而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
目前创新互联建站已为成百上千家的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、成都网站托管、企业网站设计、绥中网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。
1、High performance - 对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
1、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。
如何将pdf文件存入nosql
1. 使用python脚本可以轻松生成满足条件的数据，具体如下
#coding: utf-8import os, sys, time, datetimefrom itertools import izipN = 100000000def gen_meid(): returndef gen_seq(): returndef generate_message(meid,seq): ts = time.time(); time_st = datetime.datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print '/t'.join(( meid, seq, '/N', '/N', '/N', '/N', '0', '0', '0', '0', time_st, '/N', '/N', '0', '/N', '/N', '/N', '/N', time_st ))def main(args): print '/t'.join(( 'deviceID', 'battery', ... , 'accumulatedTime', 'createDate' )) // for mongodb, mysql delete for meid,seq in izip(gen_meid(),gen_seq()): generate_message(meid,seq) pass return 0#==============================if __name__ == "__main__": import sys main(sys.argv) pass#==============================
$ python a.py device.tsv
2. 切分数据（可选）
tail -n +1 device.csv | head -n 5000000 part1.txt
tail -n +100001 device.csv | head -n 100000 part2.txt
tail -n +200001 device.csv | head -n 100000 part3.txt
tail -n +300001 device.csv | head -n 100000 part4.txt
3. 生成txt 文件
python a.py device.txt
PDF转Excel 对于不允许做修改的PDF文件——就是加密加了权限的PDF，首先要去除密码或者去除数字证书，推荐用PDF Password Remove，然后再按照下面的方法进行转换为Excel文件：
方法一：ABBYY finereader v9是我见过的最强大的PDF（图片格式或者是扫描件）转excel的软件。它是一款OCR软件，界面比较简洁明，9.0和以上版本有简体中文版的，支持100语言的识别，特别是混合多种语言识别效果也非常好。
国内的OCR软件仅仅是对中文的识别比较好而已。而且，这款软件只要你设置好识别文件所用的语言然后打开PDF文件（支持直接打开的）然后其他的工作就交给软件了，识别完后 文件------另存为excel格式就可以了。而且版面的保持能力是我见过的OCR软件里面最好的一个，识别率也是最高的一个，就是转换识别的速度比较慢。只要PDF文件比较清晰，准确率基本可以达到95%以上（除了数学公式、计算式、化学式、分子式、三角函数等专业的内容之外），强力推荐大家使用。
方法二：在线PDF转Excel共有以下几个步骤:
• 点击浏览按钮选择需要转换的PDF文件。
• 点击按钮上传文件，然后等着就可以了。
• 点击下载链接把做好的文件下载到本地就可以了。
方法三：用其他软件Wondershare PDFelement等处理。
然后再把excel导入sql server：