NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式，NoSQL并不单指一个产品或一种技术，它代表一族产品，以及一系列不同的、有时相互关联的、有关数据存储及处理的概念。
1.NoSQL的含义
在当今的网络（包括互联网、物联网等）环境中，随着用户内容的增长，系统需要生成、处理、分析和归档的数据规模快速增大，数据类型也快速增多。一些新数据源、新应用领域也在生成大量数据，如物联网、传感器网络、全球定位系统（GPS）、环境保护、天气预报、自动追踪器和监控系统等，数据增长快、半结构化和稀疏的趋势明显，关系数据库在处理这些数据密集型应用时出现灵活性差、扩展性差、性能差等问题，需要采用不同的解决方案进行扩展。在探索海量数据和半结构化数据相关问题的过程中，诞生了一系列新型数据库产品，其中包括列簇数据库、键值对数据库、文档数据库和图数据库，这些数据库统称为NoSQL数据库。
2.NoSQL的共同特征
NoSQL的数据没有明确的范围和定义，普遍存在如下共同特征：
1）不用预定义模式：不需要事先定义表结构；数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式，按照需要对数据进行插入操作。
2）无共享架构：将数据分区或者分段后存储在各个本地服务器上。
3）弹性可扩展：可以动态增加或者删除节点，数据可以自动在节点间迁移。
4）分区：数据库将数据分区或分段存储在多个节点上，每个分区或分段可以有多个副本。这既提高了并行性能，又保证了没有单点失效的问题。
5）异步复制：采用基于日志的异步复制，数据被尽快地写入一个节点，但不保证副本数据的随时一致性，出现故障可能会丢失少量数据。
6）BASE：满足BASE要求，保证事务的最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，不同的NoSQL数据库适应不同的应用场景。
3.NoSQL采用的技术
为了满足对海量数据的高速存储需求和支持以云端应用为目标的、去中心化的系统，实现高并发、高吞吐量，NoSQL应运而生。NoSQL具有的优势表现在持续的可用性、线性拓展、操作低延迟、功能整体性、操作成熟性和低拥有成本等方面。NoSQL采用的技术如下：
1）简单数据类型和反规范化。数据库中每个记录都拥有唯一的键，系统支持单记录级别的原子性，不支持外键和跨记录的关联。对单个记录进行约束，增强了系统的可扩展性，数据操作在单台机器中执行，减少了分布式事务的开销。反规范化是把相同的数据复制到不同的文档或者表中，从而简化和优化查询，或是正好适合用户的某种特别的数据模型。
2）元数据和应用数据的分离。系统存储元数据和应用数据：元数据是定义数据对象的数据，用于系统管理，如数据分区到集群中节点和副本的映射数据；应用数据是用户存储在系统中需要处理的数据。
3）弱一致性。系统通过应用数据的多副本数据复制来达到一致性，减少同步开销，用最终一致性和时间一致性来满足对数据一致性的要求。
NoSQL处理的数据类型简单，以提供较少的功能来提高系统的性能；结构简单，可以达到高吞吐量；用元数据来定义系统处理的数据格式，使系统具有高水平的扩展能力，应用数据借助云平台和低端硬件集群，提高系统的可用性；避免昂贵的对象-关系映射，缓解由RDBMS引发的数据处理效率低的问题，降低处理海量稀疏数据的难度，但这反过来减弱了事务完整性的处理、灵活的索引及查询能力。
4.NoSQL数据库的分类
NoSQL数据库要提供非常高效、强大的海量数据存储与处理工具，其存储方式灵活。NoSQL的数据模型是基于高性能的需求提出的。根据数据的存储模型和特点，NoSQL数据库有很多种类，按存储方式分为列簇存储、键值对存储、文档存储、图形存储等。
1）列簇（Column Family）存储方式：在数据表的定义中只定义列簇，存储时按照列簇分块存储，用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，特点是指向了多个列。列簇中的列可以随应用而变化。列存储数据库不管数据类型，将同一列的数据存储在一起；可以存储结构化和半结构化数据；由于数据类型相同，因此压缩率高，针对某一列或者某几列的查询有非常大的I/O优势。典型的例子有HBase、Cassandra和Hypertable等。
2）键值对（Key-Value）存储方式：用哈希表存储数据，表中有一个特定的键和一个指向特定数据的指针。模型简单、易部署。键值对数据库存储的数据由键（Key）和值（Value）两部分组成，通过键快速查询到其值，值的格式可以根据具体应用来确定。典型的例子有Redis、Tokyo Cabinet、Tyrant Berkeley DB、MemcacheDB等。
3）文档（Document）存储方式：数据模型是格式化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储。文档存储时允许文档的嵌套和引用，文档的查询效率更高。文档存储数据库采用格式化文件（类似JSON、XML等）的格式存储，对某些字段建立索引以提高查询效率。典型的例子有MongoDB、CouchDB等。
4）图形（Graph）存储方式：数据以图形（节点和边的集合）的方式存储，使用灵活的图形模型，容易扩展，具体而言，数据以有向加权图的方式存储。社交关系、推荐系统、关系图谱的存储以图形存储方式为最佳。典型的例子是Neo4j等。
5.NoSQL的整体框架
NoSQL支持多样灵活的数据模型，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。例如灵活的Schema允许用一种嵌套式的内部数据格式来存储一组有关联的业务实体，可以带来的好处之一是可以少一些表联结，可以让内部技术上的数据存储更接近于业务实体，特别是那种混合式业务实体。
NoSQL的整体框架包括4层，从上到下分别是接口层、数据逻辑模型层、数据分布层和数据持久层。
1）接口层给出用户使用的工具：REST（REpresentational State Transfer，表述性状态传递，一种软件架构风格）、Thrft（一个软件框架，用来开发可扩展、跨语言的服务，它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎）、MapReduce、GET/PUT、语言特定API和SQL子集等。
2）数据逻辑模型层中的数据模型包括Key-Value（键值对）、Column Family（列簇）、Document（文档）、Graph（图形）等模型。
3）数据分布层对应于数据的物理存储，包括支持CAP、多数据中心、动态部署等分布式数据库的环境。
4）数据持久层给出数据长期保存的方法，包括基于内存、基于硬盘、基于内存和硬盘、定制可插拔等。
NoSQL分层架构不代表每个产品在每一层只有一种选择，分层设计提供了很强的灵活性和兼容性，每种数据库在不同层面可以支持多种特性。
