NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。
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如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。
如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。
如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。
当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。
非关系型数据库：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。
非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
关系型数据库：是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
对于安全性能很高的数据访问要求可以实现。
价格
目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。
功能
实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。
列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。
图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。
NoSQL就是非关系型数据库...主要是应付日渐牛逼的web2.0而出现的...当下的主流还是关系型数据库...但是由于web2.0的火速发展...关系型数据库已经对其超大量数据等内容显得力不从心...因此出现了NoSQL运动便出现了...其特点是:
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。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点：
1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；
3、高扩展性；
4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
缺点：
1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；
2、无事务处理；
3、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较：
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
一：传统数据库
(1）传统索引不适于海量数据
传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降。
（2）数据装载速度慢
因为索引需要重新创建，加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题，必须最大限度地减少磁盘 I/O ，提升查询效率，减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术，使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。
二：新型数据库
新型数据库采用分布式并行计算架构，部署于X86通用服务器，满足大数据实时交易需求，成本低、扩展性高，突破了传统数据库性能瓶颈。
分布式非关系型数据库技术创新
非关系型数据库即NoSQL，抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能，仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询，换取高扩展性和高性能，满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:
(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据)，不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作，故系统可支持高并发和较快的响应速度。
(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略，NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略，可根据应用场景进行对应配置。例如，对写入操作频繁，但数据读取最新版本要求并不严格的应用，如互联网网页数据的存储和分析应用，可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用，则必须用强一致性策略，保证总是读取最新版本数据