NoSQL定义

不同于关系型数据库，NoSQL 数据库（也叫非 SQL 或非关系型数据库）提供的数据存储、检索机制并不是基于表关系建模的。没有了数据表，自然就没有了多表连查（join操作）的性能顾虑，范式约束和反范式化的抉择也就不复存在了。
对于 NOSQL，另一种有趣的理解是 Not Only SQL，在关系型数据库之外的广阔世界里，数据不一定非要打平存放到二维表格里，关系也不是只能用主键、外键、关系表来描述。

NoSQL种类

不同于关系型数据库中的表结构，NoSQL 数据库支持一些更灵活的数据结构，使得某些操作更快。

键值存储

键值存储（Key-value store）是最简单的 NoSQL 数据模型，只能存键值对儿，只能按 key 查询，因为所存储的值对数据库系统不透明（类似于 BLOB），无法根据值的特征查找或建立索引。
有些键值数据库能够对 key 进行排序，从而支持范围查询（检索 key 在特定区间内的数据），比如找出工号大于 100000 的新人信息。
数据模型上是个哈希表，因此能够达到O(1)的读写性能，适用于简单、或者频繁更改的数据，经常用作内存缓存，例如Memcached、Redis。

文档存储

文档存储（Document store）以文档（XML、JSON 等半结构化数据）为中心建模，相当于增强版的键值存储，面向文档提供更精细的数据操作。与键值存储最大的区别在于数据库能够理解并处理所存储的值（即文档），根据值的特征（即文档的内部结构）查询和建立索引。此外，文档还支持嵌套，甚至MongoDB、CouchDB等文档数据库还提供了类 SQL 的查询语言，以支持复杂查询。适用于持久化存储，用来存放不经常更改的数据，作为关系型数据库的一般替代方案。

宽列存储

宽列存储（Wide column store）中，列（column）是最小的数据单元，每一列是个名值对儿（以及用于版本控制和冲突解决的时间戳），在列之上还有一级超级列（super column）：
在这里插入图片描述
仅含列的行称为列族（column family），含有超级列的行称为超级列族（super column family），每一行（即，一个列族或超级列族）代表一个实体，包含该实体的所有相关信息：

数据模型上是个二维 Map，特点是高性能以及良好的扩展性，因此适用于非常大的数据集，被 Twitter、Facebook 等社交网络用来存储海量用户所产生的数据。

图形数据库

数据基于图来建模，图中每个节点代表一条记录，每条边表示节点之间的关系，因此能够轻松描述数据对象之间的复杂关系，比如关系模型中复杂的外键和多对多关系

图形数据库的实际应用还不十分成熟，甚至还没有一种被广泛采用的标准化查询语言，但其连接性优势尤其适用于具有复杂关系的数据模型（比如社交网络），值得期待。

NoSQL 意味着什么

采用简单的 NoSQL 模型（如键值存储），相当于把一部分工作从数据库层转移到了应用层。与数据库层相比，应用层通常更容易（横向）扩展，因此这种工作量转移有助于提升系统的可扩展性，将复杂的数据操作抛给应用层来处理，以求更大的优化空间。
甚至事务等强一致性保证也要由应用层来处理，因为多数 NoSQL 数据库并不提供事务支持。