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可以将典型的 NoSQL 划分为 4 种类型，分别是键值数据库、列式数据库、文档数据库和图形数据库

键值(Key-Value)存储数据库:

应用：内容缓存

相关产品：Redis、Riak、Memcached、Voldemort, Oracle BDB

它使用一个哈希表，表中的 Key（键）用来定位 Value（值），即存储和检索具体的 Value。数据库不能对 Value 进行索引和查询，只能通过 Key 进行查询。Value 可以用来存储任意类型的数据，包括整型、字符型、数组、对象等。

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

2 列族数据库

应用：分布式数据存储与管理

相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列

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

3 文档数据库

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

相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高，文档数据库主要用于存储和检索文档数据，非常适合那些把输入数据表示成文档的应用

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

4 图形数据库

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

相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

图形数据库以图论为基础，用图来表示一个对象集合，包括顶点及连接顶点的边。图形数据库使用图作为数据模型来存储数据，可以高效地存储不同顶点之间的关系。

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

关系型数据库和非关系型数据库对比

关系型（RDBMS）优点： 强大查询功能   强已执行  二级索引

非关系型（NoSQL）优点： 模式灵活  扩展性  性能（不用结构化数据）

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