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是的，NoSQL（非关系型数据库）简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 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。
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非关系型数据库特点
1.可以处理超大量的数据。
2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
4.没有过多的操作。
5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
1、可能会问nosql和关系型数据库的区别：
优点：
1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜
2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库
3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型
4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难
缺点：
1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本
3）不提供关系型数据库对事物的处理
2、介绍下redis和mongodb：
自行google。
3、应用场景：
redis：
a.主要是做热点数据缓存。
b.数据过期处理。
c.消息队列等功能。
d.计数，例如投票等。
mongodb：
mongodb的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。mongo适用于以下场景：
a.网站数据：mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
b.缓存：由于性能很高，mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由mongo搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
c.大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
d.高伸缩性的场景：mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
e.用于对象及JSON数据的存储：mongo的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
4、支持的数据类型:
内容比较多，自行将网上的信息整理一下。
我将推荐给你们10个最高效的Java数据库
1、MongoDB——最受欢迎，跨平台，面向文档的数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统
最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。
4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火，它都解决了哪些问题？
5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。
6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。
主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。
7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架
用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地。
10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统
Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。
通过以上的分析，相信你就知道怎么选择了
选用数据库的标准，在于你用java所做系统的业务方向与范围。
比如，做管理系统、普通网站之类的东东，使用mysql就可以了。同时，系统本身的数据量不大。
做一些大型项目、互联网开发，数据量很大，从性能上讲，选择oracle比较合适。
如果，你需要的系统，对数据库的事物要求不高，同时，支持高并发，可处理大量数据的更新、查询，诸如web2.0网站类的开发，此时，选择Nosql之类的数据库最为合适，如mongoDb等。
所以，要选择最符合业务情况和数据情况的数据库。
