NoSQL的分类
NoSQL仅仅是一个概念，NoSQL数据库根据数据的存储模型和特点分为很多种类。
类型 | 部分代表 | 特点 |
列存储 | Hbase Cassandra Hypertable | 顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。 |
文档存储 | MongoDB CouchDB | 文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。 |
key-value存储 | Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis | 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能） |
图存储 | Neo4J FlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。 |
对象存储 | db4o Versant | 通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。 |
xml数据库 | Berkeley DB XML BaseX | 高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。 |
以上NoSQL数据库类型的划分并不是绝对，只是从存储模型上来进行的大体划分。它们之间没有绝对的分界，也有交差的情况，比如Tokyo Cabinet / Tyrant的Table类型存储，就可以理解为是文档型存储，Berkeley DB XML数据库是基于Berkeley DB之上开发的。
NoSQL和关系数据库结合
其实NoSQL数据库仅仅是关系数据库在某些方面（性能，扩展）的一个弥补，单从功能上讲，NoSQL的几乎所有的功能，在关系数据库上都能够满足，所以选择NoSQL的原因并不在功能上。
所以，我们一般会把NoSQL和关系数据库进行结合使用，各取所长，需要使用关系特性的时候我们使用关系数据库，需要使用NoSQL特性的时候我们使用NoSQL数据库，各得其所。
举个简单的例子吧，比如用户评论的存储，评论大概有主键id、评论的对象aid、评论内容content、用户uid等字段。我们能确定的是评论内容content肯定不会在数据库中用where content=’’查询，评论内容也是一个大文本字段。那么我们可以把 主键id、评论对象aid、用户id存储在数据库，评论内容存储在NoSQL，这样数据库就节省了存储content占用的磁盘空间，从而节省大量IO，对content也更容易做Cache。
//从MySQL中查询出评论主键id列表
commentIds=DB.query("SELECT id FROM comments where aid='评论对象id' LIMIT 0,20");
//根据主键id列表，从NoSQL取回评论实体数据
CommentsList=NoSQL.get(commentIds);
NoSQL代替MySQL
在某些应用场合，比如一些配置的关系键值映射存储、用户名和密码的存储、Session会话存储等等，用NoSQL完全可以替代MySQL存储。不但具有更高的性能，而且开发也更加方便。
NoSQL作为缓存服务器
MySQL+Memcached的架构中，我们处处都要精心设计我们的缓存，包括过期时间的设计、缓存的实时性设计、缓存内存大小评估、缓存命中率等等。
NoSQL数据库一般都具有非常高的性能，在大多数场景下面，你不必再考虑在代码层为NoSQL构建一层Memcached缓存。NoSQL数据本身在Cache上已经做了相当多的优化工作。
Memcached这类内存缓存服务器缓存的数据大小受限于内存大小，如果用NoSQL来代替Memcached来缓存数据库的话，就可以不再受限于内存大小。虽然可能有少量的磁盘IO读写，可能比Memcached慢一点，但是完全可以用来缓存数据库的查询操作。
规避风险
由于NoSQL是一个比较新的东西，特别是我们选择的NoSQL数据库还不是非常成熟的产品，所以我们可能会遇到未知的风险。为了得到NoSQL的好处，又要考虑规避风险，鱼与熊掌如何兼得？
现在业内很多公司的做法就是数据的备份。在往NoSQL里面存储数据的时候还会往MySQL里面存储一份。NoSQL数据库本身也需要进行备份（冷备和热备）。或者可以考虑使用两种NoSQL数据库，出现问题后可以进行切换（避免出现digg使用Cassandra的悲剧）。
