1. 核心概念
NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型的数据库。它的出现不是为了取代 SQL，而是为了解决关系型数据库在 高并发、海量数据、高扩展性 场景下的瓶颈。
2. NoSQL 的四大分类
| 分类 | 代表产品 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 键值存储 (Key-Value) | Redis, Memcached | 读写极快，结构简单(Map) | 缓存、Session、计数器、排行榜 |
| 文档数据库 (Document) | MongoDB, ES | Schema-free，格式灵活(JSON) | 日志、CMS、用户画像、非结构化数据 |
| 列式存储 (Column) | HBase, Cassandra | 大数据量，列独立存储 | 离线分析、超大宽表、历史归档 |
| 图数据库 (Graph) | Neo4j | 存储节点与关系 | 社交网络、推荐系统、知识图谱 |
3. NoSQL vs RDBMS (关系型数据库)
3.1 优势 (CAP 中的 AP)
- 高扩展性：天生支持分布式集群，Scale Out（横向扩展）容易。
- 高性能：通常基于内存或特定的存储结构（LSM Tree），读写性能远超 MySQL。
- 灵活模型：无需预定义 Schema，适合敏捷开发。
3.2 劣势
- 弱一致性：通常只保证最终一致性（BASE 理论），不支持强 ACID 事务。
- 查询功能弱：不如 SQL 语言通用和强大，复杂关联查询（Join）困难。
4. 总结
面试回答示例： “NoSQL 是对关系型数据库的补充。 我们通常使用 Redis 做高频热点数据的缓存，抗并发； 使用 MongoDB 存储日志或非结构化的运营配置数据； 使用 HBase 存储海量的历史订单数据供离线分析。 NoSQL 牺牲了强一致性和复杂的 SQL 能力，换取了极致的读写性能和水平扩展能力。在架构中，通常是 MySQL 存核心数据，NoSQL 存辅助数据，两者混合使用。”