与关系型数据库RDBMS的大厂商垄断不同，NoSQL在发展之初就可谓是百家争鸣、百花齐放，无论目前如日中天的MongoDB，还是刚刚发布最新版本的Redis;无论是面向文本的CouchDB，还是基于KV的Cassandra，都有着各自的特点和应用场景。而作为传统SQL数据库的良好补充，DBA有必要了解这些主流NoSQL数据库的各自特点。在本文中，我们就将对比一下主流NoSQL数据库，包括了Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、Riak以及HBase。
基本特性：
各自特点与应用场景：
Cassandra
- 分布式与复制的权衡
- 根据列和键范围进行查询
- BigTable类似的功能：列，列族
- 写比读快很多
- Map/reduce Apache Hadoop
- Java语言在设置上会有一定复杂度
最佳适用：写操作较多，读比较少的时候。如果你的系统都是基于Java的时候。
应用场景：银行，金融行业。数据分析。
MongoDB
- 主从复制
- 查询利用javascript表达式
- 服务器端运行javascript函数
- 比CouchDB更容易就地升级
- 内置Sharding
- 数据存储使用的是内存映射文件
- 数据库崩溃后需要对表进行修复
- 持久性更好
最佳适用：如果你需要动态的查询，如果你更偏向与定义索引而非 map/reduce，如果你针对大数据库想要更好的性能，如果你想使用CouchDB而数据变化太快，磁盘不够用的话，可以使用MongoDB。
应用场景：一言以蔽之，MySQL或PostgreSQL的替代品。
CouchDB
- 双向复制
- 连续或ad-hoc
- 冲突检测
- 主主复制(master-master replication)
- 多版本并发控制，写操作不会阻塞读取
- 通用的技术文档
- 只崩溃设计Crash-only
- 需要经常压缩
- 视图：嵌入式map/reduce
- 格式化视图：lists & shows
- 服务器端文档验证可行
- 身份验证可行
- 通过_changes实时更新
- 附件处理
- CouchApps(独立js应用)
- 包括jQuery库
最佳适用：对于数据变化不太频繁的业务，运行有预先定义的查询。此外对于版本控制有高要求的业务同样适用。
应用场景：CRM、CMS系统。主主复制是非常有趣的功能特性，它令多站点部署变得更加容易。
Riak
- 分布式与复制的权衡
- post-commit 和pre-commit hooks
- 安全性验证
- 内置的全文检索
- Javascript或Erlang Map/reduce
- 开源 与 企业 两个版本
最佳适用：如果你想要Cassandra或Dynamo类似的功能，但不想太复杂。如果你需要非常好的单点扩展性、可用性和容错功能可以使用Riak。
应用场景：销售点数据采集。工厂控制系统。需要零停机时间的场景。
Redis
- 内存数据库
- 2.0版本之后可以部署到硬盘上
- 主从复制
- 简单的Key-Value
- 操作符较为复杂，如ZREVRANGEBYSCORE
- INCR & co (有利于速率限制和统计)
- 有集合(union/diff/inter)
- 有列表(a queue; blocking pop)
- 有散列(多字段对象)
- NoSQL中唯一处理交易的数据库
- Value可以设定过期
- 分类集合(有利于范围查询)
- 针对数据变化的Pub/Sub和WATCH
最佳适用：在数据库大小可预见的前提下，适用于数据变化速度快的应用。
应用场景：股价系统，数据分析，实时数据采集以及实时通信场景。
HBase
- 分布式与复制的权衡
- 模仿BigTable
- Map/reduce Hadoop
- 利用服务器端扫描进行查询预测叠加并获取过滤
- 优化的实时查询
- 高性能Thrift网关
- HTTP支持XML、Protobuf和二进制
- Cascading、hive、pig source和sink模块
- 基于Jruby的shell
- 无单点故障
- 类似MySQL的随机访问性能
最佳适用：如果你喜欢BigTable，如果你需要随即、实时的读写大数据(Big Data)，可以使用HBase。
应用场景：Facebook网站邮件数据库等。