自1970年，埃德加·科德提出關系模型之後，關系資料庫便開始出現，經過了40多年的演化，如今的關系型資料庫具備了強大的存儲、維護、查詢資料的能力。但在關系資料庫日益強大的時候，人們發現，在這個資訊爆炸的“大資料”時代，關系型資料庫遇到了性能方面的瓶頸，面對一個表中上億條的資料，sql語句在大資料的查詢方面效率欠佳。我們應該知道，往往添加了越多的限制的技術，在一定程度上定會拖延其效率。
在1998年，carlo
strozzi提出nosql的概念，指的是他開發的一個沒有sql功能，輕量級的，開源的關系型資料庫。注意，這個定義跟我們現在對nosql的定義有很大的差別，它确确實實字如其名，指的就是“沒有sql”的資料庫。但是nosql的發展慢慢偏離了初衷，carlostrozzi也發覺，其實我們要的不是"nosql"，而應該是"norelational"，也就是我們現在常說的非關系型資料庫了。
在關系型資料庫中，導緻性能欠佳的最主要因素是多表的關聯查詢，以及複雜的資料分析類型的複雜sql報表查詢。為了保證資料庫的acid特性，我們必須盡量按照其要求的範式進行設計，關系型資料庫中的表都是存儲一些格式化的資料結構，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但資料庫會為每個元組配置設定所有的字段，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接配接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型資料庫性能瓶頸的一個因素。
非關系型資料庫提出另一種理念，他以鍵值對存儲，且結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。使用這種方式，使用者可以根據需要去添加自己需要的字段，這樣，為了擷取使用者的不同資訊，不需要像關系型資料庫中，要對多表進行關聯查詢。僅需要根據id取出相應的value就可以完成查詢。但非關系型資料庫由于很少的限制，他也不能夠提供想sql所提供的where這種對于字段屬性值情況的查詢。并且難以展現設計的完整性。他隻适合存儲一些較為簡單的資料，對于需要進行較複雜查詢的資料，sql資料庫顯得更為合适。
目前出現的nosql(not only
sql，非關系型資料庫)有不下于25種，除了dynamo、bigtable以外還有很多，比如amazon的simpledb、微軟公司的azuretable、facebook使用的cassandra、類bigtable的hypertable、hadoop的hbase、mongodb、couchdb、redis以及yahoo!的pnuts等等。這些nosql各有特色，是基于不同應用場景而開發的，而其中以mongodb和redis最為被大家追捧。
以下是mongodb的一些情況：
mongodb是基于文檔的存儲的（而非表），是一個介于關系資料庫和非關系資料庫之間的産品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支援的資料結構非常松散，是類似json的bjson格式，是以可以存儲比較複雜的資料類型。模式自由(schema-free)，意味着對于存儲在mongodb資料庫中的檔案，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的檔案存儲在同一個資料庫裡。mongo最大的特點是他支援的查詢語言非常強大，其文法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實作類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支援對資料建立索引。
mongo主要解決的是海量資料的通路效率問題。因為mongo主要是支援海量資料存儲的，是以mongo還自帶了一個出色的分布式檔案系統gridfs，可以支援海量的資料存儲。由于mongo可以支援複雜的資料結構，而且帶有強大的資料查詢功能，是以非常受到歡迎。
補充：acid，是指在（）中所具有的四個特性：原子性（atomicity）、一緻性（consistency）、隔離性（isolation，又稱獨立性）、持久性（durability）。
