NoSQL存储指非关系型数据库，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，不局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

键值存储，即Key-Value存储，简称KV存储。它是NoSQL存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它不能满足以下“高”需求：

• 对数据库高并发读写的需求；

• 对海量数据的高效率存储和访问的需求；

• 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

为了解决这类问题，非关系数据库应运而生。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的NoSQL体系，如Membase，MongoDB，Cassandra，BeansDB，Redis等，也得到了广泛认同。

键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。

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图1：KV存储的合并

如上图所示，更新数据和历史数据才用0、1目录管理，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。

一般情况下，更新数据采用Memtable存储，历史数据采用SSTable结构存储。为了提高查询效率，需要能快速定位Key所在的SSTable，而不需要读取所有SSTable。KV存储在内存需保存key到SSTable的映射。

KV存储支持写操作和读操作，如使用主键可作简单查询和复杂查询（如列表查询和范围查询），同时通过更新数据和历史数据的合并定期处理过期数据

1.       写操作：增加，修改，删除一个键值对

写数据时先写到更新目录下（0/1），再写Memtable。更新目录下只追加写，做标记。

2.       简单查询：查询某个主键对应的值

读数据时分别读Memtable和SStable的数据合并后返回。

3.       复杂查询：列表查询，范围查询

列表查询对指定的主键列表进行查询，返回对应的值列表。

范围查找对指定的主键范围进行查询，返回对应的值列表。

4.       过期数据处理：合并

写操作如更新和删除操作会产生很多的无用数据，这些垃圾数据的回收是通过定时合并操作实现的。

kv存储包含未排序的更新数据和排序的历史数据。历史排序数据使用SSTable存储，按照键值排序，可支持范围查找。

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图2：SSTable结构