** 优点：** 易扩展 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样 就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 大数据量，高性能，快速读写 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。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒 度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的 Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。 灵活的数据模型 NoSQL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。而在关系数据库 里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的 web2.0时代尤其明显。 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。 低廉的成本 这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本; ** 缺点：** 但瑕不掩瑜，NoSQL数据库还存在着很多的不足，常见主要有下面这几个： 不提供对SQL的支持：如果不支持SQL这样的工业标准，将会对用户产生一定的学习和应用迁移成本; 支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几十年的完善不可同日而语;
1、数据库表schema经常变化 比如在线商城，维护产品的属性经常要增加字段，这就意味着ORMapping层的代码 和配置要改，如果该表的数据量过百万，新增字段会带来额外开销（重建索引等）。NoSQL应用在这种场景，可以 极大提升DB的可伸缩性，开发人员可以将更多的精力放在业务层。 2、数据库表字段是复杂数据类型 对于复杂数据类型，比如SQL Sever提供了可扩展性的支持，像xml类型的字段。很多用过的同学应该知道，该字 段不管是查询还是更改，效率非常一般。主要原因是是DB层对xml字段很难建高效索引，应用层又要做从字符流到 dom的解析转换。NoSQL以json方式存储，提供了原生态的支持，在效率方便远远高于传统关系型数据库。 3、高并发数据库请求 此类应用常见于web2.0的网站，很多应用对于数据一致性要求很低，而关系型数据库的事务以及大表join反而成 了”性能杀手”。 4、海量数据的分布式存储 海量数据的存储如果选用大型商用数据，如Oracle，那么整个解决方案的成本是非常高的，要花很多钱在软硬件 上。NoSQL分布式存储，可以部署在廉价的硬件上，是一个性价比非常高的解决方案。 并不是说NoSQL可以解决一切问题，像ERP系统、BI系统，在大部分情况还是推荐使用传统关系型数据库。主要的 原因是此类系统的业务模型复杂，使用NoSQL将导致系统的维护成本增加。
