随着计算机及移动互联网不断发展,数据量不断增长、数据结构也更为复杂,在这种不断变化的环境下,关系型数据库在解决相关问题上遇到一定瓶颈,其不能完全适应这种变化,数据筛选同样受到大数据影响。分析大数据环境下关系型数据库在存储及数据筛选时遇到的问题十分必要,可以得到非关系型数据库解决相关问题的方法,及数据筛选相关算法使用范围。论文先介绍了大数据产生原因及对传统存储方式的影响;其次立足传统数据库优势及在大数据下缺陷,提出非关系型数据库解决相关问题的方法;最后文章认为非关系型数据库在大数据环境下并不会完全取代关系型数据库,二者可以在不同环节中结合使用。为此文章利用MongoDB、WebCollector等开源软件实现抓取内容灵活存储于非关系型数据库中,此后可依照传统方法在筛选后将数据转存到传统数据库,验证二者共同使用的可行性。