随着互联网应用的快速发展，业务数据在体量上急剧增长，数据类型也日趋多样，不再局限于结构化信息。为应对这类变化，大数据领域诞生了多种NoSQL数据库技术，它们在处理高并发请求和快速数据访问方面具有天然优势，同时在系统高可用和水平扩展能力上也有较好表现。NoSQL技术逐渐成为大数据体系中的关键组成部分。与此同时，Text-to-SQL模型借助大语言模型在语义理解上的进展，能够将用户的自然语言表达自动转换为数据库查询语句，这在一定程度上打破了传统数据库操作对专业查询语法的依赖，降低了使用门槛，也进一步拓展了NoSQL技术在更广泛业务场景中的可用性与实用价值。本文以此为基础，系统梳理了关系型数据库与NoSQL数据库的核心原理、技术分类及典型应用场景，并结合大语言模型，探讨了Text-to-SQL在实际项目中的应用案例。