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文档数据库
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源起：受Lotus Notes启发。
数据模型：包含了key-value的文档集合
例子：CouchDB, MongoDB
优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。
图数据库
源起： 欧拉和图理论。
数据模型：节点和关系，也可处理键值对。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
优点：解决复杂的图问题。
关系数据库
源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
数据模型：各种关系
例子：VoltDB, Clustrix, MySQL
优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。
对象数据库
源起：图数据库研究
数据模型：对象
例子：Objectivity, Gemstone
优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。
Key-Value数据库
源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
数据模型：键值对
例子：Membase, Riak
优点：处理大量数据，快速处理大量读写请求。编程友好。
BigTable类型数据库
源起：Google的论文 BigTable。
数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的
例子：HBase, Hypertable, Cassandra
优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。
数据结构服务
源起： ?
数据模型：字典操作，lists, sets和字符串值
例子：Redis
优点：不同于以前的任何数据库
网格数据库
源起：数据网格和元组空间研究。
数据模型：基于空间的架构
例子：GigaSpaces, Coherence
优点：适于事务处理的高性能和高扩展性
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
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。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- 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
缺点:
- 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 （BY三人行慕课）
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。
两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：
1、耗时短。
2、使用索引查询，涉及少量数据。
3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。