在資料庫系統中，一個事務是指由一系列資料庫操作組成的一個完整的邏輯過程。例如銀行轉帳，從原賬戶扣除金額，以及向目标賬戶添加金額，這兩個資料庫操作的總和構成一個完整的邏輯過程，不可拆分。這個過程被稱為一個事務，具有acid特性。
<dl></dl>
<dt>原子性</dt>
<dd>整個事務中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不可能停滞在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被復原（rollback）到事務開始前的狀态，就像這個事務從來沒有執行過一樣。</dd>
<dt>一緻性</dt>
<dd>在事務開始之前和事務結束以後，資料庫的完整性限制沒有被破壞。</dd>
<dt>隔離性</dt>
<dd>兩個事務的執行是互不幹擾的，一個事務不可能看到其他事務運作時，中間某一時刻的資料。</dd>
<dt>持久性</dt>
<dd>在事務完成以後，該事務所對資料庫所作的更改便持久的儲存在資料庫之中，并不會被復原。</dd>
由于一項操作通常會包含許多子操作，而這些子操作可能會因為硬體的損壞或其他因素産生問題，要正确實作acid并不容易。acid建議資料庫将所有需要更新以及修改的資料一次操作完畢，但實際上并不可行。
目前主要有兩種方式實作acid：第一種是write ahead logging，也就是式的方式。第二種是shadow
paging。
範式：
資料庫設計的三大範式
為了建立備援較小、結構合理的資料庫，設計資料庫時必須遵循一定的規則。在關系型資料庫中這種規則就稱為範式。範式是符合某一種設計要求的總結。要想設計一個結構合理的關系型資料庫，必須滿足一定的範式。
在實際開發中最為常見的設計範式有三個：
1．第一範式(確定每列保持原子性)
第一範式是最基本的範式。如果資料庫表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就說明該資料庫表滿足了第一範式。
第一範式的合理遵循需要根據系統的實際需求來定。比如某些資料庫系統中需要用到“位址”這個屬性，本來直接将“位址”屬性設計成一個資料庫表的字段就行。但是如果系統經常會通路“位址”屬性中的“城市”部分，那麼就非要将“位址”這個屬性重新拆分為省份、城市、詳細位址等多個部分進行存儲，這樣在對位址中某一部分操作的時候将非常友善。這樣設計才算滿足了資料庫的第一範式，如下表所示。
上表所示的使用者資訊遵循了第一範式的要求，這樣在對使用者使用城市進行分類的時候就非常友善，也提高了資料庫的性能。
2．第二範式(確定表中的每列都和主鍵相關)
第二範式在第一範式的基礎之上更進一層。第二範式需要確定資料庫表中的每一列都和主鍵相關，而不能隻與主鍵的某一部分相關（主要針對聯合主鍵而言）。也就是說在一個資料庫表中，一個表中隻能儲存一種資料，不可以把多種資料儲存在同一張資料庫表中。
比如要設計一個訂單資訊表，因為訂單中可能會有多種商品，是以要将訂單編号和商品編号作為資料庫表的聯合主鍵，如下表所示。
訂單資訊表
這樣就産生一個問題：這個表中是以訂單編号和商品編号作為聯合主鍵。這樣在該表中商品名稱、機關、商品價格等資訊不與該表的主鍵相關，而僅僅是與商品編号相關。是以在這裡違反了第二範式的設計原則。
而如果把這個訂單資訊表進行拆分，把商品資訊分離到另一個表中，把訂單項目表也分離到另一個表中，就非常完美了。如下所示。
這樣設計，在很大程度上減小了資料庫的備援。如果要擷取訂單的商品資訊，使用商品編号到商品資訊表中查詢即可。
3．第三範式(確定每列都和主鍵列直接相關,而不是間接相關)
第三範式需要確定資料表中的每一列資料都和主鍵直接相關，而不能間接相關。
比如在設計一個訂單資料表的時候，可以将客戶編号作為一個外鍵和訂單表建立相應的關系。而不可以在訂單表中添加關于客戶其它資訊（比如姓名、所屬公司等）的字段。如下面這兩個表所示的設計就是一個滿足第三範式的資料庫表。
這樣在查詢訂單資訊的時候，就可以使用客戶編号來引用客戶資訊表中的記錄，也不必在訂單資訊表中多次輸入客戶資訊的内容，減小了資料備援。