Redis本質上一個Key/Value數據庫，與Memcached類似的NoSQL型數據庫，但是他的數據可以持久化的保存在磁盤上，解決了服務重啟后數據不丟失的問題，他的值可以是string（字符串）、list（列表）、sets（集合）或者是ordered sets（被排序的集合），所有的數據類型都具有push/pop、add/remove、執行服務端的并集、交集、兩個sets集中的差別等等操作，這些操作都是具有原子性的，Redis還支持各種不同的排序能力

Cassandra屬于最近比較流行的一款NoSQL數據庫，http://nosql-database.org/中給NoSQL的定義如下：下一代的數據庫產品應該具備這幾點：非關系型的，分布式的，開源的，可以線性擴展的。這類數據庫最初的目的在于提供現代網站可擴展的數據庫解決方案。這個運動開始于2009年初，目前正在迅速的發展。這種類型的數據庫具有：自由的schema，數據多處備份，簡單的編程API，數據的最終一致性保證等等。

Cassandra是結合了Google Bigtable的數據模型和Amazon Dynamo高可用框架的一個產品。High availability高可用性, Decentralized:每個節點在集群中都是對等的.不存在單點失效,客戶端進行訪問時,對于任意節點的訪問都是一樣的.

本文將為大家介紹NoSQL數據庫Apache Cassandra的配置與相關問題,隨著Twitter與Digg投奔NoSQL，傳統關系數據庫已經日顯疲態。 標簽：Cassandra 在這里我們將介紹的是NoSQL數據庫Apache Cassandra的配置與相關問題。現在數據庫市場對于NoSQL的關注度日益升高。

第十課的內容以文字描述為主-陳顏銘NoSQL并不是No-SQL，而是指NotOnlySQL。對NoSQL的理解NoSQL的出現是為了彌補SQL數據庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高并發請求的處理的性能上的欠缺。NoSQL不是為了替代SQL而出現的，它是一種替補方案，而不是任何項目的首選。絕大多數的NoSQL產品都是基于大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態硬盤陣列），一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。

索引分片與自動分片分片，其實很容易！片鍵與片鍵選擇片鍵與片鍵選擇老陳：實際應用中應當各自權衡，而不是一味的追求哪個更好！分片集群的組成部分創建分片管理分片結語老陳：最近我團隊的項目進入了關鍵時期，耽擱了這么久才放出第九課，實在是很慚愧！

內容主從復制MongoDB支持的主從復制模式：一對多多對多多對一貌似很強大！主從復制 - 選項副本集就是具有自動故障恢復功能的主從集群副本集故障轉移集群副本集——特點老陳：最大的特點就是MongoDB的副本集機制還沒開發完成。

教學內容啟動和停止啟動，略過……貿然的停止MongoDB引擎會導致數據丟失，想穩妥的終止MongoDB可以這么辦：如果是作為前端（shell方式）運行的，可以直接按下CTRL+C；如果是Windows服務，可以在服務控制面板使用菜單停止；

教學內容數據庫命令 - 概覽MongoDB目前支持的命令數量已經超出了100多個，這里列出了一些常用命令。

group是較為復雜的聚合操作，它與關系型數據庫中的GROUPBY類似，但更加強大。group先選定分組依據的鍵，然后將集合根據鍵值的不同分成若干組。之后再聚合每一組內的文檔產生查詢結果。參數說明：key：分組依據；cond：查詢條件；

如果您的find操作只用到了一個鍵，那么索引方向是無關緊要的；當創建復合索引的時候，一定要謹慎斟酌每個鍵的排序方向。*/創建索引MongoDB的索引機制與傳統的關系型數據庫索引幾乎是一樣的，絕大多數優化SQL索引的技巧也都適用于MongoDB。

MongoDB的查詢語句僅允許包含常量，無法對文檔或其他文檔中的鍵值進行引用。這顯然很不方便，但反過來想想，這樣的約束可以迫使開發者做出更高性能的架構（在MongoDB世界里大家要學會發揚數據冗余的設計理念！）。子鍵篩選也就是我們在SQL數據庫中見怪不怪的字段篩選。

插入時MongoDB會檢查文檔是否包含_id，如果文檔沒有指定_id，MongoDB會為其創建；對于多個文檔，我們推薦批量操作，批量操作有如下優點：更少的連接次數；更少的信息頭檢測；對“待插入集合”的靈活控制；默認情況下，插入文檔時MongoDB僅檢查傳入數據是否包含_id以及數據大小是否超過4MB（v1.8+為16M），除此之外不再做任何驗證。

文檔式存儲的特色就是允許文檔對象的嵌套，這能夠使我們的實體數據在MongoDB的存在形式更加自然。

云計算環境中SSD在Cassandra測試的性能表現

Cassandra是一個混合型的非關系的數據庫，類似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分布式的Key-Value存儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介于關系數據庫和非關系數據庫之間的開源產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。支持的數據結構非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。）Cassandra最初由Facebook開發，后轉變成了開源項目。

CAP（Consistency，Availabiity，Partition tolerance)理論告訴我們，一個分布式系統不可能滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，最多只能同時滿足兩個。關系型數據庫通過把更新操作寫到事務型日志里實現了部分耐用性，但帶來的是寫性能的下降。MongoDB等NoSQL數據庫背后蘊涵的哲學是不同的平臺應該使用不同類型的數據庫，MongoDB通過降低一些特性來達到性能的提高，這在很多大型站點中是可行的。因為MongoDB是非原子性的，所以如果如果應用需要事務，還是需要選擇MySQL等關系數據庫。<br><br>NoSQL數據庫，顧名思義就是打破了傳統關系型數據庫的范式約束。很多NoSQL數據庫從數據存儲的角度看也不是關系型數據庫，而是key-value數據格式的hash數據庫。由于放棄了關系數據庫強大的SQL查詢語言和事務一致性以及范式約束，NoSQL數據庫在很大程度上解決了傳統關系型數據庫面臨的諸多挑戰。

HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，該技術來源于Chang et al所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統”。就像Bigtable利用了Google文件系統（File System）所提供的分布式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同于一般的關系數據庫,它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫.另一個不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

本文將以實戰的形式，向您展示如何用C#訪問MongoDB，完成常見的數據庫操作任務，同時，也將介紹MongoDB的客戶端（命令行工作模式）以及一些基礎的命令。 完全沒有接觸MongoDB或對MongoDB有一點了解的C#開發人員。因此本文是一篇入門級的文章。

MongoDB是一個基于分布式文件存儲的數據庫開源項目。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可護展的高性能數據存儲解決方案。