即非关系型数据库和关系型数据库。
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MySQL的优点：事务处理—保持数据的一致性；由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上只有一处）；可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点：首先它是基于内存的，也就是数据放在内存中，而不是像数据库那样把数据放在磁盘上，而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多，满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中，它也是一种半结构化的数据 格式，读取到解析的复杂度远比MySQL要简单，这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据，还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求，所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展：典型例子是Cassandra，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点：大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能，比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择？
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要，那NoSQL是一个理想的选择 （NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性）。
但如果要保证到“始终一致”，尤其是对于机密信息和财务信息，那么MySQL很可能是最优的选择（MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性）。
如果关系数据库在你的应用场景中，完全能够很好的工作，而你又是非常善于使用和维护关系数据库的，那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面，除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融，电信等以数据为王的关键领域，目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的，除非遇到特别大的瓶颈，不然也别贸然尝试NoSQL。
然而，在WEB2.0的网站中，关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化，比如做分表分库（database sharding）、主从复制、异构复制等等，然而，这些工作需要的技术能力越来越高，也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合，那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询，可以保证数据的一致性，但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用，不用局限于固定的结构，减少了时间和空间上的开销，却又很难保证数据一致性。
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就目前而言，大数据涉及到了很多技术，这些技术都是能够帮助大家更好地去理解大数据的相关知识，在这篇文章中我们重点为大家介绍一下商业智能和非关系型数据库，希望通过我们的介绍能够让大家真正了解这些关于大数据的知识。
1.商业智能
商业智能一般被叫做BI，即Business Intelligence的缩写，商业智能是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。。当时将商业智能定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。由此可见，有关大数据的词汇之间都是有一定的联系的。
2.如何看待商业智能？
把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。这也是商业智能为什么火热的原因。
3.非关系型数据库
非关系型数据库，简称NoSQL。我们通过百度百科上面得知NoSQL最早出现于1998 年，是由Carlo Storzzi最早开发的个轻量、开源、不兼容SQL 功能的关系型数据库，2009 年，在一次分布式开源数据库的讨论会上，再次提出了NOSQL 的概念，此时NOSQL主要是指I非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个本要素)的数据库设计模式。很多数据科学家对NOSQL 最普遍的定义是“非关联型的”，强调Key-Value存储和文档数据库的优点，至此，NoSQL 开始正式出现在世人面前。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于商业智能以及非关系型数据库的知识，上述提到的内容都是需要我们去学习和熟悉的内容，如果真的打算大数据行业的朋友一定要认真学起来 哟！
而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
1、High performance - 对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
1、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。
