CGFT大数据技术原理中NoSQL的四大类型是什么？今天跟着小编一起看看。
1、键值数据库
键值数据库（Key-Value Database)会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的Key和一个指针指向特定的Value。Key可以用来定位Value,即存储和检索具体的Value。Value对数据库而言是透明不可见的，不能对Value进行索引和查询，只能通过Key进行查询。
Value可以用来存储任意类型的数据，包括整型、字符型、数组、对象等。在存在大量写操作的情况下，键值数据库可以比关系数据库取得明显更好的性能。因为，关系数据库需要建立索引来加速查询，当存在大量写操作时，索引会发生频繁更新，由此会产生高昂的索引维护代价。
关系数据库通常很难水平扩展，但是，键值数据库天生具有良好的伸缩性，理论上几乎可以实现数据量的无限扩容。键值数据库可以进一步划分为内存键值数据库和持久化（Persistent)键值数据库。内存键值数据库把数据保存在内存，如Memcached和Redis;持久化键值数据库把数据保存在磁盘，如BerkeleyDB、Voldmort和Riak。
2、列族数据库
列族数据库一般采用列族数据模型，数据库由多个行构成，每行数据包含多个列族，不同的行可以具有不同数量的列族，属于同一列族的数据会被存放在一起。每行数据通过行键进行定位，与这个行键对应的是一个列族，从这个角度来说，列族数据库也可以被视为一个键值数据库。列族可以被配置成支持不同类型的访问模式，一个列族也可以被设置成放入内存当中，以消耗内存为代价来换取更好的响应性能。
3、文档数据库
在文档数据库中，文档是数据库的*小单位。虽然每一种文档数据库的部署都有所不同，但是，大都假定文档以某种标准化格式封装并对数据进行加密，同时用多种格式进行解码，包括XML、YAML、JSON和BSON等，或者也可以使用二进制格式（如PDF、微软Office文档等）。
文档数据库通过键来定位一个文档，因此可以看成键值数据库的一个衍生品，而且前者比后者具有更高的查询效率。对于那些可以把输人数据表示成文档的应用而言，文档数据库是*合适的一个文档可以包含*复杂的数据结构，如嵌套对象，并且不需要采用特定的数据模式，每个文档可能具有完全不同的结构。文档数据库既可以根据键（Key)来构建索引，也可以基于文档内容来构建索引。
尤其是基于文档内容的索引和查询这种能力，是文档数据库不同于键值数据库的地方，因为，在键值数据库中，值（Value)对数据库是透明不可见的，不能根据值来构建索引。文档数据库主要用于存储并检索文档数据，当需要考虑很多关系和标准化约束以及需要事务支持时，传统的关系数据库是更好的选择。
4、图形数据库
图形数据库以图论为基础，一个图是一个数学概念，用来表示一个对象集合，包括顶点以连接顶点的边。图形数据库使用图作为数据模型来存储数据，完全不同于键值、列族和文档数据模型，可以高效地存储不同顶点之间的关系。图形数据库专门用于处理具有高度相互关联关系的数据，可以高效地处理实体之间的关系，比较适合于社交网络、模式识别、依赖分析、推荐系统以及路径寻找等问题。
