一网打尽当下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

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。

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引领的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