Not Only SQL :NoSQL，泛指非关系型的数据库

确实，“Not Only SQL” 或者 “NoSQL” 泛指非关系型数据库。随着技术的发展和数据需求的多样化，传统的关系型数据库已经不能满足所有的需求。因此，各种非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库的设计理念和关系型数据库有所不同，它们不依赖于固定的数据结构，如表格的形式。相反，非关系型数据库更加灵活，可以适应各种数据类型和模式。常见的非关系型数据库包括：

1. 键值存储：最简单的形式，数据以键值对的形式存储，例如 Redis。
2. 文档存储：数据以文档的形式存储，例如 MongoDB。
3. 列式存储：数据按列存储，每列可以有很多行，例如 Cassandra。
4. 图形数据库：基于图的数据结构，适合存储复杂的关系，例如 Neo4j。
5. 时间序列数据库：专门用于存储和查询时间序列数据，例如 InfluxDB。
   每种非关系型数据库都有其适用的场景和优势。“Not Only SQL” 的理念是强调数据库的多样性和灵活性，可以根据实际需求选择最合适的数据库技术，而不仅仅是传统的关系型数据库。非关系型数据库的优势
6. 灵活性：非关系型数据库不需要预先定义数据结构，可以随时添加或修改字段。
7. 可扩展性：非关系型数据库通常更容易水平或垂直扩展。
8. 高性能：非关系型数据库针对特定的工作负载进行了优化，例如读密集或写密集。
9. 易用性：许多非关系型数据库提供了简单的查询语言，使得数据访问变得更容易。
   尽管非关系型数据库有很多优势，但它们也有自己的局限性。例如，它们可能不支持所有的SQL功能，这可能需要应用程序进行相应的调整。此外，由于非关系型数据库的种类繁多，选择合适的数据库可能会成为一个挑战。
   总的来说，“Not Only SQL” 强调的是根据实际需求选择最合适的数据库技术，而不仅仅是坚持传统的关系型数据库。在处理复杂的数据结构和关系时，非关系型数据库可能会是一个更好的选择。选择合适的非关系型数据库
   选择合适的非关系型数据库是一个需要根据具体的应用需求和数据特性进行权衡的过程。以下是一些考虑因素：
10. 数据模型：根据需要存储的数据类型（如文档、键值对、图形等）选择合适的数据库。
11. 查询需求：不同的数据库支持不同的查询方式。例如，如果你需要执行复杂的聚合操作，列式存储可能是一个更好的选择。
12. 扩展性：考虑数据库的扩展能力，特别是当你的应用程序需要处理大量数据或高并发请求时。
13. 数据一致性：根据应用对数据一致性的需求选择数据库。例如，如果你需要强一致性保证，那么可能不适合选择某些最终一致性的数据库。
14. 性能：了解数据库的性能特点，包括读写速度、磁盘I/O等，以便根据应用需求进行选择。
15. 社区和支持：考虑社区的活跃度、文档的丰富程度以及是否有足够的社区支持。
16. 成本：评估不同数据库的许可费用、运营成本和维护成本。
    此外，为了更好地理解各种非关系型数据库的特点和适用场景，建议进行原型验证，即在开发过程中对几种候选数据库进行实际测试，以便做出最佳决策。
    最后，值得注意的是，尽管我们称这些数据库为“NoSQL”，但这并不意味着它们完全脱离SQL。许多非关系型数据库仍然支持某种形式的查询语言，尽管它可能与传统的SQL有所不同。因此，在选择和实施非关系型数据库时，理解其查询语言和功能同样重要。非关系型数据库的未来展望
    随着技术的不断进步，非关系型数据库将继续发展并适应新的应用需求。以下是一些未来可能的趋势：
17. 与AI和机器学习的集成：AI和机器学习在数据处理和分析中的应用将进一步增加。非关系型数据库可能会提供更高级的查询和分析功能，以支持这些技术。
18. 数据安全和隐私保护：随着数据安全和隐私问题的日益突出，非关系型数据库可能会提供更强大的安全功能，例如加密和访问控制。
19. 与云计算的深度集成：许多非关系型数据库已经可以在云上运行。未来，这种集成可能会更加深入，包括自动扩展、备份和恢复等功能。
20. 数据湖和数据仓库的整合：随着数据湖和数据仓库的普及，非关系型数据库可能会提供更高效的数据导入和导出功能，以支持这些数据存储和分析平台。
21. 更广泛的应用领域：随着技术的进步，非关系型数据库可能会进入更多的应用领域，例如物联网、实时分析等。
22. 更好的社区支持和生态系统：随着非关系型数据库的普及，其社区可能会变得更加活跃，提供更多的工具、插件和第三方解决方案。
    总的来说，非关系型数据库将继续发展并适应新的应用需求和技术趋势。对于开发者和数据科学家来说，了解这些趋势并选择合适的数据库技术将是一个重要的挑战和机遇。
    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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。
    NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL仅仅是一个概念，泛指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL是一项全新的数据库革命性运动，其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。
    NoSQL有如下优点：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。无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。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。
    这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB。
    这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak.
    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
    图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph。
    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。
    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。
    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Web 2.0时代尤其明显。
    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。
    NoSQL框架体系NosoL整体框架分为四层，由下至上分为数据持久层(data persistence)、整体分布层(data distribution model)、数据逻辑模型层(data logical model)、和接口层(interface)，层次之间相辅相成，协调工作。
    数据持久层定义了数据的存储形式，主要包括基于内存、基于硬盘、内存和硬盘接口、订制可拔插四种形式。基于内存形式的数据存取速度最快，但可能会造成数据丢失。基于硬盘的数据存储可能保存很久，但存取速度较基于内存形式的慢。内存和硬盘相结合的形式，结合了前两种形式的优点，既保证了速度，又保证了数据不丢失。订制可拔插则保证了数据存取具有较高的灵活性。
    数据分布层定义了数据是如何分布的，相对于关系型数据库，NoSQL可选的机制比较多，主要有三种形式：一是CAP支持，可用于水平扩展。二是多数据中心支持，可以保证在横跨多数据中心是也能够平稳运行。三是动态部署支持，可以在运行着的集群中动态地添加或删除节点。
    数据逻辑层表述了数据的逻辑表现形式，与关系型数据库相比，NoSQL在逻辑表现形式上相当灵活，主要有四种形式：一是键值模型，这种模型在表现形式上比较单一，但却有很强的扩展性。二是列式模型，这种模型相比于键值模型能够支持较为复杂的数据，但扩展性相对较差。三是文档模型，这种模型对于复杂数据的支持和扩展性都有很大优势。四是图模型，这种模型的使用场景不多，通常是基于图数据结构的数据定制的。
    接口层为上层应用提供了方便的数据调用接口，提供的选择远多于关系型数据库。接口层提供了五种选择：Rest，Thrift，Map/Reduce，Get/Put，特定语言API，使得应用程序和数据库的交互更加方便。
    NoSQL分层架构并不代表每个产品在每一层只有一种选择。相反，这种分层设计提供了很大的灵活性和兼容性，每种数据库在不同层面可以支持多种特性。
    Membase是NoSQL家族的一个新的重量级成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载Beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的Memcached核心团队成员开发完成的，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间供应商。
    Membase容易安装、操作，可以从单节点方便地扩展到集群，而且为Memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个较低的门槛。作为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。
    通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置的报警信息。
    Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
    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Bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB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，还支持为数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便。