NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關係型的資料庫。隨著網際網路web2.0網站的興起，傳統的關聯式資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高併發的SNS型別的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關係型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。
NoSQL資料庫的四大分類
這一類資料庫主要會使用到一個雜湊表，這個表中有一個特定的鍵和一個指標指向特定的資料。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列儲存資料庫
這部分資料庫通常是用來應對分散式儲存的海量資料。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
文件型資料庫
文件型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值儲存相類似。該型別的資料模型是版本化的文件，半結構化的文件以特定的格式儲存，比如JSON。文件型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間巢狀鍵值。而且文件型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文件型資料庫SequoiaDB，已經開源。
圖形(Graph)資料庫
圖形結構的資料庫同其他行列以及剛性結構的SQL資料庫不同，它是使用靈活的圖形模型，並且能夠擴充套件到多個伺服器上。NoSQL資料庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行資料庫查詢需要制定資料模型。許多NoSQL資料庫都有REST式的資料介面或者查詢API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
| 分類 | Examples舉例 | 典型應用場景 | 資料模型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 鍵值（key-value） | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內容快取，主要用於處理大量資料的高訪問負載，也用於一些日誌系統等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對，通常用hash table來實現 | 查詢速度快 | 資料無結構化，通常只被當作字串或者二進位制資料 |
| 列儲存資料庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分散式的檔案系統 | 以列簇式儲存，將同一列資料存在一起 | 查詢速度快，可擴充套件性強，更容易進行分散式擴充套件 | 功能相對侷限 |
| 文件型資料庫 | CouchDB, MongoDb | Web應用（與Key-Value類似，Value是結構化的，不同的是資料庫能夠了解Value的內容） | Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化資料 | 資料結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關係型資料庫一樣需要預先定義表結構 | 查詢效能不高，而且缺乏統一的查詢語法。 |
| 圖形(Graph)資料庫 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網路，推薦系統等。專注於構建關係圖譜 | 圖結構 | 利用圖結構相關演算法。比如最短路徑定址，N度關係查詢等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的資訊，而且這種結構不太好做分散式的叢集方案。 |