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NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。
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如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。
如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。
如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。
当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。
答案：A
1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。
1. 键值数据库
相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用：内容缓存
优点：扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点：无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族数据库
相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用：分布式数据存储与管理
优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文档数据库
相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点：性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点：缺乏统一的查询语言
使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用：大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交网络、推荐系统等
优点：灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点：复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
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。
随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。
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NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
给一个地址吧
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。
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。
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。