NoSQL

非关系型数据库，简称NoSQL
非关系型数据库提出另一种理念，例如，以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
NoSQL分类
由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。这些数据库中，其实实现大部分都比较简单，除了一些共性外，很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：

面向高性能并发读写的key-value数据库：
key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表，Redis是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的Web应用程序。
Redis有三个主要特点，使它优越于其它键值数据存储系统 -
● Redis将其数据库完全保存在内存中，仅使用磁盘进行持久化。
● 与其它键值数据存储相比，Redis有一组相对丰富的数据类型。
● Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。
Redis的优点
● 异常快 - Redis非常快，每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作，每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
● 支持丰富的数据类型 - Redis支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
● 操作具有原子性 - 所有Redis操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
● 多实用工具 - Redis是一个多实用工具，可用于多种用例，如：缓存，消息队列(Redis本地支持发布/订阅)，应用程序中的任何短期数据，例如，web应用程序中的会话，网页命中计数等。
Redis与其他键值存储系统
● Redis是键值数据库系统的不同进化路线，它的值可以包含更复杂的数据类型，可在这些数据类型上定义原子操作。
● Redis是一个内存数据库，但在磁盘数据库上是持久的，因此它代表了一个不同的权衡，在这种情况下，在不能大于存储器(内存)的数据集的限制下实现非常高的写和读速度。
● 内存数据库的另一个优点是，它与磁盘上的相同数据结构相比，复杂数据结构在内存中存储表示更容易操作。 因此，Redis可以做很少的内部复杂性。

面向海量数据访问的面向文档数据库：
这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为MongoDB以及CouchDB。文档存储是基于键值对存储的，其结构较之于键值对存储更为复杂，可以说在键值对的基础上更深入了一步。文档存储是假定一个特定文档的结构可以使用一种特定的模式来说明，它的出现较之于其他的NoSQL数据库类型来说是最自然的，因为设计这种方式的最初的目的就是用来存储日常文档的，并且这种方式支持对于那些通常已经聚合的数据进行复杂的查询和计算。使用关系型数据库存储数据的方式在标准化的角度看是很有意义的：每条数据只被存储一次并且通过外键来进行联系。文档存储不会去关心那些所谓的标准化，只要数据在该结构下是有意义的就可以。
例如：报纸和杂志包含有文章，如果想在关系型数据库中存储这些文章，首先你需要将这些文章给拆分开来，文章的内容在一个表中，文章的作者以及关于作者的信息要存在另一张表中，对于发布在网络上的文章的评论也需要额外的一张表来存储。正如图七所展示的那样，报纸上的一篇文章可以被存储为一个实例，这样在处理那些总是被查看的数据时可以减少查找的时间。使用文档存储的NoSQL数据库包含MongoDB和CouchDB。

面向可扩展性的分布式数据库：
这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化，MongoDB,Redis都可以用来构建分布式数据库。

非关系型数据库对比：

类型	部分代表	特点
列存储	Hbase Cassandra Hypertable	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。
文档存储	MongoDB CouchDB	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。
key-value存储	Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis	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）
图存储	Neo4J FlockDB	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。
对象存储	db4o Versant	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。
xml数据库	Berkeley DB XML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。