NoSQL的四大分类
大约 2 分钟数据库技术Redis
1、KV键值对
- 新浪 -
Redis - 美团 - Redis + Tair
- 阿里、百度 - Redis + Memcache
2、文档型数据库
MongoDB（一般必须要掌握）- MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的。主要用来处理大量的文档。
- MongoDB是一个基于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品。MongoDB是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的。
- CouchDB
3、列存储数据库
HBase- 分布式文件系统
4、图关系数据库
- 不是存图形，放的是关系。比如：朋友圈社交网络，广告推荐！
Neo4j、InfoGrid
5、四者对比
| 分类 | Examples举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 键值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 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等。 | Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table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 |
| 列存储数据库 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系统 | 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 |
| 文档型数据库 | CouchDB, MongoDb | Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） | 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要预先定义表结构 | 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。 |
| 图形(Graph)数据库 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 | 图结构 | 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，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。 |
敬畏之心可以使人进步！