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NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
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虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
即非关系型数据库和关系型数据库。
MySQL的优点：事务处理—保持数据的一致性；由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上只有一处）；可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点：首先它是基于内存的，也就是数据放在内存中，而不是像数据库那样把数据放在磁盘上，而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多，满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中，它也是一种半结构化的数据 格式，读取到解析的复杂度远比MySQL要简单，这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据，还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求，所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展：典型例子是Cassandra，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点：大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择？
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要，那NoSQL是一个理想的选择 （NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性）。
但如果要保证到“始终一致”，尤其是对于机密信息和财务信息，那么MySQL很可能是最优的选择（MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性）。
如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。
然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询，可以保证数据的一致性，但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用，不用局限于固定的结构，减少了时间和空间上的开销，却又很难保证数据一致性。
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原文链接：
何玩转 NoSQL数据库作者：IT专家中国 Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL数据库特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于气报告气预报业务其并缺乏数据缺乏数据管理工具需要三种同NoSQL数据库 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑问除公司CIO,Bryson Koehler其业务单元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每获取处理着约二0万亿字节数据外提供前全球气状况并航空公司紧中国服务货运商公用事业保险及线气中国站气应用程序用户提供气预报服务每需求增加数十亿气数据请求并且预期响应间要一0毫秒左右 RiakWeather 公司台NoSQL数据库服务于公司事务性存储公用中国络(SUN)数据获取平台运行亚马逊中国络服务(AWS)用区域并每一5频率捕获超二0亿气象数据信息所Riak具明确处理规模该公司使用Cassandra及新近添加MongoDB数据库Weather中国 IOSAndroid移应用程序服务 Weather 公司使用同产品Koehler解释说同工具同优势 Cassandra服务于Weather 公司及全球消费者使用第三气应用API数据：我数据发平台每秒处理数十万事务我发现Cassandra用于全球发数据棒解决案并且[数据库]读取面体现高用性 本质全球各消费者所使用数据服务包括Weather 公司第三气应用程序 MongoDB提供Weather中国中国站移应用程序间层缓存功能：离我核API我没全部Weather中国内容所MongoDB容器发站Weather中国及AndroidiOS移应用程序服务Mongo处些处基于其内建JSON格式及灵性 Riak用于消费气象数据观测包括自世界各图片视频等：我喜Riak其优秀数据摄取能力且种全球布式式实现于全球布式平台获取数据入站式数据库真靠选择 我曾听说DatastaxBashoCouchbase高管贬低MongoDB扩展性MongoDB指向规模部署Facebook超二00万台移设备应用程序提供支持eHarmony公司MongDB每处理着数十亿潜比赛预约据Koehle所述MongoDBWeather中国Weather中国移应用程序处理着每十亿交易毫疑问通配置部署Mongo处理批量交易数据 尽管Koehler承认乐于看MongoDB继续使全球集群位置[功能]更加缝化且易于使用 些属于全球性布式集群复制负载平衡CassandraRiak众所周知功能 规模讨论角度看少公司达Weather公司经营规模易于发架构灵性JSON数据处理使MongoDB世界流行NoSQL数据库微软IBM都进行MongoDB模仿微软Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL标准降低至两程巩固Koehler说公司没准备做 由于我构造由许同数据解决案组中国状结构我目前环境已于复杂说我希望给团队些自由空间让我解所选择利弊看些整合 候迁移件难事关于NoSQL数据库重要事情困其 Koehler说架构编码确数据库迁移另并难随着模式自由及数据转存技术发展论前者key-value存储或其形式转储数据都十容易 特定产品进程自定义编码复杂存储程已经复返Koehler说关于结构化编码确需要考虑?做避免特殊供应商提供工具功能能让身陷其举亚马逊中国络服务(AWS)消息服务例 必让服务云运行解释说部署自RabbitMQ环境陷于其所原先部署AWS 应用程序转部署谷歌计算云服务论数据平台存储环境或云计算环境都要别让自局限仅由供应商提供范围空间内 转
1. 使用python脚本可以轻松生成满足条件的数据，具体如下
#coding: utf-8import os, sys, time, datetimefrom itertools import izipN = 100000000def gen_meid(): returndef gen_seq(): returndef generate_message(meid,seq): ts = time.time(); time_st = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print '/t'.join(( meid, seq, '/N', '/N', '/N', '/N', '0', '0', '0', '0', time_st, '/N', '/N', '0', '/N', '/N', '/N', '/N', time_st ))def main(args): print '/t'.join(( 'deviceID', 'battery', ... , 'accumulatedTime', 'createDate' )) // for mongodb, mysql delete for meid,seq in izip(gen_meid(),gen_seq()): generate_message(meid,seq) pass return 0#==============================if __name__ == "__main__": import sys main(sys.argv) pass#==============================
$ python a.py device.tsv
2. 切分数据（可选）
tail -n +1 device.csv | head -n 5000000 part1.txt
tail -n +100001 device.csv | head -n 100000 part2.txt
tail -n +200001 device.csv | head -n 100000 part3.txt
tail -n +300001 device.csv | head -n 100000 part4.txt
3. 生成txt 文件
python a.py device.txt
每种nosql都有自己的语法。跟t-sql类数据库的方式类似。但。不是用sql语句。而是他自身定义的读取语句
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
