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NoSQL，指的是非关系型的数据库。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
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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(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。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？
在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。
之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Node.js（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。
MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。
Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。
与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。
尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写请求。
AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。
MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。
MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。
MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。
MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。
默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。
但是，可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。
在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。
您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。
您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。
选择数据库时要问的最重要的问题是：
这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99.999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。
虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。
您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。
另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。
您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。
作者： Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。
1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。
2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。
3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。
4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。
上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
小巧灵活sqlite
这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松操作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的操作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了：
专业强大mysql
这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用：
免费开源postgresql
这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错：
当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。
如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。
最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观，操作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。
二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择
作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下：
1.MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。
2.MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。
3.MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。
希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶]
Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。
遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！
现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？
MySQL数据库，90%的企业都会选择它
数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。
如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；
如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；
不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。
为什么这么说？
因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。
这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。
加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。
因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。
虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？
别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。
比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式）
云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？
1. 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。
2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好）
3. 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。
4. 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。
内嵌的MySQL数据库是否可靠
云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。
通过它，你将解决以下问题：
复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用......
你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。
它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。
而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。
没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。
不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。
数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！
正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。
篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。
免费 的软获取方式在下方：
数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！
题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。
1.Access。
2.Excel。
3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。
如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。
还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多
这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面操作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。
个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。
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。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。
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处理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，出现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。
常见的Nosql数据库有：
一、Redis数据库
Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、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。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
二、MongoDB数据库
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
扩展资料：
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：
一、易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
二、大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。
三、灵活的数据模型
NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
四、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
参考资料来源：百度百科-NoSQL
nosql数据库的四种类型如下：
1.key-value键值存储数据库:
相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。
优点:查找速度快,大量操作时性能高。
2.列存储数据库:
相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要应用: 分布式数据的储存与管理。
优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。
缺点:功能相对局限。
3.文档型数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。
优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。
缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。
4.Graph图形数据库
相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。
优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。
缺点: 复杂度高。