1. NoSQL是大數據的未來嗎

我們知道大數據產生了巨大的數據，那麼是需要去存儲這些數據的，NoSQL，泛指非回關系型的資料庫，它類似於存放數答據的倉庫，對數據進行存儲，相比mysql，是它的升級版，NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。

2. 簡述什麼是nosql資料庫，並列舉兩種常見的nosql資料庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基於磁碟的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限於內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對於新硬體ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過於提供了sql介面，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對於數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對於普通的scan和基於行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基於其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

3. 什麼是nosql資料庫

一、nosql解釋
NoSQL，指的是非關系型的資料庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫，是對不同於傳統的關系型資料庫的資料庫管理系統的統稱。NoSQL用於超大規模數據的存儲。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。
二、Nosql和關系型資料庫的區別
1.存儲方式
關系型資料庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構
關系型資料庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql資料庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql資料庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規范
關系型資料庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個資料庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫。

4. 大數據應用程序最佳選擇：是SQL還是NoSQL

執行大數據[注]項目的企業面對的關鍵決策之一是使用哪個資料庫，SQL還是NoSQL?SQL有著驕人的業績，龐大的安裝基礎;而NoSQL正在獲得可觀的收益，且有很多支持者。我們來看看兩位專家對這個問題的看法。
專家
·VoltDB公司首席技術官Ryan Betts表示，SQL已經贏得了大型企業的廣泛部署，大數據是它可以支持的另一個領域。
·Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的選擇，並且從很多方面來看，它是大數據的最佳選擇，特別是涉及到可擴展性時。
SQL經歷時間的考驗，並仍然在蓬勃發展
VoltDB公司首席技術官Ryan Betts
結構化查詢語言(SQL)是經過時間考驗的勝利者，它已經主宰了幾十年，目前大數據公司和組織(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在積極投資於SQL。
在成為主導技術(例如SQL)後，有時候我們很容易忘記其優越性。SQL的獨特優勢包括：
1. SQL能夠加強與數據的交互，並允許對單個資料庫設計提出問題。這是很關鍵的特徵，因為無法交互的數據基本上是沒用的，並且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。
2. SQL是標准化的，使用戶能夠跨系統運用他們的知識，並對第三方附件和工具提供支持。
3. SQL能夠擴展，並且是多功能和經過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸到掃描密集型深入分析等問題。
4. SQL對數據呈現和存儲採用正交形式，一些SQL系統支持JSON和其他結構化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。
雖然NoSQL的出現帶來了一些影響，但SQL仍然主導著市場，並在大數據領域贏得了很多投資和廣泛部署。
NoSQL的說法很含糊，對於本次討論，我借用Rick Cattell對NoSQL的定義，即提供簡單操作(例如密鑰/數值存儲)或簡單記錄和索引，並專注於這些簡單操作的橫向可擴展性的系統。
很顯然，現在很多新的資料庫並不是都一樣，認識每種資料庫背後的原理以及潛在問題是成功的關鍵。NoSQL的主要特點使其更適合於特定的問題。例如，圖形資料庫更適合於數據通過關系組織的情況，而專門的文本搜索系統更適合於需要實時搜索的情況。
在這里，讓我們看看SQL系統的主要優勢和差異化功能：
* SQL可實現交互性。 SQL是一種聲明性查詢語言。用戶說出他們想要什麼(例如，顯示過去五年三月份期間頂級客戶的地理位置)，資料庫內部就會構件演算法並提取請求的結果。相比之下，NoSQL編程創新MapRece是一種程序性查詢技術。在用戶提出請求時，MapRece要求用戶不僅說出自己想要什麼，而且要求他們陳述如何產生答案。
這聽起來像一個無趣的技術差異，但這很關鍵，原因在於：首先，聲明性SQL查詢更容易通過圖形化工具以及點擊報告構建器來構建。這讓分析師、操作員、管理者和其他不具備軟體編程能力的員工進行資料庫查詢;其次，資料庫引擎可以利用內部信息來選擇最有效的演算法。改變資料庫的物理布局或資料庫，最佳演算法仍然能夠計算出來。而在程序性系統中，編程人員需要重新訪問和重新編程演算法，這是非常昂貴且容易出錯的過程。
