隨著web前端技術2.0的快速發展，推動力非關系型、分布式數據存儲的高速發展，這些技術的發展不可以保護關系數據的ACID特性。這時NoSQL數據庫就是這個時候得到了廣泛的應用。其實NoSQL的概念早在2009年就人們被提了出來。NoSQL比較常見的解釋為“non-relational”，但是另一個解釋“Not Only SQL”也被很多人接受。那么NoSQL數據庫面臨的挑戰有哪些？什么時候使用比較給力？

　　NoSQL數據庫面臨的挑戰有哪些？

　　1、成熟度

RDBMS系統由來已久。NoSQL擁護者們會說RDBMS的高齡是其衰退的標志，不過對于大多數CIO來說，RDBMS的成熟讓人放心。對于大多數情況來說，RDBMS系統是穩定且功能豐富的。相比較而言，大多數NoSQL數據庫則還有很多特性有待實現。

　　2、支持

企業需要的是安心，如果關鍵系統出現了故障，他們可以獲得即時的支持。所有RDBMS廠商都在不遺余力地提供良好的企業支持。與之相反，大多數NoSQL系統都是開源項目，雖然每種數據庫都有那么幾家公司提供支持，不過這些公司大多都是小的初創公司，沒有全球支持資源，也沒有Oracle、微軟或是IBM那種令人放心的公信力。

　　3、分析與商業智能

NoSQL數據庫在Web 2.0應用時代開始出現。因此，大多數特性都是面向這些應用的需要的。然而，應用中的數據對于業務來說是有價值的，這種價值遠遠超出了Web應用那種CRUD。企業數據庫中的業務信息可以幫助改進效率并提升競爭力，商業智能對于大中型企業來說是個非常關鍵的IT問題。

　　4、管理

NoSQL的設計目標是提供零管理的解決方案，不過當今的現實卻離這個目標還相去甚遠。現在的NoSQL需要很多技巧才能用好，并且需要不少人力、物力來維護。

　　5、專業

全球有很多開發者，每個業務部門都會有熟悉RDBMS概念與編程的人。相反，幾乎每個NoSQL開發者都處于學習模式。這種狀況會隨著時間的流逝而發生改觀。但現在，找到一個有經驗的RDBMS程序員或是管理員要比NoSQL專家容易多了。

　　什么時候使用NoSQL比較給力？

　　1、數據庫表schema經常變化

比如在線商城，維護產品的屬性經常要增加字段，這就意味著ORMapping層的代碼和配置要改，如果該表的數據量過百萬，新增字段會帶來額外開銷(重建索引等)。NoSQL應用在這種場景，可以極大提升DB的可伸縮性，開發人員可以將更多的精力放在業務層。

　　2、數據庫表字段是復雜數據類型

對于復雜數據類型，比如SQL Sever提供了可擴展性的支持，像xml類型的字段。很多用過的同學應該知道，該字段不管是查詢還是更改，效率非常一般。主要原因是是DB層對xml字段很難建高效索引，應用層又要做從字符流到dom的解析轉換。NoSQL以json方式存儲，提供了原生態的支持，在效率方便遠遠高于傳統關系型數據庫。

　　3、高并發數據庫請求

此類應用常見于web2.0的網站，很多應用對于數據一致性要求很低，而關系型數據庫的事務以及大表join反而成了”性能殺手”。在高并發情況下，sql與no-sql的性能對比由于環境和角度不同一直是存在爭議的，并不是說在任何場景，no-sql總是會比sql快。

　　4、海量數據的分布式存儲

海量數據的存儲如果選用大型商用數據，如Oracle，那么整個解決方案的成本是非常高的，要花很多錢在軟硬件上。NoSQL分布式存儲，可以部署在廉價的硬件上，是一個性價比非常高的解決方案。Mongo的auto-sharding已經運用到了生產環境。

并不是說NoSQL可以解決一切問題，像ERP系統、BI系統，在大部分情況還是推薦使用傳統關系型數據庫。主要的原因是此類系統的業務模型復雜，使用NoSQL將導致系統的維護成本增加。

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