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的优点： 1.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。 2.大数据量，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。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。 3.灵活的数据类型 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。 4.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。 /**************************************************************/ NoSql的缺点： 1. 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; 2. 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mysql和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 3. 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; /**************************************************************/ NoSql的分类： 1.key-value存储 代表：Berkeley DB、Hibari、Leveldb、memcachedb、Redis、Tair、DynamoDB 特点：可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能） 优点：快速查询 不足：存储数据缺少结构化 数据模型：一系列键值对 典型应用：内容缓存、适合混合工作负载并扩展大的数据集 2.列式存储 代表：Hbase、Cassandra、Hypertable、GBase、Tera特点：顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。优点：查找速度快、可扩展性强、更容易进行分布式扩展不足：功能相对局限数据模型：以列族式存储，将同一列数据存在一起典型应用：分布式文件系统 特点：顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。 优点：查找速度快、可扩展性强、更容易进行分布式扩展 不足：功能相对局限 数据模型：以列族式存储，将同一列数据存在一起 典型应用：分布式文件系统 3.文档存储 代表：MongoDB、CouchDB、Couchbase、EJDB、MarkLogic、SequoiaDB、SimpleDB 特点：文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 优点：数据结构要求不严格 不足：查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法 数据模型：一系列键值对 典型应用：WEB应用 4.图存储 代表：Cayley、Neo4j 特点：图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。 优点：利用图结构相关算法 不足：需要对整个图做计算才能得出结果，不容易做分布式的集群方案。 数据模型：图结构 典型应用：社交网络、推荐系统等，专注于构建关系图谱 5.对象存储 代表：db4o、Versant 特点：通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。 优点：高性能、易嵌入、零管理。db4o 的 dRS（db4o Replication System）可实现 db4o 与关系型数据库的双向同步（复制） 6.xml数据库 代表：BaseX、sedna 特点：高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 优点：提供了高效的 XPath 和 XQuery 的实现，有前端界面.基于 ACID 安全事务、用户和密码管理、事务日志等.更能支持大型XML文档的存储 不足：在大量数据存储时不如其他类型数据库高效 数据模型：XML文档当前多数将nosql分为前四类
/**************************************************************/ Nosql产品：
Accumulo(Key-Value型)
Arangodb （文档型）
Aerospike (Key-Value型)
BaseX （XML型）
BeansDB (简化版的Dynamo)
Berkeley DB (Key-Value型)
Cassandra (Key-Value型)(列存储)
Cayley (Graph型)
Couchbase (CouchBase = CouchDB + MemBase)（文档型）
CouchDB （文档型）
db4o (面向对象型)
DynamoDB (Key-Value型)
EJDB （文档型）
FatDB (Key-Value型)
Flare (Key-Value型)
FoundationDB (Key-Value型)
ForestDB (Key-Value型)
Galaxy (高性能内存数据库网格 )
GBase 8a (列存储)(国产->南大通用数据技术有限公司)
HandlerSocket （日本，以mysql插件形式运行）
HBase （列式存储）
Hibari (Key-Value型)
HyperLevelDB （改进自Leveldb）(Key-Value型)
Hypertable （列式存储）
InfiniteGraph (Graph型)
iPage （基于文件）(Key-Value型)（java lib）
Jackrabbit （文档型）
Keyspace (Key-Value型)
LedisDB (基于Leveldb，类似redis)(Key-Value型)
Leveldb (Key-Value型)
LiteDB (嵌入式)（文档型）
MarkLogic （文档型）
MapDB (嵌入式Java数据库引擎)
Maxtable （高性能、可扩展的、PB级海量数据处理系统）
Memcached (Key-Value型)
memcachedb (Key-Value型)给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制
Memlink (Key-Value型)
MongoDB （文档型）
Neo4j (Graph型)
nessDB (Key-Value型)
Oceanbase （分布式关系数据库）(阿里开发现已经用于淘宝和支付宝)
Oracle NoSQL Database(Key-Value型)
Orient DB （文档型）
PouchDB （最便携的CouchDB）（文档型）
RavenDB （文档型）
Redis (Key-Value型)
RethinkDB （ JSON 文档型）
Riak (Key-Value型)
RocksDB (基于Leveldb)(Key-Value型)
sedna （XML型）
SequoiaDB（文档型）(国产->第一个商用nosql数据库)
SimpleDB （文档型）
SSDB (基于Leveldb,替代 Redis)(Key-Value型)
Tair(Key-Value型)(国产-> 淘宝开发)
Tera (使用了bigtable的数据模型)（列式存储）
tiger (Key-Value型)
TomP2P (Key-Value型)
Tokyo Cabinet/Tokyo Tyant (Key-Value型)
TreapDB (Key-Value型)
UnQLite (嵌入式)（文档型）(Key-Value型)
Versant (面向对象型)
Voldemort (Key-Value型)
WhiteDB (轻量级 NoSQL )
xuncache (Key-Value型)
/**************************************************************/
NOSQL的总结暂时先写到这里，对每个nosql的数据库的简短描述和比较将在后续上传