笔者也初进大数据公司做中台项目，关于NoSQL数据这块觉得以下总结很不错，一起分享给大家。
NoSQL类型、适用场景及使用公司
在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server;使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。
原因很简单：过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠，那么还有NoSQL什么事NoSQL之所以生存并得到发展，是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事!
关系型数据库中存在的问题
1. Impedance Mismatch
我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序，这些语言有一个共同的特性——面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQL Server，这些数据库同样有一个共同的特性——关系型数据库。这里就牵扯到了“Impedance Mismatch”这个术语：存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。类似hibernate、Entity Framework这样的ORM框架确实可以简化这个过程，但是在对查询有高性能需求时，这些ORM框架就捉襟见肘了。
2. 应用程序规模的变大
网络应用程序的规模日渐变大，我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形，我们需要不停的扩展。扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等;另一种是横向扩展，即购买更多的机器组成集群。在巨大的规模下，纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限，在Google和Facebook这种规模下，永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况，我们需要新的数据库，因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群，但是他们使用的是共享存储，这并不是我们想要的类型。于是就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所***的NoSQL纪元。
NoSQL纪元
当下已经存在很多的NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、Hbase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个：
- 不再使用SQL语言，比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
- 通常是开源项目
- 为集群运行而生
- 弱结构化——不会严格的限制数据结构类型
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：
1. 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：
- 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。
- 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。
- 事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
2. 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：
- 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。
- 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。
3. 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：
- 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。
- 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：
- 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。
- 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。
4. 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：
- 在一些关系性强的数据中
- 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。
