1.易扩展:
a.NoSql数据库种类繁多，但是有一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型提醒。b.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。
2.大数据量高性能：
a.NoSql数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据下，同样表现优秀。b.这得益于它的无关系行，的数据库结构简单。c.一般MySQL使用Query Cache(查询缓存),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。
3.多样灵活的数据模型：
a.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。b.而在关系数据库中，增、删字段是一件非常麻烦的事情，如果是非常大的数据量的表，
增加一个字段那你就会想死。
4.传统RDBMS VS NoSql：
a.RDBMS（传统的关系型数据库）：
--高度组织化结构化数据--结构化查询语言（SQL）--数据和关系都存储在单独的表中--数据操纵语言，数据定义语言--严格的一致性--基础事务ACID：
1.A（Atomicity）原子性2.C (Consistency)一致性3.I (Isonlation)隔离性4.D (Durability)持久性
b.NoSQl(非关系型数据库):
--代表着不仅仅是SQL--没有声明性查询语言--没有预定义的模式--键-值对存储，列查询，文档存储，图形数据库--最终一致性，而非ACID属性--CAP定理：
1.一致性，数据一致更新，所有数据变动都是同步的2.可用性，好的响应性能3.分区容错性，可靠性
--高性能，高可用和高可伸缩性
在分布式数据库中的CAP原理：
1.传统的ACID分别是：
(1).A（Atomicity）原子性：a.原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做事务成功
的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。
b.比如：银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：（1）从A账户中取100元；（2）存入100元至B账户，这两步要么一起成，要么都不完成
如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙的少了100元。
(2).C (Consistency)一致性：a.一致性，也就是说数据库要一直处于一致性的状态，事务的运行不会改变数据库原本
的一致性约束。
(3).I (Isonlation)隔离性：a.所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的
数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据
就不会受未提交事务的影响，
b.比如：有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，
如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元。
(4).D (Durability)持久性：
a.持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，
即使出现启机也不会丢失。
2.CAP分别是：
(1).C (Consistency) 强一致性
(2).A (Availability) 可用性
(3).P (partition tolerance)分区容错性
3.CAP的核心理论：
(1).一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。因此根据CAP原理将NoSQL数据库分成满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类：
a.CA -单点集群，满足一致性、可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。b.CP -满足一致性、分区容错性的系统，通常性能不是特别高。4.CAP的3进2的概念：c.AP -满足可用性、分区容错性的系统，通常可能对一致性要去比较低一些。
(1).CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容错性是必须需要实现的。所以3进2只能在一致性和可用性之间进行权衡，有NoSQL系统能同时保证这三点。
a.CA 强一致性、高可用性就是传统的Oracle、MySQL之类的关系型数据库。b.AP 高可用性、分区容错性是大多数网站架构的选择（什么天猫、京东）。c.CP 强一致性、分区容错性就是Redis、MongoDB数据库。