这里说的数据存储模式（Data Storage Schema），也就是数据库分类。通过：http://www.nosql-database.org可以查询到现在的NoSQL种类和数量。
NoSQL数据库存储模式主要涉及数据库建立的存放数据的逻辑结构，通俗的说就是数据结构。基本的数据查插删改等操作，数据处理对象，及在分布式状态下的一些处理模式。
键值（Key-Vaule）数据存储模式：
文档（Document）数据存储模式：
文档数据库（Document Store）和关系型数据库类似，也是建立在对磁盘读写的基础上，但因为首先考虑的是读写性能，因此需要去掉各种传统数据库规则约束，甚至无需事先定义数据存储结构。
文档数据库的基本要素：
键值对（Key-Value Pair）：文档数据库数据存储结构的基本形式为键值对形式，具体由数据和格式组成。数据分建和值两部分，格式根据数据种类的不同有所区别，如JSON，XML等。
键一般用字符串表示；值可以用各种数据类型表示，如数字，字符串，日期，布尔值，也可以是更复杂的结构，如数组，文档。
键值对根据数据和格式的复杂程度，可以分为：基本键值对，带结构键值对，多形结构键值对。
基本键值对：键和值都是基本数据类型，例如：
{“customer_id”：“2000000”,
“name”：“Micky”
}
带结构键值对：这里把值带数组或嵌入文档的叫做带结构键值对，例如：
数组：{“customer_id”：“2000000”,
“name”：“Micky”
“goods”：[100001,100002,100003,100004]
}
子文档：{name:"<c语言>",
bookprice:33.2,
adddate:2017-10-1,
allow:true,
baseinf:{ISBN:183838388,press:"清华大学出版社"}//子文档
}
多形结构键值对：又可以称为不规则键值对文档。
文档（Document）：文档是由键值对构成的有续集。
图一
上述代码中，每个{}中代表一个文档，总共3个文档，每个文档里的键值对必须唯一。
集合（Collection）：集合是由若干条文档构成的对象。一个集合对应的文档应该具有相关性。
在图一中，就是一个集合，我们可以围着个集合取个名字：books
数据库（Database）：文档数据库中包含若干个集合，在进行数据操作之前，必须指定数据库名。例如：
db.goodsbaseinf.insert(
[
{ item: "小学生教材",name:"《小学一年级语文(上册)》",price:12},
{ item: "初中生教材",name:"《初中一年级语文(上册)》",price:15},
{ item: "高中生教材",name:"《高中一年级语文(上册)》",price:20},
{ item: "外语教材",name:"《英语全解\nABC（五年级上）》",price:30}
]
)
db为数据库名称，goodsbaseinf为集合名称，insert为插入操作。
基本数据操作方式：
Insert：写入操作
db.goodsbaseinf.insert(
[
{ item: "小学生教材",name:"《小学一年级语文(上册)》",price:12}
]
)
该操作有个特点：db存在用之，不存在建之；集合goodsbaseinf亦如此。
Select：读取查询操作。文档数据库允许进行范围查询。
db.goodsbaseinf.find(
{name:"《C语言编程》"},
{name:1,price:1,_id:0})
Update：修改更新操作
use goodsdb
db.order.insert(
{title:"商品购物单1"
,amount:35,
detail:[{name:"苹果",price:22},{name:"面粉",price:18}]
}
)
db.order.update({title:"商品购物单1"},{$set:{title:"商品购物单2"}}) //改订单名称
db.order.find().pretty()
Remove：删除操作
DB.Books.Remove({"Book_ID":"100004"})
文档存储的优缺点：
优点：
简单：没有数据存储结构定义，不用考虑数据写入时检查各种约束，也不用考虑集合与集合对象之间的关系检查约束。
相对高效： 相对传统关系型数据库。
文档格式处理：遵循文档数据库的格式约束。
查询功能强大：相对键值数据库，其查询接近SQL数据库。
分布式处理：分布式处理能力使其具有很强的可伸缩性。
缺点：
缺少约束容易出错。
数据出现冗余。
相对键值数据库低效
根据其缺点可以看出来，很多查询，排序，统计等功能需要程序员在业务代码进行编程约束。
总结：
面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
产品：MongoDB、CouchDB、RavenDB
有谁在使用：SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare（MongoDB）、NBC News （RavenDB）
适用的场景
1. 日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。
2. 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
不适用场景
在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
待续......
列族（Column Families）数据存储模式：
图（Graph）数据存储模式：
资料来源：《NoSQL数据库入门与实践》
网络资源
