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
国内五大论文数据库如下：
一、中国知网提供的《中国学术期刊（光盘版）》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。
收录1994年以来国内6 600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。
收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。
但是收录的期刊不很全面，一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库（CBMDISC)
数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制，收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库（CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。
收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。
涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。
并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统（China Info)
由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。
该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2 000种的电子期刊的全文检索。
被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊（遴选）数据库来源期刊”的收录证书。
个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”，或者干脆去掉。
很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。
收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。
收录期刊数量很大，但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的，学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。
期刊据数据库不是期刊的评价体系，对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义，故不宜作为期刊性质评价的依据。
另外还有：
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。
隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在1.8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。
该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。
正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。
在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。
同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300万篇论文，全文总量4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。
本馆已订购67万余册。
收录年限：1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。
目前已经成为中国最大的综合文献数据库。
从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。
是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，
即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，
这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
以上内容参考：百度百科——数据库
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
它们击碎了性能瓶颈。
没有过多的操作。
Bootstrap支持
缺点：
但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验
什么是NoSQL
大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。那么，就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史
1969年，埃德加?6?1弗兰克?6?1科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文，首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是，刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物，因此论文反响平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文，终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升，加之使用简单、性能优越等优点，关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能
虽然本书是讲解NoSQL数据库的，但有一个重要的大前提，请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问，对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库，它的突出优势主要有以下几点:
保持数据的一致性(事务处理)
由于以标准化为前提，数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
可以进行JOIN等复杂查询
存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术)
这其中，能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下，用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN，对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要，这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足
不擅长的处理
就像之前提到的那样，关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理：
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
。。。。。。
NoSQL数据库
为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年)，NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述，关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的，就是说，各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散。相反，NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上，减少了每个服务器上的数据量，即使要进行大量数据的写入操作，处理起来也更加容易。同理，数据的读入操作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话，如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据，那么只有两个选择：一是提升性能，二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先，提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法，程序方面也不需要进行变更，但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器，需要花费的资金往往不只是原来的2倍，可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单，但是成本较高。
另一方面，增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更，但由于使用廉价的服务器，可以控制成本。另外，以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗？
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话，NoSQL数据库的应用就没有意义吗?
答案是否定的。的确，它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点，如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍，这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理
希望对数组类型的数据进行高速处理
希望进行全部保存
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类，每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
NoSQL数据库是什么
NoSQL说起来简单，但实际上到底有多少种呢?我在提笔的时候，到NoSQL的官方网站上确认了一下，竟然已经有122种了。另外官方网站上也介绍了本书没有涉及到的图形数据库和对象数据库等各个类别。不知不觉间，原来已经出现了这么多的NoSQL数据库啊。
本节将为大家介绍具有代表性的NoSQL数据库。
key-value存储
这是最常见的NoSQL数据库，它的数据是以key-value的形式存储的。虽然它的处理速度非常快，但是基本上只能通过key的完全一致查询获取数据。根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具三种。
临时性
memcached属于这种类型。所谓临时性就是 “数据有可能丢失”的意思。memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止的时候，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据(旧数据会丢失)。
在内存中保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
数据有可能丢失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等属于这种类型。和临时性相反，所谓永久性就是“数据不会丢失”的意思。这里的key-value存储不像memcached那样在内存中保存数据，而是把数据保存在硬盘上。与memcached在内存中处理数据比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的。但数据不会丢失是它最大的优势。
在硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
数据不会丢失
两者兼具
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具，且集合了临时性key-value存储和永久性key-value存储的优点。Redis首先把数据保存到内存中，在满足特定条件(默认是15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的key发生变更)的时候将数据写入到硬盘中。这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性。这种类型的数据库特别适合于处理数组类型的数据。
同时在内存和硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
适合于处理数组类型的数据
面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型。它们属于NoSQL数据库，但与key-value存储相异。
不定义表结构
面向文档的数据库具有以下特征：即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用。关系型数据库在变更表结构时比较费事，而且为了保持一致性还需修改程序。然而NoSQL数据库则可省去这些麻烦(通常程序都是正确的)，确实是方便快捷。
可以使用复杂的查询条件
跟key-value存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN这些关系型数据库所具有的处理能力，但除此以外的其他处理基本上都能实现。这是非常容易使用的NoSQL数据库。
不需要定义表结构
可以利用复杂的查询条件
面向列的数据库
Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。
面向行的数据库和面向列的数据库
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长进行以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
高扩展性
面向列的数据库具有高扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度)，所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，利用面向列的数据库的优势，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，应用起来十分困难。
高扩展性(特别是写入处理)
应用十分困难
最近，像Twitter和Facebook这样需要对大量数据进行更新和查询的网络服务不断增加，面向列的数据库的优势对其中一些服务是非常有用的，但是由于这与本书所要介绍的内容关系不大，就不进行详细介绍了。
总结：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。
NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是解决方案的首选。
绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的（比如具有更高性能的固态硬盘阵列），一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重！不要为了NoSQL而NoSQL，可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。
NoSQL不是万能的，但在大型项目中，你往往需要它！