我們編寫好了網絡爬蟲，從互聯網上爬取了大量數據，當數據量可以稱之為海量的時候，傳統的關係型數據庫將會面對下面的問題：
1 關係數據庫按照事務關係組織存儲模型，要求事務的一致性
2 海量數據在併發時出現讀寫性能的下降
3 可擴展性能差，容錯性能弱
面對海量數據，傳統的關係型數據庫已經不能滿足需求，尤其是並行計算，我們需要把海量數據分佈到不同的網絡節點上，利用多機的計算資源來加速計算速度。
MongoDB
作為NoSql數據庫的代表，下面是MongoDB津津樂道並能夠得到大範圍推廣的優點
1 結構靈活，採用表結構，擴展性強，可以動態的增刪，因為不需要預先定義表結構，是面向文檔的。
2 MongoDB自帶集群，可擴展性能高，當數據量超過MongoDB的存儲上限時，可以直接增加相應的分片即可，
3 MongoDB的副本集機制的存在保障了容錯性以及避免單點故障
4 以BSON存儲，模式要求比較弱。
Redis
Redis數據庫是一種輕量級的鍵值對數據存儲，Redis 可以在磁盤上存儲數據以及跨節點複製數據，也就是可以像使用傳統的關係型數據庫一樣使用Redis來建立數據倉庫。但是它之所以比較出名是因為它的快速，也就是說Redis數據庫的讀寫性能非常高。操作時會將整個數據庫系統加載到內存中，查找速度快，但是Redis一般只適合小數量的數據。
Memcached
Memcached也是內存對象緩存系統，通過將目標的鍵值對加載到內存上進行操作，Memcached也是通過減少IO交換來增強讀寫性能，但是它也存在缺陷，雖然和Redis數據庫同樣是內存對象緩存系統，但是Memcached中存儲的值只能是簡單的字符串，而Redis它支持豐富的值集，包括字符串、列表、集以及散列。
Graph DataBase
圖數據庫的存儲非常複雜但是組織結構是合理高效的。圖數據庫的存儲方式很像知識圖譜，有實體，還有實體之間的關係，一般在表現社會關係、科學論文引用等關係結構比較複雜的時候應用。
雖然非關係數據庫的發展日益龐大，但是從歷史角度上，關係型數據庫仍然在很多大型企業上佔據霸主地位，但是從發展趨勢上來看，隨著對海量數據、高效查詢的需求的增加，No-Sql仍然是技術發展的重要一環。