NoSQL數據庫的四大分類
（1）鍵值(Key-Value)存儲數據庫

這一類數據庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.

典型應用場景：內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等等。

數據模型：Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現

優缺點：查找速度快；數據無結構化，通常只被當作字符串或者二進制數據

（2）列存儲數據庫。

這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.

典型應用場景：分布式的文件系統

數據模型：以列簇式存儲，將同一列數據存在一起

優缺點：查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展；功能相對局限

（3）文檔型數據庫

文檔型數據庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數據庫可 以看作是鍵值數據庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數據庫比鍵值數據庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型數據庫SequoiaDB，已經開源。

典型應用場景：Web應用（與Key-Value類似，Value是結構化的，不同的是數據庫能夠了解Value的內容）

數據模型：Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據

優缺點：數據結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關系型數據庫一樣需要預先定義表結構；查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法。

（4）圖形(Graph)數據庫

圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同，它是使用靈活的圖形模型，並且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數據庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數據庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL數據庫都有REST式的數據接口或者查詢API。 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

典型應用場景：社交網絡，推薦系統等。專註於構建關系圖譜

數據模型：圖結構

優缺點：利用圖結構相關算法。比如最短路徑尋址，N度關系查找等；很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案。

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