SQL语言和关系型数据库（MySQL，PostgreSQL，Oracle，等等）是通用的数据解决方案，占有绝大多数的市场。不过在最近兴起的NoSQL运动中，涌现出来了一批具备高可用性，支持线性扩展，支持Map／Reduce操作等等特性的数据产品，它们具有如下特性：

• 频繁的写入操作，相对较少的读取统计信息的操作（比如一个web访问计数器）应该使用基于内存的key／value存储系统，比如Redis，或者是具备本地更新特性的文档存储系统，如MongoDB。
• 海量数据（比如数据仓库中需要分析的数据）适合与存储在一个schmaless，分布式的文件存储系统中，如Hadoop。
• 存储二进制文件（比如mp3或者pdf文档）并且能够直接为用户的浏览器提供下载功能，可以使用Amazon S3。
• 临时性的数据（比如网站的session，缓存HTML页面信息，等等）适合存储在Memcache。
• 如果希望数据具备高可用性，并且能够将数据丢失的风险降到最低，同时整个系统具备线性扩展的能力，可以考虑使用Cassandra和HBase。

　　使用这些数据产品并不是要取代原有的数据产品，而是为不同的应用场景提供更多的选择。

　　提供最适合的数据存储方案 － 如何选择合适的NoSQL产品？

　　NoSQL代表着：选择合适的方案处理合适的业务场景。上面介绍的几种NoSQL应用场景也许能够帮助我们选择合适的数据存储方案，网上也有不少值得参考的资源。和其他的技术方案一样，选择适合你们的业务场景才是最重要的。

　　绝大多数的应用都会有非常复杂的应用场景，如何找出一款NoSQL产品能够适用所用的需求？答案是搭配使用多款NoSQL产品，传统数据库中的One－For－All的情况在NoSQL中是不存在的。比如下图中，我们可以在一个网站中使用下面四款数据产品来提供服务：

• MySQL用于存储敏感的数据，比如用户的资料，交易的信息等等。
• MongoDB用于存储大量的，相对不敏感的数据，比如博客文章的内容，文章访问次数等等。
• Amazon S3用于存储用户上传的文档，图片，音乐等等数据。
• Memcached用于存储临时性的信息，比如缓存HTML页面等。

　　选择多样的数据存储方案同样有利于提升我们对于NoSQL的数据产品的理解，从大量的解决方案中选择最适合我们使用的产品，而不是把眼光仅仅放在某一款产品中。

　　最适合的才是最好的。

　　再论NoSQL

　　目前市场上的关系型数据库都是在多年前设计出来的，在设计这些关系型数据库中的时候，磁盘存储是廉价的，而内存和cpu的资源是昂贵的。而在今天再去考虑这个问题就不一样了，内存和cpu都已经不再昂贵，同时具备线性扩展的特性又显得尤为重要。

　　NoSQL的数据产品倾向于使用内存作为首先的存储。比如Redis和Memcached，几乎都是在内存中完成的所有的操作。又比如Cassandra和HBase这样的系统，它们使用了memtable的技术，使得所有写入的数据先缓存到内存中，等到内存中积累了一定量的数据后，再一次性异步写入到磁盘中。

　　Database-as-a-Service

　　目前提供Infrastructure-as-a-service的比如Amazon EC2，Google App Engine，Rackspace Cloud，未来将会出现Database-as-a-Service。目前已经有类似的服务提供商，比如MongoHQ (MongoDB)，Cloudant (CouchDB)，和Amazon RDS(MySQL)。它们提供了数据的存储，管理和扩展服务，让我们更加专注应用程序本身。

　　更多关于NoSQL的文章可以参考：http://www.cnblogs.com/gpcuster/tag/NoSQL/