一、NoSQL 介绍
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性（C）、可用性（A）与分区容错性（P），这是 Eric Brewer 教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是 NoSQL 数据库的理论基石，至今 NoSQL 领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款 NoSQL 同时兼顾着这三点特性。
NoSQL 必须要在一致性、可用性与分区容错性之间做出取舍，目前而言，几乎所有的 NoSQL 都是在保有分区容错性的基础上选择一致性或可用性，例如 HBase 就是牺牲了部分可用性换取了完全的一致性，与 HBase 类似的 Cassandra 则是牺牲了强一致性换来了可用性的保证。
二、NoSQL 应用场景
NoSQL 作为分布式系统的实现，海量数据永久性存储、非结构化数据存储、超大规模数据高效读写、超强水平扩展能力等这些特征让 NoSQL 得到了广泛应用。
三、NoSQL 不足之处
事务支持、关联特性，甚至于 SQL 查询，这些却是 NoSQL 的短板，也决定了 NoSQL 尚且取代不了关系型数据库。
四、NoSQL 分类
通常情况下，我们将 NoSQL 按功能特性不同分为4大类，即键值型、面向列族存储、文档型以及图数据库，参考下面表格：
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类型 |
特点 |
应用 |
案例 |
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键值型 |
简单数据存储形式，通过键来访问值 |
图像存储 |
Redis MemcacheDB Berkeley DB |
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可以通过key快速查询到其value |
基于键的文件系统 |
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一般来说，存储不管value的格式，照单全收 |
设计为可扩展系统 |
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列族 |
稀疏矩阵存储形式，通过行列作为键 |
网络爬虫结果存储 |
Hbase Cassandra Accumulo |
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方便存储结构化和半结构化数据 |
大数据交互式查询 |
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方便数据压缩提供数据查询IO优势 |
软一致性 |
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文档型 |
讲层次化的数据结构存储形式 |
文档搜索 |
MongoDB CouchDB Couchbase |
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文档存储一般用类似json的格式存储 |
互联网内容管理 |
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对某些字段建立索引以实现关系型数据库的某些功能 |
高度变化的数据 |
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图存储 |
适用于关联性要求高的问题 |
社交网络 |
Neo4j FlockDB InfiniteGraph |
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图形关系的最佳存储 |
欺诈侦测 |
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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 |
强关联的数据 |
五、常见 NoSQL 介绍
以下四种 NoSQL 是最常使用的：
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Redis：基于内存、支持持久化的键值型数据库
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HBase：面向列、高效随机读写的 NoSQL
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Cassandra：面向列、写入优化的 NoSQL
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MongoDB：查询高效、支持多索引的文档型数据库。
1、Redis：
Redis 是一个高性能、Key-Value的 NoSQL 数据库，内存访问，支持持久化磁盘，支持多种数据结构和算法（string，hash，list，set，zset，Bitmaps，HyperLogLog等）。主要应用在缓存场景。
主要特点：
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高性能
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纯内存访问（非数据同步无需读取磁盘）
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单线程
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非阻塞多路IO复用
2、HBase：
HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库，是 Google Bigtable 的开源实现，底层存储基于 HDFS，原生支持 MapReduce 计算框架。主要应用在海量数据存储、超大规模随机读写访问的场景。
主要特点：
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随机读写访问
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分布式、面向列
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强一致性
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底层数据存储在 HDFS 之上
3、Cassandra：
Cassandra 是一个分布式、无中心、弹性可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型。Cassandra 为优异的写吞吐做了特别优化，因此通常应用在写大于读的场景。
主要特点：
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分布式、去中心化
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弹性可扩展
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可调一致性（consistency level）
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高性能
4、MongoDB：
MongoDB 是一个分布式、面向文档的 NoSQL 数据库，用于大容量数据存储，提供统一的数据格式（bson），支持不同类型的索引。适用于存放对象或Json格式数据、追求高性能的业务场景。
主要特点：
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面向文档，非常灵活
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支持各种类型的索引
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复制和故障切换，实现高可用性
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自动分片，易于扩展
本文介绍了 NoSQL 基本概念，CAP 理论，NoSQL 的分类，重点讲解了大数据存储常用的几种 NoSQL 数据库，包括基本概念、使用场景、主要特点。
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