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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。
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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。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较 关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。 特点： 它们可以处理超大量的数据。 它们运行在便宜的PC服务器集群上。 它们击碎了性能瓶颈。 没有过多的操作。 Bootstrap支持 缺点： 但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。 此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验
一、概念
SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、区别
1、存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：
而NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据：
2、表/数据集合的数据的关系
在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合：
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3、外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：
再在原来的借阅人表中增加审核人外键：
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4、SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5、数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
6、事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。
7、增删改查语法
8、查询性能
在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。
简单说来：sql是关系型数据库的结构化查询语言，而nosql，一般代指菲关系型数据库，sql语句就不能用来，不过有些有leisql的查询语言，且nosql数据库没有统一的查询语言。
1、使用冗余，每个人的好友信息都在数据库中有存储，就是你说的记录一对一关系
2、数据缓存到内存，数据访问很快
3、状态信息修改异步，比如一个人登陆了，他的好友不是马上就知道，中间间隔几秒也没有关系
4、数据可能不放在关系数据库中，可能使用nosql数据库，比如mongodb,bigtable,cassandra等