㈠ 現在最成熟的開源nosql是什麼分別有什麼優缺點
Apache三劍客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最為看好，因為它的開發者眾多並且都是頂尖高手。Cassandra目前有很多否定的聲音。CouchDB的小而精悍，贊譽很多，將要正式發布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。
HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基於列的資料庫，它們都是用Java寫的。另外一類似的資料庫是HyperTable，網路用在一些後台分析，因為它是C++寫的，速度比較快。不過HyperTable有點邊緣，不太流行。這些基於列的開源資料庫目前都比Goolge的BigTable差之少一個數量級
CouchDB是一個文檔資料庫。其最大的競爭者是MongoDB。MongoDB和HBase都採用主從伺服器設計。CouchDB的伺服器分布設計和Cassandra類似，Peer to Peer類型的。主從伺服器設計一般能更好的strong consistent，屬於CAP理論中的CP類型。 CouchDB和Cassandra一般認為都是eventual consistent，屬於CAP理論中的AP類型。但其實MongoDB和Cassandra都可以設置成strong consistent或者eventual consistent。
以上所提到的資料庫都支持MapRece。好像出了HyperTable都支持非主鍵索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的鎖定（HBase單行鎖定，MongoDB單文檔鎖定），因此可以實現transaction，但是實現有點復雜和低效。單就transaction這一點，目前開源NoSQL資料庫沒有做的比較好的。
MongoDB的最大賣點是不需構建非主鍵索引也能執行很多查詢。但是MongoDB的伺服器分布設計實在不能讓人恭維，可以說是NoSQL資料庫中最Ugly的實現。
K-V資料庫比較多，而且上面提到的基於列的資料庫和文檔資料庫其實也都是K-V資料庫。比較流行的純種K-V資料庫有:
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類型。
MemBase: 由很多Memcached的開發者開發，使用sqlite作底層存儲。在社交遊戲中用的比較多, zynga在用，CP類型。
Riak, 分布式實現和CouchDB/Cassandra比較像，AP類型。支持MapRece。
Linkin's Voldemort， 在K-V中少見的eventual consistent ，AP類型。
TT, TC
純基於二維座標索引的是Neo4j。但是現在MongoDB和CouchDB都集成這一特性。
目前CouchDB的開發者成立的公司CouchOne收購了MemBase，將其底層sqlite換成CouchDB推出了CouchBase，從而引入MapRece以支持非主鍵索引。CouchBase暫時還沒有正式發布官方正式版，不過快了。雖然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的開發者宣稱CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具體實現有待以後研究。
如果從成熟的角度來看，比較成熟並且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。
HBase和MongonDB和Cassandra都比較新，處於頻繁更新之中。最有前途的是HBase，但是Hadoop/HBase集群的維護常常需要很多專業人員並且需要構建一個比較大的集群才能最大化體現出威力，因此用戶主要是Facebook, yahoo, 網路和阿里巴巴等大公司。
個人比較期待CouchBase。
轉載僅供參考，版權屬於原作者。祝你愉快，滿意請採納哦
㈡ couchbase net client.2.1.1怎麼使用
兩個途徑都可以：
1、 直接下載類庫
2、 通過執行NuGet Package Manger命令：
PM> Install-Package CouchbaseNetClient
1.3. 試用
1.3.1 建立項目
通過visual studio 新建一個控制台程序，並且添加Couchbase.dll, Enyim.Memcached.dll,
Newtonsoft.Json.dll and RestSharp.dll這幾個程序集的引用（這幾個動態鏈接庫可在下載的類庫包中找到）
1.3.2 添加配置
你可以使用編程方式或者使用couchbase 配置節在app.config文件中配置。使用app.config文件更新靈活，是優先採用的方法。
按照下面配置你的app.config:
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<configSections>
<section name="couchbase" type="Couchbase.Configuration.CouchbaseClientSection, Couchbase"/>
</configSections>
<couchbase>
<servers bucket="default" bucketPassword="">
<add uri="http://192.168.0.2:8091/pools"/>
<add uri="http://192.168.0.3:8091/pools"/>
</servers>
</couchbase>
</configuration>
上面在Servers列表中的多個URI，是客戶端獲取信息的集群配置。如果在本機上運行，則只需要設置一個127.0.0.1的配置就可以了。
默認的Couchbase 服務端安裝是創建一個名為default、沒有密碼的存儲區（bucket），所以這里存儲區密碼（bucketpassword）的屬性為可選。如果你創建了一個已認證的存儲區，你必須在上面的設置中配置那個值。
警告：
在Windows系統默認分配了一些TCP/IP埠用於系統通信用。關於這個問題的更多信息，包括怎麼去調整配置和增加可用的埠可以看Avoiding TCP/IP Port Exhaustion。
1.3.3 客戶端舉例
在Program.cs文件中添加下面的聲明：
using Couchbase;
