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顾名思义就是非关系型数据库，它的出现，就是为了解决关系型数据库存在的一些问题，可以用NoSQL来进行弥补，现在听得比较多的NoSQL数据库有Redis、MongoDB、HBase等。
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NoSQL(NoSQL
=
Not
Only
SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
给一个地址吧
分类一：键值数据库
Redis, Voldemort, Oracle BDB，国内的ssdb
分类二：列存储数据库
Cassandra, HBase
分类三：文档型数据库
CouchDB, MongoDb，国内的SequoiaDB
分类四：图形(Graph)数据库
Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph
常用数据库有：
1、关系型数据库
关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。
2、分布式数据库
分布式数据库是一种数据库，数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。
3、云数据库
云数据库是针对虚拟化环境优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。
4、NoSQL数据库
NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。
5、面向对象的数据库
使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。
6、图形数据库
面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
常见的Nosql数据库有：
一、Redis数据库
Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
二、MongoDB数据库
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
扩展资料：
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
一、易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
二、大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。
三、灵活的数据模型
NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
四、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
参考资料来源：百度百科-NoSQL
1. 键值数据库
相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用：内容缓存
优点：扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点：无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族数据库
相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用：分布式数据存储与管理
优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文档数据库
相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点：性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点：缺乏统一的查询语言
使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用：大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交网络、推荐系统等
优点：灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点：复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
