NoSQL数据库的四大类型

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景如下表所示。

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.

最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。 例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

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，但它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.

最佳应用场景：适用于偏好BigTable并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。 例如： Facebook消息数据库

最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）时 例如：银行业，金融业（要求写比读更快）

最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。 例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。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。如：CouchDB, MongoDb。国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。 例如： CRM、CMS系统

最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J，InfoGrid，OrientDB，HypherGraphDB，GraphBase，InfiniteGraph，AllegroGraph。

最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别 例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