NoSQL(NoSQL
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=
Not
Only
SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
给一个地址吧
一个解决方案是使用键值（Key-Value）存储数据库，这是一种NoSQL（非
关系型数据库
）模型，其数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储。KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比
SQL数据库
存储拥有更好的读写性能。
下载NoSQL(社区版、企业版)：
如果没有还要下载JAVA：
把下载的kv-ce-2.1.3.zip解压到kv-ce-2.1.3目录里，
命令行窗口1：
cd kv-ce-2.1.3
java -jar lib/kvstore.jar kvlite
命令行窗口2：
cd kv-2.1.3
java -jar lib/kvstore.jar ping -host myhost -port 5000
编译并运行实例程序：
javac -cp examples:lib/kvclient.jar examples/hello/HelloBigDataWorld.java
java -cp examples:lib/kvclient.jar hello.HelloBigDataWorld
管理示例：
java -jar lib/kvstore.jar runadmin -host host01 -port 5000
kv- configure -name "mystore"
kv- plan deploy-datacenter -name MyDC -rf 3 -wait
kv- plan deploy-sn -dcname MyDC -host host01 -port 5000 -wait
kv- plan deploy-admin -sn sn1 -port 5001
kv- pool create -name MyPool
kv- pool join -name MyPool -sn sn1
kv- plan deploy-sn -dcname MyDC -host host02 -port 5000 -wait
kv- pool join -name MyPool -sn sn2
kv- plan deploy-sn -dcname MyDC -host host03 -port 5000 -wait
kv- pool join -name MyPool -sn sn3
kv- topology create -name MyStoreLayout -pool MyPool -partitions 100
kv- topology preview -name MyStoreLayout
kv- plan deploy-topology -name MyStoreLayout -wait
kv- show plans
kv- show topology
kv- verify
kv- quit
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
存储的是坐标（coordinate.add(x),coordinate.add(y)），然后对其建立的索引。查询的时候却只能指定一个单一的值，并不能同时给定x,y坐标值然后进行查询。
nosql四大分类：1、KV键值对。
2、文档型数据库。
3、列存储数据库。
4、图关系数据库。nosql是非关系型数据库，NoSQL（NotOnlySQL），意思是"不仅仅是SQL"，指的是非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
