關系型數據庫的局限
NoSql出現在關系型數據庫之后，主要是為了解決關系型數據庫的短板，我們先來看看隨着軟件行業的發展，關系型數據庫面臨了哪些挑戰：
1、高並發
一個最典型的就是電商網站，例如雙11，幾億大軍的點擊造成在某一時刻的並發量是很高的，傳統的關系型數據庫肯定已經是不堪重負了，如Oracle的Session數量推薦的才只有500。
2、高效率存儲海量數據
大數據時代，數據量已經不是用GB、TB來衡量了，而是EB、ZB了，面對這海量的數據，如何高效率的存儲這些數據，關系型數據庫無法解決這個問題，以Oracle為例，單機的物理擴展不僅成本高，而且難度也加大了。
3、高可用&高擴展
Oracle即使RAC能擴展數台機器，但數量也是有限。
NoSql的出現即是為了解決這些問題了，但是NoSql並不是用來替代關系型數據庫的，因為它本身也有着不可克服的缺陷，俗話說，好處不可能都讓你占了。
關系型數據庫與NoSql一致性的比較
一般來說,構建NoSql，為了高可用和海量數據存儲，我們會選擇犧牲一致性，但這並不意味着我們不要一致性，而是我們可以選擇不實現強一致性，而實現弱一致性或者最終一致性。無論是在關系型數據庫或者NoSql中，我們都是通過事務來實現一致性，下面我們來討論兩者在一致性方面的差異：
關系型數據庫事務的4個基本特性ACID，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）。
而對於分布式事務的特性BASE，則是反這個標准的，即基本可用（Basically Availble）、軟狀態/柔性事務（Soft-state）、最終一致性（Eventual Consistency）。下面是Brewer教授在PODC大會展示的ACID vs BASE：
前面我們說過，NoSql的出現是為了解決高並發、海量數據、高可用等問題的，因而一般分布式是最優選項，我們先來說一下分布式系統的特性：CAP理論，當然，這也是NoSql的特性：
CAP理論
CAP理論是Brewer教授提出的：一個分布式系統不能同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Tolerance of network Partition）。魚和熊掌不可兼得。
一致性：任何一個讀操作總是能讀取到之前完成的寫操作結果，也就是在分布式環境中，多點的數據是一致的。
可用性：每一個操作總是能在確定的時間內返回，也不是系統隨時都是可用的。
分區容錯性：在出現網絡分區（如斷網）的情況下，分離的系統也能正常運行。
PS：這里有人可能會問，可用性與分區容錯性是不是一個意思（既然分區都可以容錯了，不就是可用么），個人理解這里可用性說的是調用不會被阻塞。
而市場上的NoSql則以CAP理論為指導，大多選擇實現了CAP理論的兩點（如CA、CP、AP），未實現的即其缺陷部分。下面則是常見NoSql系統的特性：
常見NoSql的分類
| 類型 |
部分代表 |
特點 |
| 列存儲 |
Hbase Cassandra Hypertable |
顧名思義，是按列存儲數據的。最大的特點是方便存儲結構化和半結構化數據，方便做數據壓縮，對針對某一列或者某幾列的查詢有非常大的IO優勢。 |
| 文檔存儲 |
MongoDB CouchDB |
文檔存儲一般用類似json的格式存儲，存儲的內容是文檔型的。這樣也就有有機會對某些字段建立索引，實現關系數據庫的某些功能。 |
| kv存儲 |
Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis |
可以通過key快速查詢到其value。一般來說，存儲不管value的格式，照單全收。（Redis包含了其他功能） |
| 圖存儲 |
Neo4J FlockDB |
圖形關系的最佳存儲。使用傳統關系數據庫來解決的話性能低下，而且設計使用不方便。 |
| 對象存儲 |
db4o Versant |
通過類似面向對象語言的語法操作數據庫，通過對象的方式存取數據。 |
| xml數據庫 |
Berkeley DB XML |
高效的存儲XML數據，並支持XML的內部查詢語法，比如XQuery,Xpath。 |
參考文檔
https://www.zhihu.com/question/54105974
http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fe961ae010139u6.html
https://www.cnblogs.com/chaser24/p/6417757.html
https://baike.baidu.com/item/NoSQL/8828247
http://www.studyofnet.com/news/365.html