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答案：A
1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的OracleNoSQL数据库。值得注意的是，OracleNoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3.列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。
常见的非关系型数据库有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。
常见的几种非关系型数据库：
1、MongoDB
MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中，JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用shardingMongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。
特点：提供高性能；自动分片；运行在多个服务器上；支持主从复制；数据以JSON样式文档的形式存储；索引文档中的任何字段；由于数据被放置在碎片中，所以它具有自动负载平衡配置；支持正则表达式搜索；在失败的情况下易于管理。
优点：易于安装MongoDB；MongoDBInc.为客户提供专业支持；支持临时查询；高速数据库；无模式数据库；横向扩展数据库；性能非常高。
缺点：不支持连接；数据量大；嵌套文档是有限的；增加不必要的内存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常，这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量，使您的服务保持在线，您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的，因此不需要处理复杂的配置。
Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此，Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
优点：高度可伸缩；无单点故障；Multi-DC复制；与其他基于JVM的应用程序紧密集成；更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。
缺点：对聚合的有限支持；不可预知的性能；不支持特别查询。
3、Redis
特点：自动故障转移；将其数据库完全保存在内存中；事务；Lua脚本；将数据复制到任意数量的从属服务器；钥匙的寿命有限；LRU驱逐钥匙；支持发布/订阅。
优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约11万组，每秒执行约81000次）；操作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。
缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。
4、HBase
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被称为原生图数据库，因为它有效地实现了属性图模型，一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储，数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括CommunityEdition必须提供的所有功能，以及额外的企业需求，如备份、集群和故障转移功能。
特点：它支持唯一的约束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则；JavaAPI:CypherAPI和本机JavaAPI；使用ApacheLucence索引；简单查询语言Neo4jCQL；包含用于执行CQL命令的UI:Neo4jDataBrowser。
优点：容易检索其相邻节点或关系细节，无需连接或索引；易于学习Neo4jCQL查询语言命令；不需要复杂的连接来检索数据；非常容易地表示半结构化数据；大型企业实时应用程序的高可用性；简化的调优。
缺点：不支持分片
阿里云、华为云、百度、腾讯。
1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的扛把子！
2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的）
3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。
大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。
国内五大论文数据库如下：
一、中国知网提供的《中国学术期刊（光盘版）》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。
收录1994年以来国内6600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。
收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。
但是收录的期刊不很全面，一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库（CBMDISC)
数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制，收录了自1978年以来1600余种中国生物医学期刊。
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库（CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。
收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1000余种的文献题录和文摘。
涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。
并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统（ChinaInfo)
由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。
该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2000种的电子期刊的全文检索。
很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。
收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。
收录期刊数量很大，但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的，学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。
期刊据数据库不是期刊的评价体系，对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义，故不宜作为期刊性质评价的依据。
另外还有：
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。
隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在1.8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。
正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。
在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。
同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300万篇论文，全文总量4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。
本馆已订购67万余册。
收录年限：1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。
目前已经成为中国最大的综合文献数据库。
从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。
是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，
即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，
这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（NotonlySQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
ACCESS文件型数据库局域网面文件型数据库共享效毕竟缺乏网络支持