NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集和多种类型的数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。不过现在NoSQL技术有很多，优劣难分，如何结合自己的业务选择合适的NoSQL技术成了IT和数据管理者的难题。

美国花旗集团负责CitiData平台引擎的Michael Simone，在不久前结束的2014MongoDB世界大会上调侃道：“现在，有很多NoSQL数据库供企业选择，我们每天都要筛选两三个。”事实上，花旗集团已经选择了MongoDB数据库。但这种夸张的说法也反映出了NoSQL数据库选择之难。

要想选择NoSQL数据库，首先需要对其类型有所了解，目前NoSQL数据库主要分析四大类型：文档型数据库、键值存储、列式存储和图数据库。作为NoSQL数据库，它们都具备扩展性强、动态的数据库设计等特点。但每种类型又都有各自的特性。Gartner分析师Nick Heudecker表示：“要选择一种NoSQL数据库，你需要先了解自己的数据，其次了解你的应用需要如何使用这些数据。”

文档数据库适合多种数据类型

例如，文档数据库经常用于内容管理系统，收集和处理来自网页和移动应用的数据，比如应用监控。顾名思义，文档数据库以类似文档的结构存储数据，可以采用无模式的形式。MongoDB、CouchDB、Couchbase Server和MarkLogic是典型的文档数据库。

Simone介绍到，花旗集团使用MongoDB解决了网络金融应用的数据复制问题。最开始，这一应用是建立在关系型数据库上的，但是由于数据结构多种多样，所以关系型数据库处理起来特别慢，而且经常出错。“我们很快认识到，数据格式已经成为一种挑战。”

而对于高速演进的应用程序，MongoDB特别适合支持这种动态模式。Simone表示使用MongoDB以后，他们可以对任何数据进行建模。而且，建模速度也快了很多。开发团队只需要4个月就可以构建出预生产模型。

键值数据库简化IT

诸如Redis、Aerospike和Riak等键值数据库是形式最简单的NoSQL软件。数据中的每一个值都有专门的键（key）与之匹配，能够实现针对相对简单数据集的超快应用性能。美国咨询和技术服务供应商Caserta Concepts总裁Joe Caserta表示：“键值存储是轻量级的，用户可以实现秒级的浏览和查询。”

Flywheel软件公司是国外提供打车软件的公司，它采用Basho开发Riak软件支持移动应用。Flywheel的前首席架构师Cuyler Jones介绍到，他还在任的时候，数据库还可以通过扩展应对峰值，不过因为Riak的高可用性和对持续的数据访问的支持，公司已经采用了Riak。

列式数据库应对海量数据

列式存储在拥有大量列的表中存储数据，在处理大数据集的时候，就可以具备更高的性能和扩展性。通常应用于互联网搜索、其他大规模的网页应用和PB级的分析应用，典型的列式数据库包括Accumulo、Cassandra和HBase

2012年，Ancestry.com推出的DNA匹配应用采用的就是列式存储。开发经理Jeremy Pollack介绍到，公司是家族历史数据的线上供应商，公司在计算DNA的时候采用的HBase+Hadoop的架构，顾客可以通过他们网站追溯自己的家族背景、地理起源，并且寻找亲属。

Pollack说到，HBase应用起来很麻烦，要想获得理想的性能，需要大量的调试。HBase有上百万个按钮，根本就是个体力活。不过，应用了NoSQL技术，Ancestry能够快速匹配70万新数据，并存储了大量的DNA样本。

图数据库表现数据关系

图数据库，以InfiniteGraph和Neo4j为代表，以类似于图的结构存储数据，便于探索数据之间的联系，可应用于产品推荐和社交网络。英国医疗网站HealthUnlocked的技术负责人Alex Trofymenko表示，图数据库可以用来匹配不同人之间和人与兴趣之间的关系。

Trofymenko表示，公司使用的是Neo技术公司提供的Neo4j。“我们可以从图数据库中获得很多信息，比如某个用户更关注糖尿病问题还是更关注体育锻炼”这对于网站来说很重要，我们可以在成百上千的搜索记录中找到用户和相关健康问题的关系，搭建一个数据平台，帮助用户找到合适的治疗方法和保健服务。

后记：

显然，随着NoSQL技术的兴起，可供企业选择的数据库越来越多。不再像以前要么是微软，要么是Oracle，要么就是IBM。这对企业来说不是坏事，只要企业能够细心比较不同的产品，结合自己的业务内容慎重选择，就能从技术的发展中获益。

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