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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。
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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。
因为速度快。你上亿级数据的情况下NOSQL是比普通SQL效率更高，哪怕有索引。毕竟NOSQL的存储空间使用是普通SQL三倍多。基本都用在索引方面了。
如果是全文搜索关键字，左右模糊等就更甩SQL几条街了
因为索引多。同一条个数据，NOSQL占用空间是一般SQL数据库的3-5倍。
你可以理解成NOSQL默认开启全字段索引和全文索引什么的。
其实在十万级以下的数据，只要SQL建好索引的情况并不比NOSQL慢。NOSQL主要是用于千万上亿级的时候。
nosql速度快，但是完成不了关系数据库的复杂逻辑
sql功能强大，但是效率上有瓶颈
看项目大小取舍
一样是数据库
NOSQL查询速度快，但是占用空间也大（都去索引那边了）
但是NOSQL查询复杂的逻辑关系的时候，只能批量获取到本地去统计而SQL能通过条件和关联表等方式进行筛选只显示符合条件的语句。
NOSQL用于无条件或少条件下的存取。百亿级数据也能快速取出。
SQL用于复杂的逻辑存取。在数据量不多的情况下也能跟NOSQL一样用于数据存储。
nosql 你可以想到就是座位号码。
你给的是唯一码，就能得到唯一码对应的相关信息。
与标准SQL不同，SQL，字段多少会左右查询速度。
NOSQL则是以json类似的格式把全部字段用一个字符串展现出来。
以3亿数据的表，你加上索引，查全部栏位。单个速度可能会很快。
如果多个，哪怕有索引，恐怕也要几百毫米。
而NOSQL则依次给你全部数据。你只需要程序上做出来就行。
存取速度大概小于10毫米。
不过NOSQL所占的硬盘空间，是普通SQL的好几倍。。。。。。