八種主流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
***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
- 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
***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。)
#p#
3. MongoDB
- 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***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)
***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
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
***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。
#p#
5. Membase
- 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
***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
- 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
***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
#p#
7. Cassandra
- 所用語言： Java
- 特點：對大型表格和 Dynamo支持得***
- 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)
***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)
- 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
***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： Facebook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Facebook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。
【編輯推薦】
