前言
我们都知道Sql(Structured Query Language)，翻译过来就是结构化查询语言，常用的Sql database有mysql、oracle、sqlserver等等，那NoSql是什么呢？
NoSql在维基上面的解释是，"non SQL" or "non relational"，翻译过来就是非SQL或非关系，我们通常的解释是Not only sql，不仅仅是SQL，我们从相关联的地方来逐步掰扯掰扯。
结构化与no 结构化
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结构化数据：行数据，存储在二维表(关系型数据库)，可以用结构来逻辑表达实现的数据。 -
非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、图像、音频、视频等。 -
半结构化数据：介于两者之间，JSON、HTML文档就属于半结构化数据，自描述、数据的结构和内容混在一起，没有明显区分。
先看看数据模型，结构化：二维表(关系型)，非结构化：无，半结构化：树，图。
设计角度
SQL遵循ACID原则
A：原子性（Atomicity）
C：一致性（Consistency）
I：隔离性（Isolation）
D：持久性（Durability
数据库设计：3NF
一：确保每列保持原子性
二：确保表中的每列都和主键相关
三：确保每列都和主键直接相关而不是间接相关
NoSQL遵循CAP理论，布式系统只能满足其中两项
C：一致性（Consistency)（所有节点在同一时间具有相同的数据）
A：可用性（Availability）（保证每个请求不管成功或者失败都有响应）
P：分区容错性（Partition tolerance）（系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作）
使用BASE模型
Basically Available：基本可用
Soft State：软状态，可以一段时间内状态不同步
Eventually consistent：最终一致性
分布式系统一致性
N--数据复制的份数；节点
W--更新数据时需要写完成的节点数；
R--更新时需要读取的节点数；
如果W+R>N，则强一致性
W+R<=N，弱一致性
为了保证高可用性，一般设置N>=3
优缺点
优点
关系型数据库：事务机制和高效的查询机制
非关系型数据库：灵活的可扩展性，灵活的数据模型，与云计算紧密融合。
缺点
关系型数据库：web2.0时代，海量数据的管理需求，数据高并发的需求，高可扩展性和高可用性的需求都很难满足。
- 网站系统通常不要求严格的数据库事务
- 并不要求严格的读写实时性
- 通常不包含大量复杂的SQL查询
非关系型数据库：复杂的查询和事务，还有不如关系型成熟
解决办法
没有一个模式能够适用于截然不同的业务场景
关系模型作为统一的数据模型即被用于数据分析，也被用于在线业务，但这两者一个强调高吞吐，一个强调低延时，已经演化出完全不同的架构。
Hadoop就是针对数据分析，MongoDB、Redis等就是针对在线业务，两者都抛弃了关系模型。所以在设计的时候要根据业务的实际场景来划分不同的数据区域，做不同的数据处理。
NoSQL四大类型
键值数据库：例：Redis、SimpleDB、Memcached，键值对模式，涉及频繁读写，拥有简单数据模型的应用，内容缓存，比如会话、配置文件、参数、购物车等，扩展性好、灵活、大量写操作时性能高，无法存储结构化信息，条件查询效率低，不支持事务，某些键值数据库中产生故障时，不可用回滚。列族数据库：例：BigTable、Hbase、HadoopDB，列族模式，分布式数据库存储和管理、数据分布于多个数据中心的应用，可以容忍副本中存在短期不一致情况的应用，拥有动态字段的应用，拥有潜在大量数据的应用，查找速度快、可扩展性强，容易进行分布式扩展，复杂性低，功能较少，大都不支持强事务一致性。文档数据库：例：MongoDB、CouchDB，键值是版本化的文档，存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据，用于后台具有大量读写操作的网站，使用JSON数据结构的应用，使用嵌套结构等非规范化数据的应用程序，性能较好(高并发)，灵活高，复杂低，数据结构灵活，可以将经常查询的数据存储同一个文档中，既可以根据键来构建索引，也可以根据值(内容)构建索引。像XML文档、HTML文档、JSON文档都能够对包含的数据类型和内容进行“自我描述”。缺点是缺乏统一的查询语法，文档数据库不支持文档间的事务。图形数据库：例：Neo4J，图结构模式，专门用于处理具有高度相互关联关系的数据，比较适合于社交网络、模式识别、依赖分析、推荐系统已经路径寻找等问题，灵活性高，支持复杂回形算法，可用于构建复杂的关系图谱，复杂性高，只能支持一定的数据规模。
附上对比图
| 比较标准 | RDBMS | NoSQL | 备注 |
|---|---|---|---|
| 数据库原理 | 完全支持 | 部分支持 | RDBMS有关系代数理论作为基础，NOSQL没有统一的理论基础 |
| 数据规模 | 大 | 超大 | RDBMS很难横向扩展，纵向扩展的空间有限，性能随规模增大而降低，NOSQL容易实现增加设备支持 |
| 数据库模式 | 固定 | 灵活 | RDBMS定义数据库模式严格遵守约束条件，NOSQL不存在数据库模式 |
| 查询效率 | 快 | 弱 | RDBMS借助索引机制可以实现快速查询，NOSQL没有复制查询的索引，不具备高度结构化查询特性 |
| 一致性 | 强 | 弱 | RDBMS遵循ACID原则，NOSQL放松事务要求，遵循BASE模型只能保证最终一致性 |
| 数据完整性 | 容易 | 很难 | RDBMS通过主键或者非空约束、外键等来实现，NOSQL无法实现 |
| 扩展性 | 一般 | 好 | 参考数据规模 |
| 可用性 | 好 | 很好 | RDBMS在任何时候都可以保证数据一致性为优先目标、其次才是优化系统性能，随数据量增大为保证一致性只能提供较弱的可用性，NOSQL能提供较高的可用性 |
| 标准化 | 是 | 否 | RDBMS已经标准化(SQL)，NOSQL没有统一查询语言，没有行业标准 |
| 技术支持 | 高 | 低 | RDBMS成熟，NOSQL起步 |
| 可维护性 | 复杂 | 复杂 |
结语
对NoSQL兴趣的话推荐另外一篇文章，是关于Hbase的。
浅谈Hbase与中间的一些设计策略
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