Nosql資料庫的分類及應用場景
nosql是not only sql的意思。是近今年新發展起來的儲存系統。當前使用最多的是key-value模型，是一種非關係型資料庫，主要是解決是海量資料下的資料庫效能和擴充套件能力。
它最大的特點在於要求的資料量大，對事物的要求低。
NoSQL 它打破了長久以來關係型資料庫與ACID理論大一統的局面。NoSQL 資料儲存不需要固定的表結構，通常也不存在連線操作。在大資料存取上具備關係型資料庫無法比擬的效能優勢。
NoSQL與關係型資料庫設計理念比較
關係型資料庫中的表都是儲存一些格式化的資料結構，每個元組欄位的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的欄位，但資料庫會為每個元組分配所有的欄位，這樣的結構可以便於表與表之間進行連線等操作，但從另一個角度來說它也是關係型資料庫效能瓶頸的一個因素。而非關係型資料庫以鍵值對儲存，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的欄位，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會侷限於固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。
傳統關係型資料庫單表支撐到千萬級基本上就達到了瓶頸，要通過分庫，分表，多副本等多種方式來解決，典型的如淘寶的生成庫，但是這需要有強大的資料庫團隊支撐，成本較高。NoSQL就為了解決在資料增長過程中面臨的效能，水平擴充套件問題。當然選用NoSQL系統在查詢複雜度等多個維度都會受到約束，選用關係型資料庫分庫分表後其實也是一樣，複雜查詢排序等能力是不能直接使用了。
1. 它們可以處理超大量的資料。
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫效能，尤其在大資料量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關係性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的互動頻繁的應用，Cache效能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要效能高很多了。
2. 它們執行在便宜的PC伺服器叢集上。
PC叢集擴充起來非常方便並且成本很低，避免了“sharding”操作的複雜性和成本。
3. 它們擊碎了效能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和資料轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
“SQL並非適用於所有的程式程式碼，” 對於那些繁重的重複操作的資料，SQL值得花錢。但是當資料庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
4. 沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關係資料庫提供了無可比擬的功能集合，而且在資料完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業的具體需求可能沒有那麼多。
5. Bootstrap支援。
因為NoSQL專案都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支援。這一點它們與大多數開源專案一樣，不得不從社群中尋求支援
NoSQL資料庫的型別
NoSQL可以大體上分為4個種類：Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一覽這些型別的特性：
一、 鍵值（Key-Value）資料庫
鍵值資料庫就像在傳統語言中使用的雜湊表。你可以通過key來新增、查詢或者刪除資料，鑑於使用主鍵訪問，所以會獲得不錯的效能及擴充套件性。
產品：Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort
有誰在使用：GitHub （Riak）、BestBuy （Riak）、Twitter （Redis和Memcached）、StackOverFlow （Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube （Memcached）、Wikipedia（Memcached）
適用的場景
儲存使用者資訊，比如會話、配置檔案、引數、購物車等等。這些資訊一般都和ID（鍵）掛鉤，這種情景下鍵值資料庫是個很好的選擇。
不適用場景
1. 取代通過鍵查詢，而是通過值來查詢。Key-Value資料庫中根本沒有通過值查詢的途徑。
2. 需要儲存資料之間的關係。在Key-Value資料庫中不能通過兩個或以上的鍵來關聯資料。
3. 事務的支援。在Key-Value資料庫中故障產生時不可以進行回滾。
二、 面向文件（Document-Oriented）資料庫
面向文件資料庫會將資料以文件的形式儲存。每個文件都是自包含的資料單元，是一系列資料項的集合。每個資料項都有一個名稱與對應的值，值既可以是簡單的資料型別，如字串、數字和日期等；也可以是複雜的型別，如有序列表和關聯物件。資料儲存的最小單位是文件，同一個表中儲存的文件屬性可以是不同的，資料可以使用XML、JSON或者JSONB等多種形式儲存。
產品：MongoDB、CouchDB、RavenDB
有誰在使用：SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare （MongoDB）、NBC News （RavenDB）
適用的場景
1. 日誌。企業環境下，每個應用程式都有不同的日誌資訊。Document-Oriented資料庫並沒有固定的模式，所以我們可以使用它儲存不同的資訊。
2. 分析。鑑於它的弱模式結構，不改變模式下就可以儲存不同的度量方法及新增新的度量。
不適用場景
在不同的文件上新增事務。Document-Oriented資料庫並不支援文件間的事務，如果對這方面有需求則不應該選用這個解決方案。
三、 列儲存（Wide Column Store/Column-Family）資料庫
列儲存資料庫將資料儲存在列族（column family）中，一個列族儲存經常被一起查詢的相關資料。舉個例子，如果我們有一個Person類，我們通常會一起查詢他們的姓名和年齡而不是薪資。這種情況下，姓名和年齡就會被放入一個列族中，而薪資則在另一個列族中。
產品：Cassandra、HBase
有誰在使用：Ebay （Cassandra）、Instagram （Cassandra）、NASA （Cassandra）、Twitter （Cassandra and HBase）、Facebook （HBase）、Yahoo!（HBase）
適用的場景
1. 日誌。因為我們可以將資料儲存在不同的列中，每個應用程式可以將資訊寫入自己的列族中。
2. 部落格平臺。我們儲存每個資訊到不同的列族中。舉個例子，標籤可以儲存在一個，類別可以在一個，而文章則在另一個。
不適用場景
1. 如果我們需要ACID事務。Vassandra就不支援事務。
2. 原型設計。如果我們分析Cassandra的資料結構，我們就會發現結構是基於我們期望的資料查詢方式而定。在模型設計之初，我們根本不可能去預測它的查詢方式，而一旦查詢方式改變，我們就必須重新設計列族。
四、 圖（Graph-Oriented）資料庫
圖資料庫允許我們將資料以圖的方式儲存。實體會被作為頂點，而實體之間的關係則會被作為邊。比如我們有三個實體，Steve Jobs、Apple和Next，則會有兩個“Founded by”的邊將Apple和Next連線到Steve Jobs。
產品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
有誰在使用：Adobe （Neo4J）、Cisco （Neo4J）、T-Mobile （Neo4J）
適用的場景
1. 在一些關係性強的資料中
2. 推薦引擎。如果我們將資料以圖的形式表現，那麼將會非常有益於推薦的制定
不適用場景
不適合的資料模型。圖資料庫的適用範圍很小，因為很少有操作涉及到整個圖。
問題：
NoSQL與Hadoop的區別？
NoSQL，是not only sql，是非關係資料庫，不同於oracle等關係資料庫，Hadoop框架中的HBase即為NoSQL資料庫。
hadoop是分散式解決方案，即為Mapreduce（計算的）和HDFS（檔案系統）,使用Hadoop和NoSQL可以構造海量資料解決方案。有很多子模組，包含HDFS、MapReduce以及HBase
現在招聘要求比較多的是redis及mongodb這兩種。