SQL語言和關系型數據庫（MySQL，PostgreSQL，Oracle，等等）是通用的數據解決方案，占用絕大多數的市場。不過在最近興起的NoSQL運動中，涌現出來了一批具備高可用性，支持線性擴展，支持Map／Reduce操作等等特性的數據產品，它們具有如下特性：

頻繁的寫入操作，相對較少的讀取統計信息的操作（比如一個web訪問計數器）應該使用基于內存的key／value存儲系統，比如Redis，或者是具備本地更新特性的文檔存儲系統，如MongoDB。

海量數據（比如數據倉庫中需要分析的數據）適合與存儲在一個schmaless，分布式的文件存儲系統中，如Hadoop。

存儲二進制文件（比如mp3或者pdf文檔）并且能夠直接為用戶的瀏覽器提供下載功能，可以使用Amazon S3。

臨時性的數據（比如網站的session，分布式的鎖信息，等等）適合存儲在Memcache。

如果希望數據具備高可用性，并且能夠將數據丟失的風險降到最低，同時整個系統具備線性擴展的能力，可以考慮使用Cassandra和HBase。

使用這些數據產品并不是要取代原有的數據產品，而是為不同的應用場景提供更多的選擇。

提供最適合的數據存儲方案 － 如何選擇合適的NoSQL產品？

NoSQL代表著：選擇合適的方案處理合適的業務場景。上面介紹的幾種NoSQL應用場景也許能夠幫助我們選擇合適的數據存儲方案，網上也有不少值得參考的資源。和其他的技術方案一樣，選擇適合你們的業務場景才是最重要的。

絕大多數的應用都會有非常復雜的應用場景，如何找出一款NoSQL產品能夠適用所用的需求？答案是搭配使用多款NoSQL產品，傳統數據庫中的One－For－All的情況在NoSQL中是不存在的。比如下圖中，我們可以在一個網站中使用下面四款數據產品來提供服務：

MySQL用于存儲敏感的數據，比如用戶的資料，交易的信息等等。

MongoDB用于存儲大量的，相對不敏感的數據，比如博客文章的內容，文章訪問次數等等。

Amazon S3用于存儲用戶上傳的文檔，圖片，音樂等等數據。

Memcached用于存儲臨時性的信息，比如緩存HTML頁面等。

選擇多樣的數據存儲方案同樣有利于提升我們對于NoSQL的數據產品的理解，從大量的解決方案中選擇最適合我們使用的產品，而不是把眼光僅僅放在某一款產品中。

最適合的才是最好的。

再論NoSQL

目前市場上的關系型數據庫都是在多年前設計出來的，在設計這些關系型數據庫中的時候，磁盤存儲是廉價的，而內存和cpu的資源是昂貴的。而在今天再去考慮這個問題就不一樣了，內存和cpu都已經不再昂貴，同時具備線性擴展的特性又顯得尤為重要。

NoSQL的數據產品傾向于使用內存作為首先的存儲。比如Redis和Memcached，幾乎都是在內存中完成的所有的操作。又比如Cassandra和HBase這樣的系統，它們使用了memtable的技術，使得所有寫入的數據先緩存到內存中，等到內存中積累了一定量的數據后，再一次性異步寫入到磁盤中。

Database-as-a-Service

目前提供Infrastructure-as-a-service的比如Amazon EC2，Google App Engine，Rackspace Cloud，未來將會出現Database-as-a-Service。目前已經有類似的服務提供商，比如MongoHQ (MongoDB)，Cloudant (CouchDB)，和Amazon RDS(MySQL)。它們提供了數據的存儲，管理和擴展服務，讓我們更加專注應用程序本身。

未來無限美好。

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2010/10/20/1857138.html