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。

如上图，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：

五、常见 NoSQL 介绍

以下四种 NoSQL 是常使用的：

• Redis：基于内存、支持持久化的键值型数据库
• HBase：面向列、高效随机读写的 NoSQL
• Cassandra：面向列、写入优化的 NoSQL
• 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：

• 高性能
• 纯内存访问（非数据同步无需读取磁盘）
• 单线程
• 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：

• 随机读写访问
• 分布式、面向列
• 强一致性
• 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：

• 分布式、去中心化
• 弹性可扩展
• 可调一致性（consistency level）
• 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：

• 面向文档，非常灵活
• 支持各种类型的索引
• 复制和故障切换，实现高可用性
• 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。