市場理解這個關鍵區別。在2010年，谷歌宣布部署SQL來補充MapRece，主要受內部用戶需求所驅動。最近，Facebook發布了Presto(一種SQL部署)來查詢其PB級HDFS集群。根據Facebook表示：「隨著我們的倉庫增長到PB級，以及我們的需求變化，我們清楚地意識到，我們需要一個提供低延時查詢的互動系統。」此外，Cloudera也正在構建Impala—另一個基於HDFS的SQL部署。
* SQL是標准化的。 雖然供應商有時候會添加自己的語言到SQL界面，但SQL的核心是標准化的，還有其他規格(例如ODBC和JDBC)提供廣泛可用的穩定界面到SQL存儲。這帶來了一個管理和操作工具生態系統，可以在SQL系統之上設計、監控、檢查、探索和構建應用程序。
SQL用戶和程序員可用跨多個後端系統重復使用其API和UI知識，減少了應用程序的開發時間。標准化還允許聲明性第三方提取、轉換、載入(ETL)工具，使企業可以在資料庫之間以及跨系統傳輸數據。
* SQL可擴展。 認為SQL必須犧牲以獲得可擴展性的看法，完全是錯誤的。如前所述，Facebook創建了一個SQL界面來查詢PB級數據。SQL能夠非常有效地運行極快的ACID傳輸。SQL對數據存儲和索引提供的抽象[注]化允許跨各種問題和數據集大小的一致使用，讓SQL可以跨集群復制數據存儲有效地運行。使用SQL作為界面獨立於構建雲、規模或HA系統，SQL中並沒有什麼在阻止和限制容錯、高可用性和復制。事實上，所有現代SQL系統支持雲友好型橫向可擴展性、復制和容錯性。
* SQL支持JSON。 幾年前，很多SQL系統增加了XML文檔支持。現在，隨著JSON成為一種流行的數據交換格式，SQL供應商也紛紛加入了JSON型的支持。基於現在靈活的編程過程和web基礎設施的正常運行時間要求，我們很需要結構化數據類型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的資料庫，通常具有優於「原生」JSON的性能。
SQL將繼續贏得市場份額，並會繼續看到新的投資和部署。NoSQL資料庫提供專有查詢語言或簡單的鍵值語義，而沒有更深層次的技術差異化。現代SQL系統提供可擴展性的同時，還支持更豐富的查詢語義，並有龐大的用戶安裝基礎，廣泛的生態系統整合和深度企業部署。
NoSQL更適合大數據應用程序
Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold
NoSQL越來越多地被認為是關系型資料庫的可行替代品，特別是對於大數據應用程序。此外，無模式數據模型通常更適合於現在捕捉和處理的數據種類和類型。
當我們談論NoSQL領域的大數據時，我們指的是從操作資料庫讀取和寫入。不要將操作資料庫與分析資料庫混淆，這通常會查看大量數據，並從這些數據獲取可視性。
雖然操作資料庫的大數據看起來不具有可分析性，但操作資料庫通常會存儲超大量用戶的大型數據集，這些用戶經常需要訪問數據來實時執行交易。這種資料庫的操作規模也解釋了NoSQL的關鍵特性，也就是為什麼NoSQL是大數據應用程序的關鍵的原因。
NoSQL是可擴展性的關鍵
每次技術行業經歷硬體發展的根本性轉變時，都會出現一個拐點。在資料庫領域，從縱向擴展到橫向擴展的轉變推動了NoSQL的發展。關系型資料庫(包括來自甲骨文和IBM的資料庫)是縱向擴展。也就是說，它們是集中式、共享一切的技術，只能通過增加更多昂貴的硬體來擴展。
而NoSQL資料庫是分布式橫向擴展技術。它們使用了分布式節點集(稱為集群)來提供高度彈性擴展功能，讓用戶可以添加節點來動態處理負載。
分布式橫向擴展的做法通常要比縱向做法更加便宜。商業關系型資料庫的授權費用也讓人望而卻步，因為他們的價格是按每台伺服器來計算。另一方面，NoSQL資料庫通常是開源技術，按照運行的伺服器集群收費，而且價格相對便宜。
NoSQL是靈活性的關鍵
關系型資料庫和NoSQL數據模型有很大的不同。關系型模式獲取數據，並將數據分配到很多相互關聯的表中，這些表通過外鍵相互應用。
當用戶需要對數據集運行查詢時，所需信息需要從多個表中收集(通常涉及數百個企業應用程序)，並結合這些信息，再提供給應用程序。同樣地，當寫入數據時，需要在多個表協調和執行寫入。當數據相對較少，並且，數據以較慢速度流入資料庫時，關系型資料庫通常能夠捕捉和存儲信息。然而，現在的應用程序通常需要快速寫入(和讀取)海量數據。
NoSQL資料庫採用非常不同的模式。在其核心，NoSQL資料庫其實是「NoREL」，或者說非關系型，這意味著它們沒有依賴於表以及表之間的聯系，以存儲和組織信息。例如，以文檔為導向的NoSQL資料庫獲取你想要存儲的數據，並採用JSON格式整合到文檔中。每個JSON文檔可以被你的應用程序視為一個對象。JSON文檔可能會提取跨越25個表的數據，將數據集成到一個文檔中。
聚合這些信息可能會導致信息重復，但由於存儲已不再是一個成本問題，數據模型靈活性、發布所產生文檔的簡便性以及讀取和寫入性能提高，讓這成為不錯的選擇。
NoSQL是大數據應用程序的關鍵
通過第三方(包括社交媒體網站)，數據正變得越來越容易捕捉和訪問。這些數據包括：個人用戶信息、地理位置數據、用戶生產的內容、機器記錄數據和感測器產生的數據。企業還可以依賴於大數據來推動其關鍵任務型應用程序。同時，企業正在轉向到NoSQL資料庫，因為這種資料庫非常適合現在新型的數據類型。
開發人員想要一個靈活的資料庫，可以很容易適應新的數據類型，並且，不會受第三方數據供應商的內容結構變化的影響。大多數新數據是非結構化和半結構化，因此，開發人員也需要能夠有效存儲這些數據的資料庫。然而，關系型資料庫採用的嚴格定義的基於模式的做法讓其不可能快速整合新數據類型，並且很不適合於非結構化和半結構化數據。
總體來說，隨著web和移動應用程序的增加、新的趨勢、網上消費者行為的轉變以及新的數據類型的出現，行業需要能夠提供可擴展的靈活的資料庫技術來管理和訪問數據。NoSQL技術是有效滿足這些需求的唯一可行解決方案。

