2）NoSQL 数据库

NoSQL 数据库：数据模型（文档、键值、列族、图等），适用场景与优势。

非关系型数据库（NoSQL）是一类不使用传统关系模型的数据库，通常用于处理大规模的非结构化或半结构化数据。与关系型数据库不同，非关系型数据库提供了更多的灵活性和可扩展性，能够在处理海量数据时提供更高的性能。下面是非关系型数据库的相关内容。

数据库存储说明

关系型数据库和非关系型数据库都用来存储数据，但它们存储数据的方式不同。关系型数据库像一个电子表格，把数据存成表格的形式（行和列）。导出的数据常常是 .sql 或 .csv 格式。非关系型数据库则存储数据的方式更灵活，可以是键值对、文档、图或列等格式，导出的数据可能是 .json、.csv 或其他格式。简单来说，关系型数据库有固定的结构和格式，而非关系型数据库更加自由，适应不同类型的数据存储需求。
无论是关系型数据库还是非关系型数据库，数据都会存储在数据库的某个目录下。这些数据库通常会管理自己的存储结构，并且文件格式会根据数据库类型和存储引擎有所不同。用户通常不会直接访问这些文件，而是通过数据库管理系统来管理和查询数据。

一、什么是非关系型数据库，它解决什么问题

非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）是一类不基于关系模型的数据库，它以不同的数据结构（如键值对、文档、列族、图等）存储和管理数据。非关系型数据库不依赖于固定的表结构，通常具有更高的可扩展性和灵活性。

键值存储（Key-Value Stores）
- 示例：Redis, DynamoDB, Riak
- 特点：数据以键值对的形式存储，适合缓存、会话管理、简易的键值查找等场景。
- 应用场景：缓存、实时推荐、实时数据处理。
文档存储（Document Stores）
- 示例：MongoDB, CouchDB
- 特点：数据以文档的形式存储，通常使用 JSON、BSON 或 XML 格式。文档中的字段可以动态变化。
- 应用场景：内容管理系统、博客平台、社交媒体等。
列族存储（Column Family Stores）
- 示例：Cassandra, HBase
- 特点：数据按列存储而不是按行存储，适合大数据量、高性能读取。
- 应用场景：日志分析、数据仓库、大规模数据处理。
图数据库（Graph Databases）
- 示例：Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB
- 特点：用于存储图数据结构，适合表示和查询复杂的关系，如社交网络、推荐系统等。
- 应用场景：社交网络分析、物联网数据、推荐引擎。

键值对（Key-Value）
- 存储数据的基本单元，包括一个唯一的键（Key）和对应的值（Value）。
- 作用：用于快速查询和存储数据，适合需要高性能读取的应用。
文档（Document）
- 数据以文档的形式存储，通常使用 JSON、BSON 格式，允许嵌套复杂的结构。
- 作用：适合处理灵活的数据结构，且不需要事先定义模式。
列族（Column Family）
- 将相关的数据按列族存储，而不是传统的行存储。每个列族内的数据结构可能是动态变化的。
- 作用：提高大规模数据读取和写入的效率，适合批量处理和分析。
图（Graph）
- 数据以图的形式存储，包括节点、边和属性。节点表示实体，边表示实体间的关系。
- 作用：适合复杂关系查询，如社交网络中的朋友关系。
最终一致性（Eventual Consistency）
- 不同于传统的关系型数据库的强一致性，NoSQL 通常使用最终一致性模型，允许短时间内的数据不一致，最终达到一致。
- 作用：适合高可扩展、分布式的系统，牺牲一致性换取性能和可用性。