NoSQL (NoSQL = Not Only SQL)，意即 “不仅仅是SQL”。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。
这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。 1970年 E.F.Codd's 提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
NoSQL 指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL 用于超大规模数据的存储，例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那 SQL 数据库已经不适合这些应用了, NoSQL 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。
SQL数据库的特点和优势主要包括：
高度可扩展：NoSQL 数据库可以轻松地实现水平扩展，通过添加更多的服务器来处理更大规模的数据和负载。这使得NoSQL数据库适用于大数据和高并发的应用场景。
灵活的数据模型：NoSQL 数据库不需要预定义固定的表结构，可以存储各种类型的数据，如文档、键值对、列族和图等。这种灵活性使得NoSQL数据库适用于不同类型和结构的数据存储需求。
高性能：NoSQL 数据库通常采用了一些优化技术，如内存存储、并发控制和索引等，以提供快速的读写操作。它们还常常支持分布式计算和缓存等功能，以进一步提高性能。
强大的横向扩展能力：NoSQL 数据库通常支持分布式架构，可以将数据分散存储在多个服务器上，提高可用性和容错性。这种横向扩展能力使得NoSQL数据库能够应对大规模数据和高并发访问的需求。
适用于大数据和实时数据处理：NoSQL 数据库在大数据和实时数据处理方面具有优势。它们能够快速处理大量的数据，并支持复杂的查询和分析操作。
高可扩展性
分布式计算
低成本
架构的灵活性，半结构化数据
没有复杂的关系
没有标准化
有限的查询功能（到目前为止）
最终一致是不直观的程序
市面上 NoSQL 数据库的种类繁多，每一种 NoSQL 数据库主要用来解决某一特定领域问题，而非万金油。主要的 NoSQL 数据库包括：
文档型数据库，如 MongoDB
键值对数据库，如 Redis
列族数据库，如 HBase
图数据库，如 Neo4j
每种类型的 NoSQL 数据库都有其特定的用途和适用场景，开发者可以根据实际需求选择合适的数据库解决方案。
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL） (SQL)
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
