NoSQL 数据库是非关系型数据库，旨在处理传统关系数据库 (SQL) 可能难以处理的各种数据类型和大规模工作负载。 与依赖于固定模式和结构化表的 SQL 数据库不同，NoSQL 系统使用灵活的数据模型，如键值对、文档、图形或宽列存储。 这种灵活性使它们能够适应非结构化或半结构化数据，例如 JSON 文档、传感器数据或社交媒体提要。 常见的例子包括 MongoDB（基于文档）、Cassandra（宽列）、Redis（键值）和 Neo4j（基于图形）。 这些数据库优先考虑可扩展性和性能，而不是严格的一致性，这使它们适合需要快速扩展或处理不可预测数据格式的应用程序。
NoSQL 数据库通过解决三个核心挑战来支持大数据：容量、速度和多样性。 为了管理大量数据，它们使用分布式架构，将数据分布在服务器集群中。 例如，Cassandra 使用一致性哈希将数据分区到各个节点，从而实现水平扩展。 对于速度，NoSQL 系统通过诸如内存存储 (Redis) 或仅追加数据结构等功能来优化写入密集型工作负载（如日志记录或实时分析）。 为了处理数据多样性，无模式设计使开发人员可以存储各种数据类型，而无需预先定义模式。 零售应用程序可以使用 MongoDB 在同一文档中存储产品详细信息（结构化）以及客户评论（非结构化文本）。 这避免了 SQL 中常见的连接或严格的表结构的复杂性，从而简化了动态数据的开发。
实际用例突出了 NoSQL 的优势。 像 Facebook 这样的社交平台使用宽列数据库 (Cassandra) 来管理 PB 级的用户活动数据。 电子商务网站利用 DynamoDB（键值）来实现高速产品推荐和库存跟踪。 NoSQL 还支持实时分析，例如在 InfluxDB 等时间序列数据库中跟踪 IoT 设备指标。 但是，存在权衡：最终一致性模型（在 NoSQL 中很常见）可能不适合需要 ACID 保证的事务系统。 当可扩展性、灵活性或速度超过对复杂查询或严格一致性的需求时，开发人员会选择 NoSQL。 诸如 Amazon DynamoDB Auto Scaling 之类的工具可以自动执行资源管理，而 MongoDB 的聚合管道可以实现基本的分析。 了解这些优势有助于团队确定 NoSQL 是否适合大数据挑战。