5.3 NoSQL的四大类型
5.3.1 键值数据库和列族数据库
可以分为四大类产品:键值数据库，列族数据库，文档数据库，图数据库
(代表)
1.键值数据库:
用的多:redis
云数据库:SimpleDB
典型应用:要求的数据模型非常简单，不涉及到存储结构化信息；要求非常好的写性能；涉及非常频繁的读写操作。内容缓存，如:会话，配置文件，参数，购物车等存储配置，用户数据信息等移动应用。
云数据库:SimpleDB
典型应用:要求的数据模型非常简单，不涉及到存储结构化信息；要求非常好的写性能；涉及非常频繁的读写操作。内容缓存，如:会话，配置文件，参数，购物车等存储配置，用户数据信息等移动应用。
优点:
（扩展性好）数据规模扩大时，往里面增加结点，理论上有无上限的扩展空间；
（灵活性好）任何类型的数据都可以写成键值对；
（大量写操作性能高）因为数据模型很简单，就是key value；为什么适合用来做内容缓存的原因；
缺点:
无法存储结构化信息，因为数据模型太简单key value，值与值之间也无法反映关联关系;
条件查询效率非常低，键值数据库不允许对它的值进行索引（值是透明的，只有一个一个把key找到，才能去访问它的值），无法实现非常复杂的条件查询；
不适用:
（键值数据没有通过值来查询的途径）通过键而是通过值来查找;
（不反映数据之间的关联关系）想要存储数据之间的关系;
（很多产品不支持事务）需要事务支持；
应用：
理想的缓冲层解决方案，在底层的数据库之上构建缓存层，提高响应web速度；Redis用的比较多(比Memcached性能高)；
理想的缓冲层解决方案，在底层的数据库之上构建缓存层，提高响应web速度；Redis用的比较多(比Memcached性能高)；
2.列族数据库:
有所区别
HBase:采用master slave架构，一个管家管很多从节点。
Cssandra:对等结构，p2p结构，整个服务器中所有节点对等。
HBase:采用master slave架构，一个管家管很多从节点。
Cssandra:对等结构，p2p结构，整个服务器中所有节点对等。
典型应用:
（分布式数据存储与管理）尤其是海量数据分布式的存储与管理，因为它的水平可扩展性非常好（可以通过列族进行垂直切分，进而进行水平分区，分成很多region，放在不同节点上去存储）;
（拥有动态字段的应用程序）因为传统的关系数据库无法随便修改它的数据库模式，很难动态增加减少字段；
优点:
（复杂性低）因为底层是通过系统自动去实现的，不需要人工干预。
不适用:需要事务强一致性的支持的时候，有些列族数据库就不能用了，例如：Cassandra
（复杂性低）因为底层是通过系统自动去实现的，不需要人工干预。
不适用:需要事务强一致性的支持的时候，有些列族数据库就不能用了，例如：Cassandra
5.3.2 文档数据库、图数据库 以及不同数据库比较分析
1.文档数据库
本质也是键值数据库，只不过它的key对应的value是一个文档；
关系数据库中的每一行记录，在文档数据库中就是一个文档；
1）特性：可以进行自我描述
文档数据库读完后就可以获得相关数据的名称、值等信息
2）文档数据库的数据结构：JSON数据格式
（数据不规则）每一条记录都对应了关系数据库中一行；嵌套对于关系数据库是多表连接的结构；不包含外部引入，读完一行就把所有信息读完了（好处：进行记录移植时，只要把一个文档迁移到其他机器上面，不用考虑别的表。而关系数据库需要锁定其他表，迁移时要把其他关联的表也迁移走）。
3）
典型应用：
比如：后台有大量读写操作的网站，用JSON数据结构的一些应用，使用嵌套结构等非规范化数据的应用结构
优点：
（高并发）所有信息在一个文档里面；
（灵活性高）可以在一个文档里写入不同类型的数据；
2.图数据库:
相关产品:Neo4j（面向Java开发的）
数据模型:图结构（不是只存放图，是图结构）
用图的顶点和边存储信息；
缺点：
只适用以上情况，有些信息不适用于用图结构存储，就不能用图数据库
3.不同数据库之间的比较分析
