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NoSQL是什么？有哪些种类？以及各自的特点又是什么？请看下文.........
NoSQL是以互联网大数据应用为背景发展起来的分布式数据管理系统。NoSQL有两种解释：一是Non-Relational，即非关系数据库；另一种是Not Only SQL，即数据库管理技术不仅仅是SQL，目前第二种解释更为流行。
NoSQL系统支持的数据模型通常分为4种模型分别为：Key-Value模型，BigTable模型，文档（Document）模型以及图（Graph）模型。
(1)Key-Value模型，记为KV（Key，Value）,是非常简单而容易使用的数据模型。每个Key对应一个Value。Value可以是任意类型的数据值。它支持按照Key值来存储和提取Value值。Value值是无结构的二进制码或纯字符串，通常需要在应用层去解析相应的结构，典型数据库有：Redis，Oracle BDB。
(2)BigTable模型，又称Columns Oriented模型，能够支持结构化的数据，包括列，列簇，时间戳和版本控制等元数据的存储。该数据模型的特点是列簇式，即按列存储，每一行数据的各项被存储在不同的列中，这些列的集合称作列簇。每一列的每一个数据项都包含一个时间戳属性，以便保存同一个数据的多个版本，该类型数据库有HBase，Riak。
(3)文档模型（Document）,该模型在存储方面有以下改进：Value值支持复杂的结构定义，通常是被转换成JSON或者类似于JSON的BSON结构化文档；支持数据库索引的定义，其索引主要是按照字段名称来组织的。如：CouchDB，MongoDB，国内的开源文档数据库是SequoiaDB。
(4)图模型（Graph），表示为G（V，E），V为结点（node）的集合，每个结点具有若干属性，E为边（edge）集合，也可以具有若干属性。该模型支持图结构的各种基本算法。可以直观的表达和展示数据之间的联系。如：Neo4J，InfoGrid，Infinite Graph。
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。
下表是四种数据库的对比
分类 | 常见类型 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
KV | Redis,Oracle BDB | 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。 | Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 |
列存储数据库 | HBase, Riak | 分布式的文件系统 | 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 | 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 | 功能相对局限 |
文档型数据库 | CouchDB, MongoDb | Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） | Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 | 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 | 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。 |
图形数据库 | Neo4J, Infinite Graph | 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 | 图结构 | 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 | 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。 |
NoSQL系统为了提高存储能力和并发读写能力采用了及其简单的数据模型，支持简单的查询操作，而将复杂的操作留给应用层实现，并对数据进行划分和备份，以应对宕机和结点的失败，提高系统高可用性；通过大量结点的并行处理，合理利用资源从而获得高性能的数据库系统，并且采用的是横向扩展的方式（scale out）
