Какие существуют основные типы нереляционных (NoSQL) баз данных?

Эй, ты, слушай сюда, а не хочешь разобраться, какие бывают эти ваши NoSQL базы данных? Их, блядь, как собак нерезаных, но на самом деле всего четыре основных типа, и каждый — со своим характером, как пёс: один на диван ложится, другой в будке орёт, третий за кошками гоняется.

1. Документные базы (типа "всё в одну кучу, но по папочкам")

• Суть: Тут данные хранят как документики, самоописываемые. Представь, что ты пишешь записку самому себе: "Имя — Вася, возраст — 25, навыки — пиво открывать, диван занимать". И всё это в формате JSON или BSON. Просто, как три копейки.
• Примеры: MongoDB, CouchDB. Это как шкаф с папками, где в каждой папке — полное досье на одного человека.
• Вот, смотри, как это выглядит в MongoDB, не трогай код, он святой:

  {
    "_id": "507f1f77bcf86cd799439011",
    "name": "Алиса",
    "age": 30,
    "skills": ["Java", "Spring", "MongoDB"]
  }

  Видишь? Всё на месте: кто, что, чем владеет. Красота, блядь.

2. Базы «ключ-значение» (типа "где ключ, там и твой сокровище, дебил")

• Суть: Самая примитивная хуйня, которую только можно придумать. Есть ключ (например, user:123:session), есть значение (например, {auth: true, theme: dark}). Хочешь значение? Дай ключ. Потерял ключ? Иди нахуй, ищи по всей помойке. Идеально для кэша, сессий или очередей, где думать — это лишнее.
• Примеры: Redis, Memcached. Это как твой карман: ключи — в левом, мелочь — в правом. Перепутал карманы — всё, пиздец, полдня ищешь.

3. Колоночные базы (типа "храним не строки, а столбцы, да, мы такие ебанутые")

• Суть: Тут всё с ног на голову. Обычные таблицы хранят данные построчно: Вася, 25, пиво. А тут они хранят их по столбцам: все имена, все возрасты, все навыки — отдельными кучками. Зачем? А затем, что если тебе нужно посчитать средний возраст всех пользователей, то система не будет читать про Васю, Петю и Машу, а сразу полезет в кучку "возрасты" и там всё посчитает. Гениально и немного по-уродски.
• Примеры: Apache Cassandra, HBase. Используют там, где данных — овердохуища, и нужно их быстро анализировать, а не с каждой строкой целоваться.

4. Графовые базы (типа "все друг другу братья, сёстры, или сосали в подворотне")

• Суть: Вот это уже интересно. Тут данные — это узлы (люди, товары, места), а связи между ними — рёбра (дружит с, купил, находится в). И у тех, и у других могут быть свойства. Хочешь узнать, кто дружит с твоей бывшей, которая купила ту самую дурацкую вазу в том магазине? Для графовой базы это раз плюнуть.
• Примеры: Neo4j, Amazon Neptune. Используют для соцсетей, рекомендаций ("люди, купившие этот хуй, также смотрели на вот эту дичь") и поиска мошеннических схем, где все друг друга ебут по цепочке.

Итог, ёпта: Выбирать тип нужно не потому, что он модный, а потому, что твои данные и запросы к ним — как раз такие же ебланы. Не пытайся графовую базу использовать для кэша, а «ключ-значение» — для анализа соцсвязей. Это как молотком гвозди забивать — нормально, а вот пытаться им яйца взбить — уже пиздец и больно.