NoSQL数据库的发展背景1.1关系数据库搜索瓶颈用户表中的数据从几千万到几亿级时，一个数据的搜索从几秒到几分钟。 实际情况更为复杂，查询操作速度受以下两个因素的影响：
高并发更新(插入、修改、删除)操作。 大中型网站的并发操作一般可以达到几十到几百个并发操作，在这种情况下，一个数据查询的延迟很容易达到分钟的级别。 与多表相关的复杂查询以及频繁的group by或order by操作会明显降低性能。 1.2 CAP定理分发读写压力的有效方法是将单个关系数据库扩展到分布式数据库。 但是，随之而来的问题是很难保证原子性。 没有原子性，就不能进行事务，关系数据库也就没有存在的意义。 为了保证原子性，需要追加很多额外的必要操作，此时，一次写入操作的性能大幅下降。 20世纪90年代初期，Berkerly大学的一位埃里克布雷wer教授提出了CAP理论。 全名是一致性亚投行业务伙伴关系。 一致性：数据更新操作的一致性。 所有数据更改都将同步。 可用性(高可用性)出色的响应能力。 Partition tolerance :可靠性。 Brewer教授给出的定理是，任何分散系统都可以同时满足两点，不能三者兼顾。
Brewer教授建议，架构师应该取舍，而不是浪费精力如何设计满足三个条件的完美分布式系统。 所以专家们没能建立完美的原子性和高性能兼备的分布式数据库。
1.3. NoSQL某些数据库在提供性能的同时也会牺牲一些一致性。 也就是说，数据更新时，不立即同步，经过时间后才实现一致性。 这个特性也被称为最终一致性！ 例如，假设你交了朋友圈。 你的一些朋友很快就看到了这条消息，但其他朋友可能一分钟后就能关掉这条消息。 虽然有延迟，但在这种社交场景中，这种延迟是可以接受的。 使用传统的关系数据库时，这些即时通信程序可能已经崩溃。NoSQL数据库最初是指不使用SQL标准的数据库，但现在是指非关系数据库NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的轻量级开源、不提供SQL功能的数据库。 现在，NoSQL通常被理解为“Not Only SQL”，这意味着它不仅仅是SQL。 NoSQL和传统的关系数据库在许多情况下是互补的，没有人能够完全替换任何人。