于简单、易部署、高并发。
下面就来举例说明。
我们要找人，首先定位学号 (k1, k2)，然后再找到具体的数据 (oldboy, oldgirl)。
键值存储数据库的典型产品为 Memcached、redis。
举个例子，对于 Person 类，我们通常会查询他们的姓名和年龄，而不是薪资。在这种情况下，姓名和年龄就会放入一个列族中，而薪资则放在另一个列族中。
这部分数据库通常用于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，这些列是由列族来安排的。
列存储数据库的典型产品为 Cassandra、HBase。
面向文档（document-oriented）的数据库可以看作键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，而且面向文档（document-oriented）的数据库比键值数据库的查询更高效。
面向文档的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与名称对应的值，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等。
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。
面向文档的数据库的典型产品为 MongoDB。
图形结构的数据库与其他行列以及刚性结构的 SQL 数据库不同，它使用的是灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。
图形数据库的典型产品为 Neo4J、InfoGrid
NoSQL 数据库的产生之初并不是要彻底地否定和终结关系型数据库，而是作为传统关系型数据库的一个有效补充。
随着互联网 Web2.0、Web3.0 网站的兴起，传统的关系型数据库在应付这些网站，特别是对于规模日益扩大的海量数据，超大规模和高并发的微博、微信等类型的动态网站时已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如，传统关系型数据库的 I/O 瓶颈、性能瓶颈等都难以有效突破。
于是出现了大批针对特定场景，以高性能、高并发以及使用便利为目的的功能特异化的数据库产品，非关系型数据库就是在这样的情景中诞生并得到非常迅速发展的。在这些特定的场景下，NoSQL 数据库可以发挥出难以想象的高效率和高性能。近年来，NoSQL 这个术语得到了广泛认同。
NoSQL 是非关系型数据库的广义定义，它打破了长久以来关系型数据库与 ACID 理论大一统的局面。
NoSQL 数据库的数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作，其在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势，满足了企业应用需要将数据存储在横向且伸缩性上更强的功能需求。例如，Google 的 BigTable、Amazon 的 Dynamo 都是非常成功的商业 NoSQL 实现。
在开源的 NoSQL 体系中，从早期的 Memcached 缓存软件到当今 Facebook 的 Cassandra、Apache 的 HBase，都得到了广泛应用，redis、MongoDB 等新兴的 NoSQL 数据库，也逐渐受到各类公司的欢迎和追捧。
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。
非关系型数据库（NoSQL）知识小结
1) NoSQL 数据库不是否定关系型数据库，而是作为关系型数据库的一个重要补充。2) NoSQL 数据库为了适应灵活及高性能、高并发需求而生，忽略影响高性能、高并发的功能。
3) 在 NoSQL 数据库领域，当今的最典型产品为 redis（持久化缓存）、MongoDB、Memcached（纯内存）等。
4) NoSQL 数据库没有标准的查询语言(SQL)，通常使用 REST 式的数据接口或者查询 API。
非关系型数据库种类介绍
1) 键值存储数据库
键值（key-value）数据库类似于传统语言中使用的哈希表，可以通过 key 来添加、查询或者删除数据，因为是使用 key 主键访问，所以会获得很高的性能及扩展性。键值数据库主要使用一个哈希表，表中有一个特定的键和一个指针（指向特定的数据）。对于 IT 系统来说，key/value 模型的优势在于简单、易部署、高并发。
下面就来举例说明。
k1→oldboy
k1 是键，相当于学号，oldboy 对应的就是真实的数据，相当于具体的人。我们要找人，首先定位学号 (k1, k2)，然后再找到具体的数据 (oldboy, oldgirl)。
键值存储数据库的典型产品为 Memcached、redis。
Memcached、redis 是互联网领域里中小型企业网站使用最多的 NoSQL 数据库种类。
2) 列存储数据库
列存储（column-oriented）数据库会将数据储存在列族（column family）中，一个列族通常存储会被一起查询的相关数据。举个例子，对于 Person 类，我们通常会查询他们的姓名和年龄，而不是薪资。在这种情况下，姓名和年龄就会放入一个列族中，而薪资则放在另一个列族中。
这部分数据库通常用于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，这些列是由列族来安排的。
列存储数据库的典型产品为 Cassandra、HBase。
Cassandra、HBase 是互联网领域大型门户网站使用较多的 NoSQL 数据库种类。例如，新浪、京东网站使用的是 HBase，360 安全公司使用的是 Cassandra。
3) 面向文档的数据库
面向文档（document-oriented）的数据库的灵感来自于 Lotus Notes 办公软件，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。面向文档（document-oriented）的数据库可以看作键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，而且面向文档（document-oriented）的数据库比键值数据库的查询更高效。
面向文档的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与名称对应的值，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等。
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。
面向文档的数据库的典型产品为 MongoDB。
MongoDB 是互联网领域里中小型企业比较常用的面向文档的数据库种类，在部分企业里，可以替代 MySQL 作为数据库使用。
4) 图形数据库（了解即可）
图形（graph）数据库允许我们将数据以图形的方式进行存储。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。图形结构的数据库与其他行列以及刚性结构的 SQL 数据库不同，它使用的是灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。
图形数据库的典型产品为 Neo4J、InfoGrid
在笔者工作的十多年里，没有使用过图形数据库，不过根据国外网站数据库排名信息来看，Neo4J 上升到了 21位（截至笔者写作时），看来该软件正在被越来越多的人所熟知，我们对它保持关注吧，建议简单了解就可以了。
