Сама по себе идея нереляционных баз данных не нова, а использование нереляционных хранилищ началось ещё во времена первых компьютеров. Нереляционные базы данных процветали во времена мэйнфреймов, а позднее, во времена доминирования реляционных СУБД, нашли применение в специализированных хранилищах, например, иерархических службах каталогов. Появление же нереляционных СУБД нового поколения произошло из-за необходимости создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких как поисковые системы[2].
В начале 2000-х годов Google построил свою высокомасштабируемую поисковую систему и приложения: GMail, Google Maps, Google Earth и т. п., решая проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших объёмов данных. В результате была создана распределённая файловая система и распределённая система координации, хранилище семейств колонок (англ. column family store), среда выполнения, основанная на алгоритме MapReduce. Публикация компанией Google описаний этих технологий привела к всплеску интереса среди разработчиков открытого программного обеспечения, в результате чего был создан Hadoop и запущены связанные с ним проекты, призванные создать подобные Google технологии. Через год, в 2007 году, примеру Google последовал Amazon.com, опубликовав статьи о высокодоступной базе данных Amazon DynamoDB[3].
Поддержка гигантов индустрии менее чем за пять лет привела к широкому распространению технологий NoSQL (и подобных) для управления «большими данными», а к делу присоединились другие большие и маленькие компании, такие как: IBM, Facebook, Netflix, EBay, Hulu, Yahoo!, со своими проприетарными и открытыми решениями
Решения NoSQL отличаются не только проектированием с учётом масштабирования. Другими характерными чертами NoSQL-решений являются[6][7]:
- Применение различных типов хранилищ[6].
- Возможность разработки базы данных без задания схемы[6][7].
- Использование многопроцессорности[6].
- Линейная масштабируемость (добавление процессоров увеличивает производительность)[6].
- Инновационность: «не только SQL» открывает много возможностей для хранения и обработки данных[6].
- Сокращение времени разработки[7]
- Скорость: даже при небольшом количестве данных конечные пользователи могут оценить снижение времени отклика системы с сотен миллисекунд до миллисекунд
