8種Nosql數據庫系統對比
雖然SQL數據庫是非常有用的工具，但經歷了15年的一支獨秀之后壟斷即將被打破。這只是時間問題：被迫使用關系數據庫，但最終發現不能適應需求的情況不勝枚舉。
但是NoSQL數據庫之間的不同，遠超過兩 SQL數據庫之間的差別。這意味著軟件架構師更應該在項目開始時就選擇好一個適合的 NoSQL數據庫。針對這種情況，這里對 Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase 進行了比較：
（編注1：NoSQL：是一項全新的數據庫革命性運動，NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲。現今的計算機體系結構在數據存儲方面要求 具 備龐大的水平擴 展性，而NoSQL致力于改變這一現狀。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型數據庫。 參見NoSQL詞條。）
1. CouchDB
所用語言： Erlang
特點：DB一致性，易于使用
使用許可： Apache
協議： HTTP/REST
雙向數據復制，
持續進行或臨時處理，
處理時帶沖突檢查，
因此，采用的是master-master復制（見編注2）
MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）設計
需要不時地進行數據壓縮
視圖：嵌入式 映射/減少
格式化視圖：列表顯示
支持進行服務器端文檔驗證
支持認證
根據變化實時更新
支持附件處理
因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）
需要 jQuery程序庫
</ul>
所用語言：C/C++
特點：運行異常快
使用許可： BSD
協議：類 Telnet
有硬盤存儲支持的內存數據庫，
但自2.0版本以后可以將數據交換到硬盤（注意， 2.4以后版本不支持該特性！）
Master-slave復制（見編注3）
雖然采用簡單數據或以鍵值索引的哈希表，但也支持復雜操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
INCR & co （適合計算極限值或統計數據）
支持 sets（同時也支持 union/diff/inter）
支持列表（同時也支持隊列；阻塞式 pop操作）
支持哈希表（帶有多個域的對象）
支持排序 sets（高得分表，適用于范圍查詢）
Redis支持事務
支持將數據設置成過期數據（類似快速緩沖區設計）
Pub/Sub允許用戶實現消息機制
</ul>
所用語言：C++
特點：保留了SQL一些友好的特性（查詢，索引）。
使用許可： AGPL（發起者： Apache）
協議： Custom, binary（ BSON）
Master/slave復制（支持自動錯誤恢復，使用 sets 復制）
內建分片機制
支持 javascript表達式查詢
可在服務器端執行任意的 javascript函數
update-in-place支持比CouchDB更好
在數據存儲時采用內存到文件映射
對性能的關注超過對功能的要求
建議最好打開日志功能（參數 –journal）
在32位操作系統上，數據庫大小限制在約2.5Gb
空數據庫大約占 192Mb
采用 GridFS存儲大數據或元數據（不是真正的文件系統）
</ul>
所用語言：Erlang和C，以及一些Javascript
特點：具備容錯能力
使用許可： Apache
協議： HTTP/REST或者 custom binary
可調節的分發及復制(N, R, W)
用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進行驗證和安全支持。
使用JavaScript或Erlang進行 Map/reduce
連接及連接遍歷：可作為圖形數據庫使用
索引：輸入元數據進行搜索（1.0版本即將支持）
大數據對象支持（ Luwak）
提供“開源”和“企業”兩個版本
全文本搜索，索引，通過 Riak搜索服務器查詢（ beta版）
支持Masterless多站點復制及商業許可的 SNMP監控
</ul>
所用語言： Erlang和C
特點：兼容 Memcache，但同時兼具持久化和支持集群
使用許可： Apache 2.0
協議：分布式緩存及擴展
非常快速（200k+/秒），通過鍵值索引數據
可持久化存儲到硬盤
所有節點都是唯一的（ master-master復制）
在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元
寫數據時通過去除重復數據來減少 IO
提供非常好的集群管理 web界面
更新軟件時軟無需停止數據庫服務
支持連接池和多路復用的連接代理
</ul>
所用語言： Java
特點：基于關系的圖形數據庫
使用許可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商業許可
協議： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
