一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景如下表所示。
| 分类 | 数据模型 | 优点 | 缺点 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 键值(Key-Value)存储数据库 | Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据) | 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等 |
| 列存储数据库 | 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 | 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 | 功能相对局限 | 分布式的文件系统 |
| 文档型数据库 | Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 | 数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构) | 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法 | Web应用 |
| 图形(Graph)数据库 | 图结构 | 利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等) | 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案 | 社交网络，推荐系统等 |
1、键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
Redis
最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。
例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
2、列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
HBase
最佳应用场景：适用于偏好BigTable并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
例如： Facebook消息数据库
Cassandra
最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）时
例如：银行业，金融业（要求写比读更快）
Riak
最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。
3、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb。国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
CouchDB
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如： CRM、CMS系统
MongoDB
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
4、图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J，InfoGrid，OrientDB，HypherGraphDB，GraphBase，InfiniteGraph，AllegroGraph。
Neo4j
最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别
例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱
附：常见的NoSQL数据库
| 分类 | 实例 |
|---|---|
| 键值(Key-Value)存储数据库 | * Riak：一个开源、分布式键值数据库，支持数据复制和容错 * Redis：一个开源的键值存储数据库，支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限 * Dynamo：一个键值分布式存储数据库，直接由亚马逊Dynamo数据库实现 * Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库，支持事务ACID和JSON * Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统 * Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统 * Aerospike：一个键值存储数据库，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性 |
| 列存储数据库 | * Cassandra：支持跨数据中心的数据复制，提供列索引 * HBase：一个开源、分布式、面向列存储的模型 * Amazon SimpleDB：一个非关系型数据存储 * Apache Accumulo：有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计 * Hypertable：一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片 * Azure Tables：为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能 |
| 文档型数据库 | * MongoDB：开源、面向文档 * CounchDB：一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，也是一个使用HTTP的API * Couchbase：基于JSON模型 * RavenDB：一个基于.net语言的面向文档数据库 * MarkLogic：用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式 |
| 图形(Graph)数据库 | * Neo4j：一个图数据库，支持ACID事务 * InfiniteGraph：用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储 * AllegroGraph：结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理 |
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