using Enyim.Caching.Memcached;
using Newtonsoft.Json;
Couchbase命名空間中包含我們將會用到的客戶端和配置類。
Enyim.Caching.Memcached包含基礎設施的支持，記得Couchbase支持Memcached協議，因此可以使用流行的Enyim Memcached客戶端的key/Value操作方式。
下一步在Main方法中創建一個客戶端實例。
var client = new CouchbaseClient();
在這個練習中，這是一個不好的創建客戶端的方式。這個客戶端會引發創建連接池，並且建立一個線程去取得集群配置。因此，最好的方式是每個應用程序域和每個存儲區（bucket）只創建一個客戶端實例。為了這個目的，可以在一個類裡面創建一個靜態屬性。
public class CouchbaseManager
{
private readonly static CouchbaseClient _instance;
static CouchbaseManager()
{
_instance = new CouchbaseClient();
}
public static CouchbaseClient Instance { get { return _instance; } }
}
㈢ 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(3)couchbase底層存儲擴展閱讀：
資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
㈣ 大數據常用哪些資料庫
通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。
大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型
1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個
（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。
（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。
2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個
（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。
（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。
（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。
（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。
3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個
（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。
4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個
（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。
（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。
（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。
（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。
（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。
㈤ Go語言能做什麼
Go 語言被設計成一門應用於搭載 Web 伺服器，存儲集群或類似用途的巨型中央伺服器的系統編程語言。對於高性能分布式系統領域而言，Go 語言無疑比大多數其它語言有著更高的開發效率。學習Go語言，可以說是很簡單的，入門快，想學習Go語言，可以到黑馬程序員看看，有新出的教程。
㈥ couchbase server中為什麼要指定存儲路徑了
不同版本，可能不同。2005 express 版，默認存儲目錄： C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\Data
㈦ 哪些技術屬於大數據的關鍵技術
隨著大數據分析市場快速滲透到各行各業，哪些大數據技術是剛需?哪些技術有極大的潛在價值?根據弗雷斯特研究公司發布的指數，這里給出最熱的十個大數據技術。
預測分析：預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的演算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。隨著現在硬體和軟體解決方案的成熟，許多公司利用大數據技術來收集海量數據、訓練模型、優化模型，並發布預測模型來提高業務水平或者避免風險;當前最流行的預測分析工具當屬IBM公司的SPSS,SPSS這個軟體大家都已經很熟悉了，它集數據錄入、整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，SPSS的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統的計算機上。
NoSQL資料庫：非關系型資料庫包括Key-value型(Redis)資料庫、文檔型(MonogoDB)資料庫、圖型(Neo4j)資料庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。
搜索和認知商業：當今時代大數據與分析已經發展到一個新的高度，那就是認知時代，認知時代不再是簡單的數據分析與展示，它更多的是上升到一個利用數據來支撐人機交互的一種模式，例如前段時間的圍棋大戰，就是一個很好的應用、現已經逐步推廣到機器人的應用上面，也就是下一個經濟爆發點——人工智慧，互聯網人都比較熟悉國內的BAT，以及國外的apple、google、facebook、IBM、微軟、亞馬遜等等;可以大致看一下他們的商業布局，未來全是往人工智慧方向發展，當然目前在認知商業這一塊IBM當屬領頭羊，特別是當前主推的watson這個產品，以及取得了非常棒的效果。
