雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。儘管早期的堆疊程式碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至於原來很好的NoSQL資料儲存不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這裡列出一些比較知名的工具，可以為大資料建立快速、可擴充套件的儲存庫。

1. Casssandra

Cassandra最初由Facebook開發，後來成了Apache開源專案，它是一個網路社交雲端計算方面理想的資料庫。它集成了其他的流行工具如Solr，現在已經成為一個完全成熟的大型資料儲存工具。Cassandra是一個混合型的非關係的資料庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分散式的Key-Value儲存系統）更豐富，但支援度卻不如文件儲存MongoDB。Cassandra的主要特點就是它不是一個數據庫，而是由一堆資料庫節點共同構成的一個分散式網路服務，對Cassandra的一個寫操作，會被複制到其他節點上去，而對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節點上面去讀取。在最近的一次測試中，

2. Lucene/Solr

Lucene是Apache軟體基金會4 jakarta專案組的一個子專案，這是一個開放原始碼的全文檢索引擎工具包，就是說它不是一個完整的全文檢索引擎，而是一個全文檢索引擎的架構。不過大多數人並不認同Lucene是一個數據庫，因為大多數人只是用它來檢索大量的文字塊，不過它的確採用了與其他NoSQL資料儲存相似的模型。如果說查詢並不是僅僅侷限於精確的匹配，而是尋找出那些出現在塊中的字或者欄位的話，毫無疑問，Lucene/Solr是最好的查詢方式。

3. Riak

Riak是由技術公司basho開發的一個類似Dynamo的分散式Key-Value系統。其以分散式，水平擴充套件性，高容錯性等特點著稱。從事Riak工作最有趣的部分是可以使用JavaScript或者Erlang來做Map/Reduce查詢，它們會查詢每個節點，收集結果，而且可以重複，如果需要使用的結果進行重新進行搜尋的話。該系統還為類似於Solr的搜尋提供全文索引，同時還提供一個控制面板，可以檢視叢集的資訊。

4. CouchDB

CouchDB是用Erlang開發的面向文件的資料庫系統，不過它不是一個傳統的關係資料庫，而是面向文件的資料庫，其資料儲存方式有點類似lucene的index檔案格式，CouchDB最大的意義在於它是一個面向web應用的新一代儲存系統。作為一個分散式的資料庫，CouchDB可以把儲存系統分佈到n臺物理的節點上面，並且很好的協調和同步節點之間的資料讀寫一致性。CouchDB支援REST API，可以讓使用者使用JavaScript來操作CouchDB資料庫，也可以用JavaScript編寫查詢語句，可以想像一下，用AJAX技術結合CouchDB開發出來的CMS系統會是多麼的簡單和方便。

CouchDB還有一個更加商業化的“表親”——Couchbase，不過它提供快取功能，更好的分片，增量查詢，更好的索引和一些其他的功能。其實Couchbase與CouchDB也是緊密相關的，Couchbase產品包含了CouchDB的一個副本。

5. Neo4J

大多數的NoSQL資料庫只是儲存鍵和值的一個靈活的捆綁。不過Neo4J的儲存的是物件之間的關係，或者說這種結構就是數學中的“圖”。Neo4J是一個面向網路（“圖”）的資料庫，也就是說，它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化資料儲存在網路上而不是表中，當然也可以把Neo4J看作是一個高效能的圖引擎，該引擎具有成熟和健壯的資料庫的所有特性。該工具包括很多有關搜尋和分析的關係的演算法，它能夠幫助尋找誰是我的朋友，或者尋找朋友的朋友。這些“圖的遍歷”演算法，可以節省很多指標查詢的麻煩。

6. Oracle的NoSQL

也許是NoSQL運動太紅火的原因，Oracle決定開發一款產品，將鍵/值對拆分在整個節點集上，這樣的優勢在於提供了一個靈活的事務保護措施，進而可以確保從資料在節點上等待儲存開始到通過網路被成功備份結束，都盡在掌握之中。

Oracle的NoSQL Database，是在10月4號的甲骨文全球大全上釋出的Big Data Appliance的其中一個元件，Big Data Appliance是一個集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle資料庫Hadoop介面卡、Oracle資料庫Hadoop裝載器及R語言的系統。

7. MongoDB

MongoDB是一個基於分散式檔案儲存的資料庫，介於關係資料庫和非關係資料庫之間，是非關係資料庫當中功能最豐富，最像關係資料庫的。MongoDB最大的特點是他支援的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向物件的查詢語言，幾乎可以實現類似關係資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支援對資料建立索引。MongoDB支援RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多種語言。

MongoDB是高效能開源文件資料庫，也是目前最受關注的NoSQL技術之一，以敏捷、可擴充套件和對企業應用友好（支援事務，一致性和資料完整性保證，有大企業應用案例）而著稱。有人甚至認為LAMP中的M應該用MongoDB取代MySQL，其火熱程度可見一斑。使用MongoDB的公司包括Foursquare, Craiglist, 迪士尼，SAP，Intuit，EA等，國內淘寶、大眾點評、視覺中國等公司有應用。(最新版MongoDB 2.2下載)

8. Hadoop的HBase

HBase(Hadoop Database)，是一個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化儲存叢集。HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其檔案儲存系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其檔案儲存系統；Google執行MapReduce來處理Bigtable中的海量資料，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量資料。

雖然大多數人都認為Hadoop及其所有的工具都是作為管理大規模叢集的一種機制，其實不然，Hadoop也包括資料庫，在HBase中也是通過節點來傳播資料。Hadoop的Map /Reduce的架構是非常適合於複雜的計算任務或查詢工作。領土在不斷的擴張，新的資料庫像Accumulo就是Hadoop平臺的一個延伸。(Apache Accumulo是一個可靠的、可伸縮的、高效能的排序分散式的Key-Value儲存解決方案，基於單元訪問控制以及可定製的伺服器端處理。使用Google BigTable設計思路，基於Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift構建)

9. BigTable/ Accumulo/ Hypertable

BigTable是非關係的資料庫,是一個稀疏的、分散式的、持久化儲存的多維度排序Map。Bigtable的設計目的是可靠的處理PB級別的資料，並且能夠部署到上千臺機器上。Bigtable已經實現了下面的幾個目標：適用性廣泛、可擴充套件、高效能和高可用性。Bigtable已經在超過60個Google的產品和專案上得到了應用，包括Google Analytics、GoogleFinance、Orkut、Personalized Search、Writely和GoogleEarth。

谷歌的BigTable開啟了NoSQL的熱潮，現在很多公司都模仿谷歌的架構搭建了自己的平臺。谷歌的AppEngine使用者可以把鍵/值對儲存在資料庫中，而Hadoop的使用者可以把它們放在Accumulo上，其他的可以使用Hypertable。所有的這些基本上都屬於鍵/值儲存，只不過添加了一些額外的功能，增加了搜尋的速度而已。

10. DynamoDB

DynamoDB是亞馬遜的key-value模式的儲存平臺，可用性和擴充套件性都很好，效能也不錯：讀寫訪問中99.9%的響應時間都在300ms內。DynamoDB的NoSQL解決方案，也是使用鍵/值對儲存的模式，平且通過伺服器把所有的資料儲存在SSD上的三個不同的區域。如果有更高的傳輸需求，DynamoDB也可以在後臺新增更多的伺服器。