NoSQL
Cloudant公司提供了分布式的数据即服务功能(DBaaS)。公司旗下的员工由来自美国波士顿和英国的布里斯托的组成,他们当中有的是参与了CERN(欧洲核子研究中心)的大型强子对撞机项目的优秀科学家。Cloudant公司专为那些需要NoSQL数据库但不想自己进
本月初，甲骨文公司发布了正式版的MySQL 5.6数据库(参考：甲骨文发布最新MySQL 5.6版 )，其中增加了一些NoSQL特性，即通过Memcached API对InnoDB的灵活NoSQL访问，提供了InnoDB数据的简单、关键值查找。然而在一些业内人
系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由，包含了分布式系统协调，故障转移，资源管理和许多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐，什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革，但是依然引发了铺天盖地的关于各种协
在线博彩行业在英国有着非常大的市场，其中博彩公司WinUnited旗下的YouWin.com就是非常著名的一家。据记者了解，该公司使用10gen旗下的开源NoSQL数据库MongoDB实现了实时博彩系统的升级。
据首版产品发布一年之后，甲骨文在今天发布了最新的Oracle NoSQL数据库 2.0，该数据库是一款基于BerkeleyDB的key-value NoSQL数据库，主要用于处理企业大数据挑战，如图片、文档存储。
本文英文原文发表于知名技术博客《Highly Scalable Blog》，对NoSQL数据库中的分布式算法和思想进行了详细的讲解。
Hadoop，HBase，NoSQL是当今业界比较火的一些名词。满互联网都是对它的他们的赞许，其实光芒的背后还有部分缺点。本文只是vogts的一些观点和想法。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有
开源解决方案供应商红帽公司近日公布了其应用平台战略下一阶段及方向的细节，将协助客户对最新技术趋势做出响应并拓展既有的投资。为实现这一承诺，红帽将在其产品战略中融入技术变革的最新发展，其中包括动态服务结构、云、NoSQL、移动及多语言多语种计算等。
Hasen是一名熟知分布式技术、Go语言的开发者，他最近在自己的博客上发布了一篇文章，谈到为什么要选择CouchDB作为自己的数据库。
YunTable是国内人云科技团队开发的一款NoSQL产品。主要特点是快速大批量的导入数据，并且能够在海量数据基础上进行快速的查询统计与分析工作。
大数据应用到数据集，其大小超出了常用软件工具所能捕捉、管理和在可承受的时间内处理数据的能力。Big Data的规模在不断变化，单一数据集的规模从几十个TB涨到多个PB。IDC估计到2011年数据约达到1.8ZB。
当前，NOSQL时代其实已经来临，在NOSQL的大家族中，MongoDB以其可扩展性强，性能高以及开源占据了重要的地位。在MongoDB中，存储数据的方式不再是关系型数据库，而是以象JSON格式那样进行存储，所以可以称为文档型的NOSQL。
或许你已经或多或少听说过某种NoSQL数据库了，如果NoSQL真的可以让我们的Web应用程序运行的更快、更具扩展性，我想我们可以去尝试，并尽可能发挥其威力。我们不仅要选择适合自己口味的NoSQL数据库，比如基于内存的Memcache或Redis，更适合企业级架
Dex是一个开源的MongoDB优化工具，它通过对查询日志和当前数据库索引进行分析，向管理员提出高效的索引优化策略。
关系型数据库最大的优势其实是标准化。关系型数据库自身的发展史也证明，即便是最基本的标准化也比漫无章法更能占据市场。事实上，标准化也成为数据库融合、收购的极大障碍。
日前Red Hat宣布将已经涉足NoSQL市场，Red Hat已发布基于内存数据存储并作为JBoss管理平台的一部分。
在腾讯过去的几年中，互联网社交平台取得令人瞩目的发展。这些外部条件的变化对技术平台的而言，也带来了新挑战：除需要为用户提供更强的海量服务外，同时还需要提供开放的软件基础架构来帮助第三方开发海量服务。
但是在web应用领域，NoSQL对MySQL形成了明显的威胁，虽然很少有人更换现有应用的支撑台数据库，但是越来越多的新web应用选择了 NoSQL的道路。451 Research认为：“那些强调高可扩展性、性能和灵活性的新项目更多地采用了NoSQL数据库技术。
“企业信息集成(EII)：实用方式”于2005年发布，描述了一套集成不同数据源的方法论，它利用了当时的先进技术，如面向服务架构(SOA)、Web Services、XML、资源描述架构(RDF)、基于XML的元数据格式、数据提取、转换和加载(ETL)等。
