| 分类 | 代表数据库 | 应用场景 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 键值型(Key-Value) |
Redis、 Riak
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内容缓存，主要用于处理大量数据的密集IO型高访问负载。 | 键值数据库是形式最简单的NoSQL，数据中的每一个值（value）都有专门的键（key）与之匹配，能够实现针对相对简单数据集的超快应用性能，查找速度非常快。 |
| 文档型 (Document) |
MongoDB、 CouchDB
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Web应用，收集和处理来自网页和移动应用的数据。 | 文档数据库以类似文档的结构存储数据，可以采用无模式的形式，数据结构要求不严格，表结构可变。 |
| 列存储 (Big tables) |
HBase、 Cassandra
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通常应用于互联网搜索、其他大规模的网页应用和PB级数据的分析应用。 | 以列簇式存储，将同一列数据存在一起，在处理大数据集的时候，就可以具备更高的性能和扩展性（如HBase+Hadoop架构）。 |
| 图形 (Graph) |
Neo4J、 GraphDB
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社交网络，推荐系统等，专注于构建关系图谱。 | 类似于图的结构存储数据，可以利用图结构相关算法，便于探索数据之间的联系。 |
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NoSQL相比关系数据库的主要优势：
- 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户交互速度;
- 高性能和可扩展性：基于键值对，数据没有耦合性，容易进行分布式扩展；
- 非结构化和不可预知的数据：NoSQL的存储格式是Key-Value形式、文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
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NoSQL的缺点：
- 不支持SQL语句：不提供SQL支持，学习和使用成本较高；
- 提供的功能有限：无事务处理，完整的解决方案和报表等支持不好；
- 稳定性：产品的完善程度和稳定性，不能和几十年的历史的关系型数据库相提并论。
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