NoSQL 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스 보다 덜 제한적인 일관성 모델을 이용하는 데이터의 저장 및 검색을 위한 매커니즘을 제공한다. 이러한 접근에 대한 동기에는 디자인의 단순화, 수평적 확장성, 세세한 통제를 포함한다. NoSQL 데이터베이스는 단순 검색 및 추가 작업을 위한 매우 최적화된 키 값 저장 공간으로, 레이턴시와 스루풋과 관련하여 상당한 성능 이익을 내는 것이 목적이다. NoSQL 데이터베이스는 빅데이터와 실시간 웹 애플리케이션의 상업적 이용에 널리 쓰인다. 또, NoSQL 시스템은 SQL 계열 쿼리 언어를 사용할 수 있다는 사실을 강조한다는 면에서 "Not only SQL"로 불리기도 한다. 이러한 접근의 동기는 다음을 포함한다 설계의 단순성, 머신들의 클러스터에 대한 더 단순한 수평 확장(관계형 데이터베이스의 문제), 이용성에 대한 더 세밀한 통제. NoSQL 데이터베이스에 의해 사용되는 자료 구조(예 키-값, 와이드 컬럼, 그래프, 도큐먼트)들은 관계형 데이터베이스에서 기본적으로 사용되는 것들과는 다르며 일부 작업들은 NoSQL에서 속도가 더 빠른 편이다. 주어진 NoSQL 데이터베이스의 특정한 적합 여부는 해결해야 하는 문제에 따라 다르다. NoSQL 데이터베이스에 쓰이는 자료 구조들은 관계형 데이터베이스 테이블보다 "더 유연한" 것으로 간주되기도 한다. 수많은 NoSQL 스토어들은 이용성, 파티션 내구성, 속도의 선호로 (CAP 정리 측면에서) 일관성을 타협한다. NoSQL 스토어를 채용하는 데 생기는 장벽에는 저급의 쿼리 언어의 사용(SQL 사용 대신. 예 테이블을 경유하여 애드혹 조인-join을 수행하는 기능이 부족), 표준화된 인터페이스의 부족, 기존 관계형 데이터베이스의 상당한 개선이 포함된다. 대부분의 NoSQL 스토어는 진정한 ACID 트랜잭션이 결여되어 있으나 마크로직, 에어로스파이크, 페어컴(FairCom) c-treeACE, 구글 스패너(기술적으로 NewSQL 데이터베이스이긴 하지만), Symas LMDB, OrientDB 등의 일부 데이터베이스들은 이를 염두에 두고 설계하였다. 그 대신, 대부분의 NoSQL 데이터베이스들은 "궁극적인 일관성" 개념을 제공함으로써 데이터베이스의 변경사항이 모든 노드에 "궁극적으로"(일반적으로 밀리초 내) 전파되므로 데이터에 대한 모든 쿼리들이 즉각 업데이트된 데이터를 반환하지 않을 수 있고 정확하지 않은 데이터를 읽는 결과가 발생할 수 있는데 이 문제를 스테일 리드(stale read)라고 부른다. 게다가 일부 NoSQL 시스템들은 손실된 쓰기(write)와 기타 형태의 데이터 손실을 보이는 경우도 있다. 일부 NoSQL 시스템들은 로그 선행 기입과 같은 개념들을 제공하여 데이터 손실을 막는다. 여러 데이터베이스를 거치는 분산 트랜잭션 처리의 경우 데이터 일관성은 NoSQL과 관계형 데이터베이스에게 훨씬 더 큰 도전이 된다. 현행의 관계형 데이터베이스들 조차도 데이터베이스 스팬을 위한 참조 무결성 제약(referential integrity constraint)을 허용하지 않는다. 분산 트랜잭션 처리를 위해 ACID 트랜잭션과 X/Open XA 표준을 모두 준수하는 시스템들도 일부 있다. NoSQL 이니셔티브의 최초의 시각적 표현. 카를로 스트로찌(Carlo Strozzi)는 1998년 표준 SQL 인터페이스를 채용하지 않은 자신의 경량 오픈 소스 관계형 데이터베이스를 NoSQL 이라고 명명했다. 스트로찌는 현재의 NoSQL 운동이 “전반적인 관계형 모델에서 점차 멀어지고 있으므로” NoREL로 부르는 것이 더 적절하다고 언급했다. 2009년 초에 라스트 FM의 요한 오스칼손(Johan Oskarsson)이 오픈 소스 분산 데이터베이스를 논하기 위한 미트업 행사를 조직하면서, 이와 같은 데이터베이스를 NoSQL이라고 불렀다. 고전적인 관계형 데이터베이스 시스템의 주요 특성을 보장하는 ACID 제공을 주로 시도하지 않은 수많은 비관계형, 분산 데이터 자료 공간의 등장에 따라 이 이름이 사용되었다. NoSQL 데이터베이스를 분류하는 접근 방식은 분류와 하위 분류와 함께 다양하다. 다양한 접근 방식으로 인해 비관계형 데이터베이스를 포괄적으로 파악하는 데에는 어려움이 있다. 그럼에도 동의할만한 수준의 기본적인 분류는 데이터 모델에 기반을 둔다. 이 가운데 몇 가지와 이들이 가진 프로토타입은 다음과 같다 컬럼 H베이스, 아큐물로 도큐먼트 몽고DB, 카우치베이스 키 값 다이나모, 리악, 레디스, 캐시, 프로젝트 볼드모트 그래프 Neo4J, AgensGraph, 알레그로그래프, 버투오소 스티븐 옌은 자신의 블로그의 글 "NoSQL is a Horseless Carriage"에서 NoSQL 데이터베이스들을 다음과 같이 분류했다. 용어 연관 데이터베이스 KV Store Keyspace, Flare, SchemaFree, RAMCloud, Oracle NoSQL Database (OnDB) KV Store - Eventually consistent Dynamo, Voldemort, Dynomite, SubRecord, Mo8onDb, DovetailDB KV Store - Hierarchical GT.m, Cache KV Store - Ordered TokyoTyrant, Lightcloud, NMDB, Luxio, MemcacheDB, Actord KV Cache Memcached, Repcached, Coherence, Hazelcast, Infinispan, EXtremeScale, JBossCache, Velocity, Terracotta Tuple Store Gigaspaces, Coord, Apache River Object Database ZopeDB, DB40, Shoal Document Store CouchDB, Cloudant, Couchbase, MongoDB, Jackrabbit, XML-Databases, ThruDB, CloudKit, Prsevere, Riak-Basho, Scalaris Wide Columnar Store BigTable, HBase, Apache Cassandra, Hypertable, KAI, OpenNeptune, Qbase, KDI 벤 스코필드는 여러 유형의 NoSQL 데이터베이스의 등급을 다음과 같이 평가했다 데이터 모델 성능 확장성 유연성 복잡성 기능 키-값 스토어 높음 높음 높음 없음 가변적 (없음) 컬럼 지향 스토어 높음 높음 준수 낮음 최소 도큐먼트 지향 스토어 높음 가변적 (높음) 높음 낮음 가변적 (낮음) 그래프 데이터베이스 가변적 가변적 높음 높음 그래프 이론 관계형 데이터베이스 가변적 가변적 낮음 준수 관계대수 성능과 확장성 비교는 종종 YCSB 벤치마크를 통해 이루어진다. CAP 정리 트리플스토어 분류:데이터베이스 관리 시스템 분류:데이터 관리