5. nosql 和sql資料庫大數據的計算哪個快

nosql,非結構化資料庫 是大數據的一種解決方案，雖然大數據就是it巨頭為了賺錢忽悠人的東西

6. nosql資料庫的幾大類型

1. 鍵值資料庫
相關產品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應用：內容緩存
優點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高
缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低
使用者：網路雲（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族資料庫
相關產品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應用：分布式數據存儲與管理
優點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文檔資料庫
相關產品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應用：存儲、索引並管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據
優點：性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活
缺點：缺乏統一的查詢語言
使用者：網路雲資料庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 圖形資料庫
圖形資料庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。
相關產品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網路、推薦系統等
優點：靈活性高、支持復雜的圖形演算法、可用於構建復雜的關系圖譜
缺點：復雜性高、只能支持一定的數據規模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

7. 如何學習及選擇大數據非關系型資料庫NoSQL

是的，NoSQL（非關系型資料庫）簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。 NoSQL最普遍的解釋是「非關系型的」，強調Key-Value Stores和文檔資料庫的優點，而不是單純的反對RDBMS。
非關系型資料庫特點
1.可以處理超大量的數據。
2.運行在便宜的PC伺服器集群上。PC集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的復雜性和成本。
3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
4.沒有過多的操作。
5.支持者來源於社區。因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

