NoSQL和关系数据库结合
其实NoSQL数据库仅仅是关系数据库在某些方面（性能，扩展）的一个弥补，单从功能上讲，NoSQL的几乎所有的功能，在关系数据库上都能够满足，所以选择NoSQL的原因并不在功能上。
所以，我们一般会把NoSQL和关系数据库进行结合使用，各取所长，需要使用关系特性的时候我们使用关系数据库，需要使用NoSQL特性的时候我们使用NoSQL数据库，各得其所。
举个简单的例子吧，比如用户评论的存储，评论大概有主键id、评论的对象aid、评论内容content、用户uid等字段。我们能确定的是评论内容content肯定不会在数据库中用where content=’’查询，评论内容也是一个大文本字段。那么我们可以把 主键id、评论对象aid、用户id存储在数据库，评论内容存储在NoSQL，这样数据库就节省了存储content占用的磁盘空间，从而节省大量IO，对content也更容易做Cache。
//从MySQL中查询出评论主键id列表 commentIds=DB.query(“SELECT id FROM comments where aid=’评论对象id’ LIMIT 0,20”); //根据主键id列表，从NoSQL取回评论实体数据 CommentsList=NoSQL.get(commentIds);NoSQL代替MySQL
在某些应用场合，比如一些配置的关系键值映射存储、用户名和密码的存储、Session会话存储等等，用NoSQL完全可以替代MySQL存储。不但具有更高的性能，而且开发也更加方便。
NoSQL作为缓存服务器
MySQL+Memcached的架构中，我们处处都要精心设计我们的缓存，包括过期时间的设计、缓存的实时性设计、缓存内存大小评估、缓存命中率等等。
NoSQL数据库一般都具有非常高的性能，在大多数场景下面，你不必再考虑在代码层为NoSQL构建一层Memcached缓存。NoSQL数据本身在Cache上已经做了相当多的优化工作。
Memcached这类内存缓存服务器缓存的数据大小受限于内存大小，如果用NoSQL来代替Memcached来缓存数据库的话，就可以不再受限于内存大小。虽然可能有少量的磁盘IO读写，可能比Memcached慢一点，但是完全可以用来缓存数据库的查询操作。
4. NoSQL 与 SQL 的区别
SQL 数据库
在使用之前需要定义表的一个模式
在表中存储相关联的数据
支持 join 多表查询
提供事务
使用一个强声明性语言查询
提供足够的支持,专业技能和工具
NoSQL 数据库
将相关联的数据存储在类似 JSON 格式，名称-值
可以保存没有指定格式的数据
保证更新一个文档 – 但不是多个文档
提供出色的性能和可伸缩性
使用 JSON 数据对象查询
a 存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；
而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以是JSON文档、哈希表或者其他方式。
b 表/集合数据的关系
SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。
在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
b 外部数据存储
SQL中如果需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。
c SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。
d 数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。
而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
