随着近几年互联网IT的发展，非关系型数据库（NoSQL）得到了极大的发展和应用。和传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员提供了高运算速度和更大的灵活性。
NoSQL数据库的数据结构一般有：
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键值对（key-value），代表数据库：Redis
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列存储（Wide Column），代表数据库：Cassandra，HBase
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图（graph），代表数据库：Neo4J
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文档（document）,代表数据库：MongoDB
这些数据结构和关系型数据库表格式的数据结构都有非常大的区别，它们都是为了适应特定的业务场景而设计的。在某个业务场景下应该选择关系型数据库还是非关系数据库、选择哪种类型的非关系数据库是非常重要的，今天我们就一起来看看针对不同的业务场景应该如何选择NoSQL数据库。
键值对（key-value）数据库
redis数据库
键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。
适用的场景：
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通过键来定位查找而不是通过值来查找的业务。
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缓存。
不适用的场景：
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需要通过值来查找的业务，Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
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需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
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需要事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
列存储（Wide Column Store）数据库
HBase数据库
列存储数据库将数据储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个Person类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
适用的场景
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日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
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博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。
不适用场景
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如果我们需要ACID事务。Cassandra就不支持事务。
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原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构，我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，我们就必须重新设计列族。
图（Graph）数据库
Neo4j数据库
图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。
适用的场景
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在一些关系性强的数据中
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推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定
不适用场景
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不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，因为很少有操作涉及到整个图。
文档（Document）数据库
mongoDB数据库
文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
适用的场景
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日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。
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分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
不适用场景
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在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
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