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它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
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。也无形之间，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。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需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，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。
拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
