3.分类：
3.1（最常见的键值存储）
a.临时性的：保存在内存中，可以进行快速的保存和读取操作， 数据有可能丢失
b.永久性：在磁盘上保存数据，可以进行快读的读写（没有内存中快），数据不会丢失
c.两者兼具：内存和硬盘同时保存数据，可以进行快速的读写操作， 硬盘上有数据不会丢失， 适合处理数组类型的数据
3.2（面向文档的(MongoDB,CouchDB)）
a.存储方式：没有表结构，类似于jason。
b.可以进行复杂的查询条件
3.3（面向列的数据库Hbase）
a.关系型数据库是面向行的，对少量行进读写，而面向列的数据库，对大量行少数列进行读写，对所有特定的列进行通时更新。
b.高拓展性（特别是写入）
c.应用十分困难
d.对大量数据更新和查询有优势
3.1详解：memcached（临时性键值存储）：
a.高速的响应
b.作为高速缓存使用（通过关系型数据库建立索引也可以获得高速响应）：在处理大量的数据时候，他可以当作关系型数据库中间量，充当缓存来获得高速的响应速度，通过快速的读取里面的数据来弥补可能丢掉数据的可能性。
c.存储方式：散列表方式存储在内
d.通信：简单的文本协议，对数据的操作就是类似于保存和键值相对应的值，只能对字符类型数据进行操作（其它格式的数据可以利用jason来处理进行格式化，这样就可以跨平台传输）。
e.对数据操作简单，
f.memcached增加服务器时的经典算法：一致性散列：
g.缺点：因为他的数据时在内存中的，1.所以容易造成数据的丢失。解决方法：只用它来解决数据的拷贝，而把原始的数据放在安全的地方。2.web服务用的多（国外的网站基本都会引入memcached），
两种情况下它的威力大：1.有些网页需要执行一些好使的SQL文，响应很慢，有些网页访问率高，负载大，（关系型数据库解决这种问题的方法：增加临时表，批处理）
Tokyo Tyrant（永久性键值存储，是存储在硬盘上的）
1.优势：他的数据虽然是存储在银盘上的，但是它数据的操作硬盘的io处理无关，可以实现高速的访问（而且还不用担心数据会丢失）
2.它还有一个优点就是它能根据数据的类型选着存储的结构，所以它在查询时就有了自己优势，不仅能像关系型数据库范围查询还能进行key—value进行完全一致条件的查询。
3.数据类型：a.缓存数据库 ，以key-value形式来存储 b.
4.它把复制作为作为一项标准的功能
5.缺点：安装难度大（ruby）
Redis（临时性/持久性键值存储）
1.快速处理数组形式的数据
2.通过虚拟内存可以和操作系统进行互换结构，通过内存中的保存的所有数据的键来实现高效的处理。
3.引用;github, 微笑直播的观众人数统计
4,.应用：时间线形式的web应用
5.适合处理时间序列的数据
MongoDB（高性能和可扩展）
1.面向文档
2.关系型数据库的结构是事先定义好的，碰到不需要改变表结构的的信息存储的时候，还是挺可观的，但是如果在后来的处理中碰到了要改变表结构才能存储的数据，那时候，处理起来就比较麻烦了。
3.普通的关系型数据库实现（反复的表结构变换），可以通过json把数据进行系列化，然后保存到表格中，然后读取数据的时候反系列化，然后筛选出自己需要的数据也可以解决，但是这下来时间开销就会增大。
3。不需要定义表结构的数据库，可以根据KEY值可以进行关系数据库那样的查询亦可以添加索引。
4.数据的保存形式：BSON（JSON的二进制产物）把值和键进行制关联。
5，他不能进行jion查询，但是它可以通过嵌套达到同样的效果。
6.优势：没有表结构，可以灵活的指定查询条件。比如正则表达式查询或者对特定数组元素的查询都可以
7.实例应用：问卷调查数据的保存
几种基本的NoSQL的数据库的性能验证：
NoSQL化的关系型数据库
1.将MySQL数据库NoSQL化的HandlerSocket的方法：
特征：
1.高速地完成单纯的数据的插入和读取处理
2.可以使用SQL和Handlersocket对同一数据访问
3.可以通过协议独立访问MySQL的数据
4.不支持事物处理
handlesocket机构图：
它可以直接访问Handler的接口，但是一般的都要通过SQL层来实现访问（免去了解析SQL和锁表和解锁的处理）
不足：只能支持带有索引的查询数据，
总结：插入数据部分：比一般的关系型数据库快，虽然没memcached快。读取速度可以和Redis相仿
Berkeley DB
1.存储形式：key-多value形式
2.不支持网络访问，程序是通过进程内的API访问的
3.架构及其简单，
4，介于内存数据库和关系数据库之间
选用四种算法：B+数算法：平衡的二叉树，按其关键字有序存储，和HASH算法
1.访问速度快。
2.节约硬盘空间
3.大多数系统都用它，支持多进程和事物
4.有XMl接口，可以存储XML数据
5，兼容一些老的Unix数据库（DBM）