什么是nosql，nosql为什么会兴起,nosq有哪些主流数据库
1.什么是nosql，not only sql。nosql数据库是一种比较低级的数据库，关系型数据库是由nosql数据库发展而来。
什么是关系型数据库，这里不从概念上区别，常用的SqlServer，mysql,oracle都是关系型数据库。关系型数据库顾名思义，数据库关系明确严谨。
而nosql则是一种数据关系不严谨的数据库。一个key和value。
2.nosql与关系型数据库之间数据可以转换
关系型数据库和nosql数据库之间可以转换，工具比较多，sqoop是其中一个。
3.nosql为什么会兴起
nosql没有关系型数据库灵活，如果想支持事务等一些复杂的sql不是很方便。那么为什么nosql流行起来了。这不是历史的后退。是因为大数据的要求。
关系型数据库已不能承受t级别，甚至pt级别的任务。nosql这时候就能起到作用。
nosql流行的原因是我们为了性能，不得不牺牲使用的复杂性。
nosql数据库都有哪些：
Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase 这里只举几个典型。
1. CouchDB
[*]所用语言： Erlang
[*]特点：DB一致性，易于使用
[*]使用许可： Apache
[*]协议： HTTP/REST
[*]双向数据复制
[*]持续进行或临时处理
[*]处理时带冲突检查，
[*]采用的是master-master复制（见编注2）
[*]MVCC – 写操作不阻塞读操作
[*]可保存文件之前的版本
[*]Crash-only（可靠的）设计
[*]需要不时地进行数据压缩
[*]视图：嵌入式 映射/减少
[*]格式化视图：列表显示
[*]支持进行服务器端文档验证
[*]支持认证
[*]根据变化实时更新
[*]支持附件处理
[*]CouchApps（独立的 js应用程序）
[*]需要 jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）
2. Redis
[*]所用语言：C/C++
[*]特点：运行异常快
[*]使用许可： BSD
[*]协议：类 Telnet
[*]有硬盘存储支持的内存数据库
[*]自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）
[*]Master-slave复制（见编注3）
[*]虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
[*]INCR & co （适合计算极限值或统计数据）
[*]支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）
[*]支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）
[*]支持哈希表（带有多个域的对象）
[*]支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）
[*]Redis支持事务
[*]支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
[*]Pub/Sub允许用户实现消息机制
最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。
例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为 Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）
3. MongoDB
[*]所用语言：C++
[*]特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
[*]使用许可： AGPL（发起者： Apache）
[*]协议： Custom, binary（ BSON）
[*]Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）
[*]内建分片机制
[*]支持 javascript表达式查询
[*]可在服务器端执行任意的 javascript函数
[*]update-in-place支持比CouchDB更好
[*]在数据存储时采用内存到文件映射
[*]对性能的关注超过对功能的要求
[*]建议最好打开日志功能（参数 –journal）
[*]在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb
[*]空数据库大约占 192Mb
[*]采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。
4. Riak
[*]所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript
[*]特点：具备容错能力
[*]使用许可： Apache
[*]协议： HTTP/REST或者 custom binary
[*]可调节的分发及复制(N, R, W)
[*]用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
[*]使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce
[*]连接及连接遍历：可作为图形数据库使用
[*]索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）
[*]大数据对象支持（ Luwak）
[*]提供“开源”和“企业”两个版本
[*]全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版）
[*]支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控
最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。
5. Membase
[*]所用语言： Erlang和C
[*]特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群
[*]使用许可： Apache 2.0
[*]协议：分布式缓存及扩展
[*]非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据
[*]可持久化存储到硬盘
[*]所有节点都是唯一的（ master-master复制）
[*]在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
[*]写数据时通过去除重复数据来减少 IO
[*]提供非常好的集群管理 web界面
[*]更新软件时软无需停止数据库服务
[*]支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序
例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏（例如 Zynga）
6. Neo4j
[*]所用语言： Java
[*]特点：基于关系的图形数据库
[*]使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可
[*]协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
[*]可独立使用或嵌入到 Java应用程序
[*]图形的节点和边都可以带有元数据
[*]很好的自带web管理功能
[*]使用多种算法支持路径搜索
[*]使用键值和关系进行索引
[*]为读操作进行优化
[*]支持事务（用 Java api）
[*]使用 Gremlin图形遍历语言
[*]支持 Groovy脚本
[*]支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可
最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别
例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱
7. Cassandra
[*]所用语言： Java
[*]特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好
[*]使用许可： Apache
[*]协议： Custom, binary (节约型)
[*]可调节的分发及复制(N, R, W)
[*]支持以某个范围的键值通过列查询
[*]类似大表格的功能：列，某个特性的列集合
[*]写操作比读操作更快
[*]基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）
最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用 Apache的软件被解雇）
例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析
8. HBase
（配合 ghshephard使用）
[*]所用语言： Java
[*]特点：支持数十亿行X上百万列
[*]使用许可： Apache
[*]协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）
[*]在 BigTable之后建模
[*]采用分布式架构 Map/reduce
[*]对实时查询进行优化
[*]高性能 Thrift网关
[*]通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
[*]支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
[*]Cascading, hive, and pig source and sink modules
[*]基于 Jruby（ JIRB）的shell
[*]对配置改变和较小的升级都会重新回滚
[*]不会出现单点故障
[*]堪比MySQL的随机访问性能
最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）
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