Apache三剑客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最为看好，因为它的开发者众多并且都是顶尖高手。Cassandra目前有很多否定的声音。CouchDB的小而精悍，赞誉很多，将要正式发布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。
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HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基于列的数据库，它们都是用Java写的。另外一类似的数据库是HyperTable，百度用在一些后台分析，因为它是C++写的，速度比较快。不过HyperTable有点边缘，不太流行。这些基于列的开源数据库目前都比Goolge的BigTable差之少一个数量级
CouchDB是一个文档数据库。其最大的竞争者是MongoDB。MongoDB和HBase都采用主从服务器设计。CouchDB的服务器分布设计和Cassandra类似，Peer to Peer类型的。主从服务器设计一般能更好的strong consistent，属于CAP理论中的CP类型。 CouchDB和Cassandra一般认为都是eventual consistent，属于CAP理论中的AP类型。但其实MongoDB和Cassandra都可以设置成strong consistent或者eventual consistent。
以上所提到的数据库都支持MapReduce。好像出了HyperTable都支持非主键索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的锁定（HBase单行锁定，MongoDB单文档锁定），因此可以实现transaction，但是实现有点复杂和低效。单就transaction这一点，目前开源NoSQL数据库没有做的比较好的。
MongoDB的最大卖点是不需构建非主键索引也能执行很多查询。但是MongoDB的服务器分布设计实在不能让人恭维，可以说是NoSQL数据库中最Ugly的实现。
K-V数据库比较多，而且上面提到的基于列的数据库和文档数据库其实也都是K-V数据库。比较流行的纯种K-V数据库有:
Memcached: 非常流行，不支持持久化
VMWare's Redis: 很流行，新浪和知乎都在用，CP类型。
MemBase: 由很多Memcached的开发者开发，使用sqlite作底层存储。在社交游戏中用的比较多, zynga在用，CP类型。
Riak, 分布式实现和CouchDB/Cassandra比较像，AP类型。支持MapReduce。
Linkin's Voldemort， 在K-V中少见的eventual consistent ，AP类型。
TT, TC
纯基于二维座标索引的是Neo4j。但是现在MongoDB和CouchDB都集成这一特性。
目前CouchDB的开发者成立的公司CouchOne收购了MemBase，将其底层sqlite换成CouchDB推出了CouchBase，从而引入MapReduce以支持非主键索引。CouchBase暂时还没有正式发布官方正式版，不过快了。虽然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的开发者宣称CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具体实现有待以后研究。
如果从成熟的角度来看，比较成熟并且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。
HBase和MongonDB和Cassandra都比较新，处于频繁更新之中。最有前途的是HBase，但是Hadoop/HBase集群的维护常常需要很多专业人员并且需要构建一个比较大的集群才能最大化体现出威力，因此用户主要是Facebook, yahoo, 百度和阿里巴巴等大公司。
个人比较期待CouchBase。
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1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
Nosql全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库管理系统设计方式。对NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS
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。
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。
两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：
1、耗时短。
2、使用索引查询，涉及少量数据。
3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。
