nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型，是一种非关系型数据库，主要是解决是海量数据下的数据库性能和扩展能力。
它最大的特点在于要求的数据量大，对事物的要求低。
NoSQL 它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
传统关系型数据库单表支撑到千万级基本上就达到了瓶颈，要通过分库，分表，多副本等多种方式来解决，典型的如淘宝的生成库，但是这需要有强大的数据库团队支撑，成本较高。NoSQL就为了解决在数据增长过程中面临的性能，水平扩展问题。当然选用NoSQL系统在查询复杂度等多个维度都会受到约束，选用关系型数据库分库分表后其实也是一样，复杂查询排序等能力是不能直接使用了。
1. 它们可以处理超大量的数据。
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，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
2. 它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3. 它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
4. 没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
5. Bootstrap支持。
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持
NoSQL数据库的类型
NoSQL可以大体上分为4个种类：Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性：
一、 键值（Key-Value）数据库
键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。
产品：Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort
有谁在使用：GitHub （Riak）、BestBuy （Riak）、Twitter （Redis和Memcached）、StackOverFlow （Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube （Memcached）、Wikipedia（Memcached）
适用的场景
储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。
不适用场景
1. 取代通过键查询，而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
2. 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
3. 事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
二、 面向文档（Document-Oriented）数据库
面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
产品：MongoDB、CouchDB、RavenDB
有谁在使用：SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare （MongoDB）、NBC News （RavenDB）
适用的场景
1. 日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。
2. 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
不适用场景
在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
三、 列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库
列存储数据库将数据储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个Person类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
产品：Cassandra、HBase
有谁在使用：Ebay （Cassandra）、Instagram （Cassandra）、NASA （Cassandra）、Twitter （Cassandra and HBase）、Facebook （HBase）、Yahoo!（HBase）
适用的场景
1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。
不适用场景
1. 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。
2. 原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构，我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，我们就必须重新设计列族。
四、 图（Graph-Oriented）数据库
图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。
产品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
有谁在使用：Adobe （Neo4J）、Cisco （Neo4J）、T-Mobile （Neo4J）
适用的场景
1. 在一些关系性强的数据中
2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定
不适用场景
不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，因为很少有操作涉及到整个图。
问题：
NoSQL与Hadoop的区别？
NoSQL，是not only sql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库，Hadoop框架中的HBase即为NoSQL数据库。
hadoop是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。有很多子模块，包含HDFS、MapReduce以及HBase