可獨立使用或嵌入到 Java應用程序
圖形的節點和邊都可以帶有元數據
很好的自帶web管理功能
使用多種算法支持路徑搜索
使用鍵值和關系進行索引
為讀操作進行優化
支持事務（用 Java api）
使用 Gremlin圖形遍歷語言
支持 Groovy腳本
支持在線備份，高級監控及高可靠性支持使用 AGPL/商業許可
</ul>
所用語言： Java
特點：對大型表格和 Dynamo支持得最好
使用許可： Apache
協議： Custom, binary (節約型)
可調節的分發及復制(N, R, W)
支持以某個范圍的鍵值通過列查詢
類似大表格的功能：列，某個特性的列集合
寫操作比讀操作更快
基于 Apache分布式平臺盡可能地 Map/reduce
我承認對 Cassandra有偏見，一部分是因為它本身的臃腫和復雜性，也因為 Java的問題（配置，出現異常，等等）
</ul>
所用語言： Java
特點：支持數十億行X上百萬列
使用許可： Apache
協議：HTTP/REST （支持 Thrift，見編注4）
在 BigTable之后建模
采用分布式架構 Map/reduce
對實時查詢進行優化
高性能 Thrift網關
通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
Cascading, hive, and pig source and sink modules
基于 Jruby（ JIRB）的shell
對配置改變和較小的升級都會重新回滾
不會出現單點故障
堪比MySQL的隨機訪問性能
</ul>
最佳應用場景：適用于數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。
例如： CRM、CMS系統。 master-master復制對于多站點部署是非常有用的。
（編注2：master-master復制：是一種數據庫同步方法，允許數據在一組計算機之間共享數據，并且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。）
2. Redis
最佳應用場景：適用于數據變化快且數據庫大小可遇見（適合內存容量）的應用程序。
例如：股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。
（編注3：Master-slave復制：如果同一時刻只有一臺服務器處理所有的復制請求，這被稱為 Master-slave復制，通常應用在需要提供高可用性的服務器集群。）
3. MongoDB
最佳應用場景：適用于需要動態查詢支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要對大數據庫有性能要求；需要使用 CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。
例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。
4. Riak
最佳應用場景：適用于想使用類似 Cassandra（類似Dynamo）數據庫但無法處理 bloat及復雜性的情況。適用于你打算做多站點復制，但又需要對單個站點的擴展性，可用性及出錯處理有要求的情況。
例如：銷售數據搜集，工廠控制系統；對宕機時間有嚴格要求；可以作為易于更新的 web服務器使用。
5. Membase
最佳應用場景：適用于需要低延遲數據訪問，高并發支持以及高可用性的應用程序
例如：低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用，高并發的 web 應用比如網絡游戲（例如 Zynga）
6. Neo4j
最佳應用場景：適用于圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql數據庫的最顯著區別
例如：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜
7. Cassandra
最佳應用場景：當使用寫操作多過讀操作（記錄日志）如果每個系統組建都必須用 Java編寫（沒有人因為選用 Apache的軟件被解雇）
例如：銀行業，金融業（雖然對于金融交易不是必須的，但這些產業對數據庫的要求會比它們更大）寫比讀更快，所以一個自然的特性就是實時數據分析
8. HBase
（配合 ghshephard使用）
最佳應用場景：適用于偏好BigTable:)并且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。
例如： 非死book消息數據庫（更多通用的用例即將出現）
編注4：Thrift 是一種接口定義語言，為多種其他語言提供定義和創建服務，由非死book開發并開源。
當然，所有的系統都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據自己的觀點列出一些我認為的重要特性。與此同時，技術進步是飛速的，所以上述的內容肯定需要不斷更新。我會盡我所能地更新這個列表。