最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。
1. 关系型数据库
关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。
关系型数据库诞生40多年了，从理论产生发展到现实产品，例如：Oracle、MySQL和SQL Server(微软开发的大型关系型数据库)。
2. 非关系型数据库
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSql数据库在特定的场景下可以发挥出难以想象的高效率和高性能，它是作为对传统关系型数据库的一个有效的补充。
NoSQL(NoSQL = Not OnlySQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
NoSQL数据库不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。
NoSQL优点具体如下：
- 易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 - 大数据量，高性能。
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用QueryCache，每次表的更新，Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。 - 灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简 直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。 - 高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
2.1 非关系型数据库分类
2.1.1 键值存储数据库（key-value）
键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据库，因为使用key主键访问，所以会获得很高的性能及扩展性。键值数据库主要使用一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署、高并发。
典型产品：Memcached、Redis、MemcacheDB
Redis数据库是一个高性能的key-value数据库，数据都是缓存在内存中。但是它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者修改操作写入追加的记录文件，并在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
2.1.2 列存储（Column-oriented）数据库
列存储数据库将数据存储在列族中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据，比如人类，我们经常会查询某个人的姓名和年龄，而不是薪资。这种情况下姓名和年龄会被放到一个列族中，薪资会被放到另一个列族中。列存储只需取得需要的列，而不是被选择行的所有数据。
这种数据库通常用来应对分布式存储海量数据。
典型产品：Cassandra、HBase
2.1.3 面向文档（Document-Oriented）数据库
文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes办公软件，而且它同第一种键值数据库类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。
面向文档数据库会将数据以文档形式存储。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词与对应值，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JSONB等多种形式存储。
典型产品：MongoDB、CouchDB
2.1.4 图形数据库
图形数据库允许我们将数据以图的方式存储。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。
3 分布式存储
当需要存储的数据量变得很大、一台机器的磁盘无法存储下时，就需要将这些数据存储到多台机器上。
数据存储技术：分布式篇 zhuanlan.zhihu.com/p/103851491…