流式分析：目前流式計算是業界研究的一個熱點，最近Twitter、LinkedIn等公司相繼開源了流式計算系統Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前開源的S4，流式計算研究在互聯網領域持續升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在於社交網站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數據、電子感應器之中的數字格式的信息流進行快速處理並反饋的需求。目前大數據流分析平台有很多、如開源的spark，以及ibm的 streams 。
內存數據結構：通過動態隨機內存訪問(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲系統提供海量數據的低延時訪問和處理;
分布式存儲系統：分布式存儲是指存儲節點大於一個、數據保存多副本以及高性能的計算網路;利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。當前開源的HDFS還是非常不錯，有需要的朋友可以深入了解一下。
數據可視化：數據可視化技術是指對各類型數據源(包括hadoop上的海量數據以及實時和接近實時的分布式數據)進行顯示;當前國內外數據分析展示的產品很多，如果是企業單位以及政府單位建議使用 cognos ，安全、穩定、功能強大、支持大數據、非常不錯的選擇。
數據整合：通過亞馬遜彈性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等軟體進行業務數據整合;
數據預處理：數據整合是指對數據源進行清洗、裁剪，並共享多樣化數據來加快數據分析;
數據校驗：對分布式存儲系統和資料庫上的海量、高頻率數據集進行數據校驗，去除非法數據，補全缺失。
數據整合、處理、校驗在目前已經統稱為 ETL ，ETL過程可以把結構化數據以及非結構化數據進行清洗、抽取、轉換成你需要的數據、同時還可以保障數據的安全性以及完整性、關於ETL的產品推薦使用 datastage就行、對於任何數據源都可以完美處理。
㈧ 現在最成熟的開源nosql是什麼分別有什麼優缺點
Apache三劍客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最為看好，因為它的開發者眾多並且都是頂尖高手。Cassandra目前有很多否定的聲音。CouchDB的小而精悍，贊譽很多，將要正式發布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。
HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基於列的資料庫，它們都是用Java寫的。另外一類似的資料庫是HyperTable，網路用在一些後台分析，因為它是C++寫的，速度比較快。不過HyperTable有點邊緣，不太流行。這些基於列的開源資料庫目前都比Goolge的BigTable差之少一個數量級
CouchDB是一個文檔資料庫。其最大的競爭者是MongoDB。MongoDB和HBase都採用主從伺服器設計。CouchDB的伺服器分布設計和Cassandra類似，Peer to Peer類型的。主從伺服器設計一般能更好的strong consistent，屬於CAP理論中的CP類型。 CouchDB和Cassandra一般認為都是eventual consistent，屬於CAP理論中的AP類型。但其實MongoDB和Cassandra都可以設置成strong consistent或者eventual consistent。
以上所提到的資料庫都支持MapRece。好像出了HyperTable都支持非主鍵索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的鎖定（HBase單行鎖定，MongoDB單文檔鎖定），因此可以實現transaction，但是實現有點復雜和低效。單就transaction這一點，目前開源NoSQL資料庫沒有做的比較好的。
MongoDB的最大賣點是不需構建非主鍵索引也能執行很多查詢。但是MongoDB的伺服器分布設計實在不能讓人恭維，可以說是NoSQL資料庫中最Ugly的實現。
K-V資料庫比較多，而且上面提到的基於列的資料庫和文檔資料庫其實也都是K-V資料庫。比較流行的純種K-V資料庫有:
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類型。
MemBase: 由很多Memcached的開發者開發，使用sqlite作底層存儲。在社交遊戲中用的比較多, zynga在用，CP類型。
Riak, 分布式實現和CouchDB/Cassandra比較像，AP類型。支持MapRece。
Linkin's Voldemort， 在K-V中少見的eventual consistent ，AP類型。
TT, TC
純基於二維座標索引的是Neo4j。但是現在MongoDB和CouchDB都集成這一特性。
目前CouchDB的開發者成立的公司CouchOne收購了MemBase，將其底層sqlite換成CouchDB推出了CouchBase，從而引入MapRece以支持非主鍵索引。CouchBase暫時還沒有正式發布官方正式版，不過快了。雖然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的開發者宣稱CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具體實現有待以後研究。
如果從成熟的角度來看，比較成熟並且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。
㈨ 大數據技術有哪些
隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。
㈩ 現在最成熟的開源nosql是什麼分別有什麼優缺點
NoSQL，泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至於原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
NoSQL資料庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對資料庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對於給定key，比較容易映射復雜值的環境。