NoSQL选型

传统“关系型数据库”在应付互联网WEB2.0应用已显示的力不从心，由其是超大规模和高并发的SNS类型的WEB2.0网站。主要需要应对以下三方面难题：

1、对数据库高并发读写的要求。

2、对数据库高可扩展性和高可用性的要求。

3、对海量数据高效存储和访问的要求。

”关系型数据库“固有的特性的确用处不大

1、对数据库事务一致性要求低。很多WEB应用不要求严格的数据库事务，有些对读一致性要求不高，更有些对写一致性也要求不高。

2、对数据库写实时性和读实时性要求低。如发送消息给订阅者，可以接受延迟。

3、对复杂SQL查询的要求低。如非常忌讳多张大表关联查询。

为了解决以上问题，”非关系型数据库“（NoSql -- not only SQL）应运而生，再很短的时间内涌现出众多的NoSQL产品。他们各有各的适用场景，你是否对这些特性有所了解？你是否在选型时一片茫然？ 本文将解答你的疑惑，帮助你选择正确的NoSQL产品,让你少走些弯路。

NoSQL数据库分类：

1、key-value存储型--满足极高读写要求。

2、文档存储型--海量存储和访问的数据库。

3、列存储型--高可扩展性，可用性，面向分布式计算的数据库。

4、图存储型--适合存储关系

类型	部分代表	特点
列存储	Hbase Cassandra Hypertable	顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储	MongoDB CouchDB	文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储	Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis	可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）
图存储	Neo4J FlockDB InfoGrid	图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
对象存储	db4o Versant	通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
xml数据库	Berkeley DB XML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。