NoSQL，全称为"Not Only SQL"，意为“不仅仅是SQL”，是一种非关系型的数据库管理系统设计模式。随着互联网技术的发展，大数据的涌现以及高并发访问的需求，传统的关系型数据库已经无法满足所有需求，因此NoSQL应运而生。NoSQL数据库强调灵活性、可扩展性和高性能，适用于处理大量结构化、半结构化和非结构化数据。
1. 大数据是指那些需要新处理模式来提升决策能力、洞察力和流程优化的海量、快速增长且多样的信息资产。它包括结构化、半结构化和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、图像和视频等。
2. 数据的最小基本单位是比特（bit），它是构成所有数据的基础。
3. NoSQL，非关系型数据库，是指不遵循传统的关系模型，不需要固定的表结构，能够更好地适应大数据和分布式存储的需求。
4. Redis是一款键值存储数据库，常用于缓存和实时数据操作，其数据结构丰富，支持多种数据类型，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。
5. HBase是列存储数据库，基于Google的Bigtable设计，适合处理大规模数据，通常与Hadoop生态系统结合使用。
6. MongoDB是一款文档型数据库，支持JSON格式的数据存储，适合处理半结构化数据，提供了丰富的查询语言。
7. Neo4J是图形数据库，以节点、边和属性的形式存储数据，特别适合处理复杂的关系网络，如社交网络、推荐系统和地理信息系统。
8. 键值存储数据库中的数据保存方式可以分为临时性、永久性和临时性和永久性兼有。Redis支持这两种方式，可以通过配置决定数据过期策略。
9. Redis的数据存储类型既可以是临时性，也可以是永久性，这取决于设置的过期时间和持久化策略。
10. Tokyo Tyrant的数据存储类型通常是永久性的，它是一个轻量级的键值数据库，常用于缓存和高速存储。
11. memcached的数组存储类型是临时性的，主要用于高速缓存，数据在服务器重启后会丢失。
12. 面向文档的数据库，如MongoDB，不需要预先定义表结构，而是允许动态模式，更加灵活。
13. 云计算和网格计算并非同一概念。云计算强调资源的按需分配和弹性扩展，而网格计算更侧重于分布式计算资源的共享和协同工作。
NoSQL数据库的出现弥补了传统SQL数据库在处理特定类型数据和高并发场景下的不足，它们各有优势，适用于不同的应用场景。在选择数据库时，应根据业务需求、数据类型、性能要求等因素综合考虑。
