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NoSQL最常见的解释是Non-Relational，NotOnlySQL也被很多人接受。NoSQL仅仅是一个概念，泛指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。NOSQL的出现主要是为了解决关系型数据库无法满足大规模数据存储和高并发读写的问题。
NOSQL数据库适用于大规模数据存储和高并发读写的场景，以及半结构化，非结构话，和关系型数据的存储和处理需求
数据的ACID特性是数据库管理系统中保证事务正确执行的重要属性，包括以下四个方面：
原子性（Atomicity）：原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部完成，要么全部不完成，不会部分完成事务。如果事务在执行过程中发生错误，它之前的所有操作都会被回滚，以保持数据的一致性。
一致性（Consistency）：一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态。一致性与原子性是紧密相关的。在事务开始之前和事务结束之后，数据库的完整性约束必须被满足。
隔离性（Isolation）：隔离性是指事务的执行是相互独立的，一个事务的内部操作对外部是不可见的。这可以防止多个事务同时进行时相互干扰，从而保证数据的准确性。通过隔离性，可以避免脏读、不可重复读、幻读等问题。
持久性（Durability）：持久性是指事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，后续操作或故障不应该对其有任何影响。持久性通过数据库备份和恢复机制来保证。
NOSQL特点
NOSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库的统称，与传统的关系型数据库SQL（Structured Query Language）相比，NOSQL具有以下特点：
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不需要预定义模式：NOSQL数据库通常采用无模式设计，这意味着在存储数据之前不需要预先定义数据的结构，可以灵活地存储不同结构的数据。
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弹性高可扩展：NOSQL数据库能够轻松地扩展以处理大量数据，无论是垂直扩展（增加单个服务器的处理能力）还是水平扩展（增加更多的服务器）。
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分布式：NOSQL数据库设计用于分布式环境，可以跨多个服务器存储数据，这提高了系统的可靠性和性能。
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BASE特性：与传统的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性不同，NOSQL数据库通常遵循BASE（基本上可用、软状态、最终一致性）特性。这意味着在某些情况下，数据库可能会牺牲强一致性来换取可用性和分区容忍性。最终一致性意味着数据在一段时间后会变得一致，而不是在每个操作之后立即一致。
NOSQL的分类
键值存储（Key-Value Stores）
这类数据库将数据存储为键值对的形式。每个键唯一的对应一个值。例如，Redis, DynamoDB
使用场景：内容缓存，会话，配置文件等频繁读写的场景
数据模型：<key,value>键值对，通过散列表来实现
优点：扩展性好，灵活性好，大量操作时性能高
缺点：数据无结构化，通常被当做字符串或者二进制数据，只能通过键来查询值。
列族存储（Column Family Stores）
这类数据库将数据存储为列族的形式，适合处理大规模的数据存储和高吞吐量的读写操作。例如，HBase,Cassandra等
使用场景：实时分析，大数据存储和处理
数据模型：列族，通过列簇来存储数据，便于按列进行快速查询和更新
优点：支持大规模数据存储，高吞吐量读写，快速列查询
缺点：复杂的查询可能较慢，不适合简单的键值对存储
文档存储（Document Stores）
这类数据库将数据存储为文档的形式，文档可以是JSON或XML格式。例如，MongoDB，Couchbase
使用场景：存储大量的结构化和半结构化数据，如日志，文章，评论等
数据模型：文档，以键值对的形式存储数据，文档可以嵌套
优点：存储灵活，支持复杂的数据结构，易于扩展
缺点：查询复杂性不如关系数据库，可能需要使用复杂的聚合查询
图形数据库（Graph Databases）
这类数据库将数据存储为节点和边的图形结构，适合处理复杂的查询，尤其是涉及到节点之间的关系的查询。例如，Neo4j，OrientDB
使用场景：社交网络，推荐系统，关系型数据存储
数据模型：节点和边，通过图来表示数据，支持复杂的连接查询
优点：适合处理复杂的关系数据，查询性能高
缺点：不支持复杂的数据类型，查询语言可能不如关系数据库丰富
内存数据库（In-Memory Databases）
这类数据库存储数据在内存中，以提高数据访问速度。例如，Memcached。
使用场景：缓存，需要快速读写的场景
数据模型：键值对，直接存储在内存中，访问速度快
优点：访问速度快，支持高并发读写
缺点：数据持久性差，断电后数据丢失，价格相对较高
面向对象的数据库（Object Oriented Databases）
这类数据库将数据存储为对象的形式，适合存储复杂的数据结构。例如，ObjectDB。
使用场景：存储复杂对象，需要直接在数据库中处理对象的场景
数据模型：对象，将对象直接存储在数据库中，支持对象的直接操作
优点：支持复杂的数据结构，直接在数据库中处理对象，操作简单
缺点：对象数据库的查询语言和工具不如关系数据库丰富，兼容性较差