哪個屬于Nosql數(shù)據(jù)庫

NoSQL，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，出現(xiàn)了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。

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常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有：

一、Redis數(shù)據(jù)庫

Redis（RemoteDictionaryServer），即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key－Value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。從2010年3月15日起，Redis的開發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開始，Redis的開發(fā)由Pivotal贊助。

二、MongoDB數(shù)據(jù)庫

MongoDB是一個介于關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的產品，是非關系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。

Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現(xiàn)類似關系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。

擴展資料：

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

一、易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

二、大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

三、靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無須事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時代尤其明顯。

四、高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

參考資料來源：百度百科-NoSQL

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點：

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)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的交互頻繁的應用，Cache性能不高。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性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內存做反復查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術已經被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商?！蹦壳埃珻loudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經驗?！癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術?！?/p>

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走?！?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜?，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

非關系型數(shù)據(jù)庫主要包括幾類各有什么特點？

NoSQL描述的是大量結構化數(shù)據(jù)存儲方法的集合，根據(jù)結構化方法以及應用場合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類。

(1)Column-Oriented

面向檢索的列式存儲，其存儲結構為列式結構，同于關系型數(shù)據(jù)庫的行式結構，這種結構會讓很多統(tǒng)計聚合操作更簡單方便，使系統(tǒng)具有較高的可擴展性。這類數(shù)據(jù)庫還可以適應海量數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)結構的變化，這個特點與云計算所需的相關需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設計理念的Hadoop子系統(tǒng)HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用于MapReduce處理，這對于云計算的發(fā)展有很高的適應性。

(2)Key-Value。

面向高性能并發(fā)讀/寫的緩存存儲，其結構類似于數(shù)據(jù)結構中的Hash表，每個Key分別對應一個Value,能夠提供非?？斓牟樵兯俣?、大數(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作，非常適合通過主鍵對數(shù)據(jù)進行查詢和修改等操作。Key-Value數(shù)據(jù)庫的主要特點是具有極高的并發(fā)讀/寫性能，非常適合作為緩存系統(tǒng)使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value數(shù)據(jù)庫的代表。

(3)Document-Oriented。

面向海量數(shù)據(jù)訪問的文檔存儲，這類存儲的結構與Key-Value非常相似，也是每個Key分別對應一個Value,但是這個Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來進行存儲。這種存儲方式可以很方便地被面向對象的語言所使用。這類數(shù)據(jù)庫可在海量的數(shù)據(jù)中快速查詢數(shù)據(jù)，典型代表為MongoDB、CouchDB等。

NoSQL具有擴展簡單、高并發(fā)、高穩(wěn)定性、成本低廉等優(yōu)勢，也存在一些問題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會造成開發(fā)人員的額外學習成本;NoSQL大多為開源軟件其成熟度與商用的關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相比有差距;NoSQL的架構特性決定了其很難保證數(shù)據(jù)的完整性，適合在一些特殊的應用場景使用。

簡述什么是nosql數(shù)據(jù)庫，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯(lián)網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

文章標題：nosql的基本特征,nosql具有非常豐富的數(shù)據(jù)類型
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