8. nosql資料庫有哪些

Membase
Membase 是 NoSQL 家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項目，源代碼採用了Apache2.0的使用許可。該項目託管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進制包。該產品主要是由North Scale的memcached核心團隊成員開發完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻者的工程師，這兩個組織都是很大的在線游戲和社區網路空間的供應商。
Membase容易安裝、操作，可以從單節點方便的擴展到集群，而且為memcached（有線協議的兼容性）實現了即插即用功能，在應用方面為開發者和經營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經在不同類型的領域（特別是大容量的Web應用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎代碼被直接應用到了Membase伺服器的前端。
通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程介面，包括可配置 的告警信息。
Membase的目標是提供對外的線性擴展能力，包括為了增加集群容量，可以針對統一的節點進行復制。 另外，對存儲的數據進行再分配仍然是必要的。
這方面的一個有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預測的性能，類准確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性：
◆ 自動將在線數據遷移到低延遲的存儲介質的技術（內存，固態硬碟，磁碟）
◆ 可選的寫操作一一非同步，同步（基於復制，持久化）
◆ 反向通道再平衡[未來考慮支持]
◆ 多線程低鎖爭用
◆ 盡可能使用非同步處理
◆ 自動實現重復數據刪除
◆ 動態再平衡現有集群
◆ 通過把數據復制到多個集群單元和支持快速失敗轉移來提供系統的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。
主要功能特性：
◆ 面向集合存儲，易存儲對象類型的數據
「面向集合」（Collenction-Oriented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱為一個集合（Collenction)。每個 集合在資料庫中都有一個唯一的標識名，並且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關系型資料庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。
◆ 模式自由
模式自由（schema-free)，意味著對於存儲在mongodb資料庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個資料庫里。
◆支持動態查詢
◆支持完全索引，包含內部對象
◆支持查詢
◆支持復制和故障恢復
◆使用高效的二進制數據存儲，包括大型對象（如視頻等）
◆自動處理碎片，以支持雲計算層次的擴展性
◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語言
◆文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴展）
BSON（Binary Serialized document Format）存儲形式是指：存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵-值對的形式。鍵用於唯一標識一個文檔，為字元串類型，而值則可以是各種復雜的文件類型。
◆可通過網路訪問
MongoDB服務端可運行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位應用，默認埠為27017。推薦運行在64位平台，因為MongoDB在32位模式運行時支持的最大文件尺寸為2GB。
MongoDB把數據存儲在文件中（默認路徑為：/data/db），為提高效率使用內存映射文件進行管理。
Hypertable
Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的資料庫，它採用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數年中，Google為在PC集群 上運行的可伸縮計算基礎設施設計建造了三個關鍵部分。第一個關鍵的基礎設施是Google File System（GFS），這是一個高可用的文件系統，提供了一個全局的命名空間。它通過跨機器（和跨機架）的文件數據復制來達到高可用性，並因此免受傳統 文件存儲系統無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內存和網路埠等失敗。第二個基礎設施是名為Map-Rece的計算框架，它與GFS緊密協作，幫 助處理收集到的海量數據。第三個基礎設施是Bigtable，它是傳統資料庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數據，並實現高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實現，並且根據我們的想法進行了一些改進。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套開源分布式Key-Value存儲系統。它最初由Facebook開發，用於儲存特別大的數據。Facebook在使用此系統。
主要特性：
◆ 分布式
◆ 基於column的結構化
◆ 高伸展性
Cassandra的主要特點就是它不是一個資料庫，而是由一堆資料庫節點共同構成的一個分布式網路服務，對Cassandra 的一個寫操作，會被復制到其他節點上去，對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節點上面去讀取。對於一個Cassandra群集來說，擴展性能 是比較簡單的事情，只管在群集裡面添加節點就可以了。
Cassandra是一個混合型的非關系的資料庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介於關系資料庫和非關系資料庫之間的開源產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫 的。Cassandra最初由Facebook開發，後轉變成了開源項目。它是一個網路社交雲計算方面理想的資料庫。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎，結合了Google BigTable基於列族（Column Family）的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。
CouchDB
所用語言： Erlang
特點：DB一致性，易於使用
使用許可： Apache
協議： HTTP/REST
雙向數據復制，持續進行或臨時處理，處理時帶沖突檢查，因此，採用的是master-master復制
MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）設計
需要不時地進行數據壓縮
視圖：嵌入式 映射/減少
格式化視圖：列表顯示
支持進行伺服器端文檔驗證
支持認證
根據變化實時更新
支持附件處理
因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）
需要 jQuery程序庫
最佳應用場景：適用於數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用於需要提供數據版本支持的應用程序。
例如：CRM、CMS系統。 master-master復制對於多站點部署是非常有用的。
和其他資料庫比較，其突出特點是：
◆ 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的欄位。你可以在系統運行時隨意的添加或移除欄位。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。
◆ 真正的可擴展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴展。為給集群添加更多容量，可以指向另一台電腦。你不必重啟任何進程，改變應用查詢，或手動遷移任何數據。
◆ 多數據中心識別 ：你可以調整你的節點布局來避免某一個數據中心起火，一個備用的數據中心將至少有每條記錄的完全復制。
◆ 范圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設置鍵的范圍來查詢。
◆ 列表數據結構 ：在混合模式可以將超級列添加到5維。對於每個用戶的索引，這是非常方便的。
◆ 分布式寫操作 ：有可以在任何地方任何時間集中讀或寫任何數據。並且不會有任何單點失敗。
問度娘，啥都有。

9. 對於大數據中的NoSQL,以下不屬於NoSQL的資料庫是哪個

答案：A
1.文檔型資料庫
作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型資料庫MongoDB當仁不讓地佔據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL資料庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基於.Net的資料庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)資料庫
鍵值(Key-value)資料庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式資料庫Riak再到Amazon託管的DynamoDB不一而足。
在鍵值資料庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存資料庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之後的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL資料庫。值得注意的是，Oracle NoSQL資料庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。
3.列式存儲
列式存儲被視為NoSQL資料庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體資料庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL資料庫。基於Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable並未列入排名，原因是它並未正式公開。

10. nosql資料庫有哪些

nosql資料庫有哪些回？答
1. In-Memory KV Store : Redis
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
3. Document Store: Mongodb
4. Column Table Store: HBase