在大规模数据集(Google，Facebook，linkedin)中使用非关系数据库(例如键值对存储)的好处显而易见。您认为中小型应用程序如何从使用非关系数据库中受益？
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自60年代以来，IBM大型机就拥有“非关系”数据库(诸如IMS +变体之类的分层数据库)。这些数据库仍在使用中，因为它们速度极快并且可以很好地处理大规模数据。
关系数据库的重点是提供一种用于存储和检索数据的常规，相对抽象的方法，其中可以相对独立于数据模型进行调整(对于IMS而言并非如此)。设计它们的目的是对无法轻松重组层次结构数据库的 react 。好的方面是好的组织。缺点是中等，而不是高性能。
Google提供了可扩展的存储和MapReduce来处理规模。这不是关系的。
在过去的十年中，人们大力插入以本质上分层的形式将数据存储在XML中，因为XML是隐式分层的。恕我直言，这是一个巨大的错误，因为它重复了分层数据库的不便，但是却没有任何性能。我对这个运动似乎已经死掉并不感到惊讶。
在我看来，对非关系性的大多数实用插入力似乎都朝着性能和规模发展。我看不出这对“小型”应用程序有多大帮助。
人们已经提出(但没有使用基于知识的方案进行许多实际的数据管理)。道格·列纳(Doug Lenat)的CYC在这里浮现在脑海。数据库的能力
帮助应用程序得出非显而易见的结论，对于试图变得“智能”的“小型”应用程序来说，我感到非常有趣。但是还没有很多。
关于nosql - 适用于中小型应用程序的非关系数据库(NoSQL)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2357239/