虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的NoSQL数据库。针对这种情况，这里对Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase进行了比较:
（编注1：NoSQL:是一项全新的数据库革命性运动，NoSQLredis是nosql数据库吗的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的BigTable和Amazon的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。参见NoSQL词条。）
1.CouchDB
*所用语言：Erlang
*特点：DB一致性，易于使用
*使用许可：Apache
*协议：HTTP/REST
*双向数据复制
*持续进行或临时处理
*处理时带冲突检查
*因此，采用的是master-master复制（见编注2）
*MVCC-写操作不阻塞读操作
*可保存文件之前的版本
*Crash-only（可靠的）设计
*需要不时地进行数据压缩
*视图：嵌入式映射/减少
*格式化视图：列表显示
*支持进行服务器端文档验证
*支持认证
*根据变化实时更新
*支持附件处理
*因此，CouchApps（独立的js应用程序）
*需要jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如：CRM、CMS系统。master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可
以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）
2.Redis
*所用语言：C/C++
*特点：运行异常快
*使用许可：BSD
*协议：类Telnet
*有硬盘存储支持的内存数据库，
*但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意，2.4以后版本不支持该特性!）
*Master-slave复制（见编注3）
*虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如ZREVRANGEBYSCORE
*INCR&co（适合计算极限值或统计数据）
*支持sets（同时也支持union/diff/inter）
*支持列表（同时也支持队列;阻塞式pop操作）
*支持哈希表（带有多个域的对象）
*支持排序sets（高得分表，适用于范围查询）
*Redis支持事务
*支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
*Pub/Sub允许用户实现消息机制最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集。）
3.MongoDB
*所用语言：C++
*特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
*使用许可：AGPL（发起者：Apache）
*协议：Custom,binary（BSON）
*Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用sets复制）
*内建分片机制
*支持javascript表达式查询
*可在服务器端执行任意的javascript函数
*update-in-place支持比CouchDB更好
*在数据存储时采用内存到文件映射
*对性能的关注超过对功能的要求
*建议最好打开日志功能（参数--journal）
*在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb
*空数据库大约占192Mb
*采用GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
例如：你本打算采用MySQL或PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。
4・Riak
所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript
*特点：具备容错能力
*使用许可：Apache
*协议：HTTP/REST或者custombinary
*可调节的分发及复制（N,R,W）
*用JavaScriptorErlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
*使用JavaScript或Erlang进行Map/reduce
*连接及连接遍历：可作为图形数据库使用
*索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）
*大数据对象支持（Luwak）
*提供''开源”和''企业”两个版本
*全文本搜索，索引，通过Riak搜索服务器查询（beta版）
*支持Masterless多站点复制及商业许可的SNMP监控
最佳应用场景:适用于想使用类似Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
例如：销售数据搜集，工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的web服务器使用。
5・Membase
*所用语言：Erlang和C
*特点：兼容Memcache，但同时兼具持久化和支持集
*使用许可：Apache2.0
*协议：分布式缓存及扩展
*非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据
*可持久化存储到硬盘
*所有节点都是唯一的（master-master复制）
*在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
*写数据时通过去除重复数据来减少10
*提供非常好的集管理web界面
*更新软件时软无需停止数据库服务
*支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序
例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的web应用比如网络游戏（例如Zynga）
6・Neo4j
*所用语言：Java
*特点：基于关系的图形数据库
*使用许可：GPL，其中一些特性使用AGPL/商业许可
*协议：HTTP/REST（或嵌入在Java中）
*可独立使用或嵌入到Java应用程序
*图形的节点和边都可以带有元数据
*很好的自带web管理功能
*使用多种算法支持路径搜索
*使用键值和关系进行索引
*为读操作进行优化
*支持事务（用Javaapi）
*使用Gremlin图形遍历语言
*支持Groovy脚本
*支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用AGPL/商业许可
最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱
7.Cassandra
*所用语言：Java
*特点：对大型表格和Dynamo支持得最好
*使用许可：Apache
*协议：Custom,binary（节约型）
*可调节的分发及复制（N,R,W）
*支持以某个范围的键值通过列查询
*类似大表格的功能：列，某个特性的列集合
*写操作比读操作更快
*基于Apache分布式平台尽可能地Map/reduce
我承认对Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为Java的问题（配置，出现异常，等等）
最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用Java编写（没有人因为选用Apache的软件被解雇）
例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析
8・HBase
（配合ghshephard使用）
*所用语言：Java
*特点：支持数十亿行X上百万列
*使用许可：Apache
*协议：HTTP/REST（支持Thrift,见编注4）

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