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非关系型数据库
MongoDB
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
- 定位
开源、多平台、文档型nosql数据库。
非常主流的文档型nosql数据库，“最像关系型数据库”，定位于“灵活”的nosql数据库。
- 特点
(1)数据文件存储格式为BSON，模式自由，整体架构与关系型数据库有对应关系，具有较好的高可用性和伸缩性，有插件式存储引擎，新版本默认是writedtiger存储引擎；
(2)部署比较简答，下载软件，设置好配置文件即可启动服务；
(3)不支持SQL语句，使用与SQL对应的json方式管理数据库；
(4)有比较丰富的监控和性能命令，官方有比较完善的图形监控系统，但需要购买；
(5)支持冷备份和热备份，可以使用mongoexport/mongimport进行逻辑备份，也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理热备份；
(6)MongoDB master-slave主从复制：在master节点上加 --master参数，从数据库加 -slave和-source参数，就可以实现同步，这种目前不建议；ReplicaSets复制集，在mongodb 1.6之后，开发了新的 replicaset，着呢家了故障自动切换和自动修复成员节点，各个DB将数据一致，建议使用这种方式；可以测试读写分离和故障转移；
(7)mongodb海量数据水平拆分，将数据分别存储在sharding各个节点上，构建出分布式集群。Sharding架构由 底层多个mongodb Shared Server，config水平拆分配置库config server，前端路由 route process，三部分构成。Sharding集群底层可以是mongodb单实例，也可以高可用的replicaSet复制集。
- 适用场景
网站后台数据库：mongodb非常适合实话实说插入、更新与查询，并可以实时复制和高伸缩性，适合更新迭代快、需求变更多、以对象为主的网站应用；
小文件系统：对于json文件，二进制数据，适合用mongodb进行存储和查询
日志分析系统：对于数据量大的日志文件，IM会话消息记录，适合用mongodb来保存和查询；
缓存系统：mongodb数据库也会使用大量的内存，合理的设计，也可以作为缓存系统使用；不过目前缓存系统使用更多的方案是 memcached和redis。
- 选择注意
Mongodb不适合的场景：
(1)高度事务性的系统：即传统的OLTP业务，mongodb，乃至其他nosql，对事务性支持都不太好；
(2)传统的统计分析应用：即传统的OLAP业务，需要高度优化的查询方式，mongodb支持不好；
(3)使用SQL语句比较方便的业务：mongodb是json类型的查询方式，虽然也灵活，但不如用SQL方便，如果业务和适合SQL，则就不太合适mongodb了。
Redis
Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set--有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
- 定位
开源、Linux平台、key-value键值型Nosql数据库。
简单稳定，非常主流的、全数据in-momory、定位于“快”的键值型nosql数据库。
- 特点
(1)命令执行速度非常快，读写性能可达10万/秒；数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能；
(2)用下载软件介质，编译安装的方式，可以很快完成数据库部署；服务启动redis-server，可以用默认配置、运行参数配置、配置文件启动，三种方式；redis在Linux平台支撑较好，官方没有Windows版本，微软维护了一个分支；
(3)用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理； 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能；
(4)在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；
(5)直接备份成物理问价的RDB持久化，基于AOF日志的实时AOF持久化；
(6)官方的redis sentinel哨兵高可用集群；
(7)官方基于分配槽的redis cluster分布式集群。
- 适用场景
缓存；
基础消息队列系统；
排行榜系统；
计数器使用；
社交网站的点赞、粉丝、下拉刷新等应用。
- 选择注意
Redis的使用场景，是redis适合的解决的问题，也有不适合解决的问题。
从数据规模角度讲，小数据规模使用redis比较合适，大数据规模使用redis不合适；(大数据规模，在一定程度上，可以用SSDB替代redis使用)；
从数据冷热角度看，热数据适合放在redis中，冷数据不适合放在redis中。
HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
- 定位
开源、Linux平台、列存储nosql数据库。
可用于海量数据存储、与Hadoop生态圈结合、定位于“大”的列存储nosql数据库。
- 特点
(1)命令执行速度非常快，读写性能可达10万/秒；数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能；
(2)相对其他数据库，hbase的部署比较复杂，依赖Hadoop，zookeeper等组件，Hbase集群包括一个mater节点，多个regionServer，zookeeper管理所有regionServer，需要依次部署Hadoop、zookeeper之后，再部署HBASE集群；
(3)用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理； 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能；
(4)在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；
(5)Hbase一般用作海量数据的仓库，本身通过多层副本来保证数据安全性，不用进行专门的备份；
(6)HBASE集群基于Hadoop，需要依次部署Hadoop单机模式、集群模式、HA模式，通过Hadoop HA实现高可用；
(7)HBASE以集群形式，依次是单机模式，伪分布模式，完全分布模式，底层基于HDFS，zookeeper可以很好地进行扩展。
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适用场景
两大用途：
(1)用于简单数据写入和海量、结构简单数据查询的业务场景；
(2)用于成为其他数据库备份和下沉的数据库。
- 选择注意
Hbase不适合的场景：对数据分析需求高，需要能够用sql或者简单的MapReduce实现分析需求的业务场景，不适合用Hbase；
单表数据量，不超过千万时，使用Hbase，体现不出Hbase的优势，而且会比较慢，不适合用Hbase。
Memcaced
Memcaced是一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统。通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用，最初版本由LiveJoumal 的Brad Fitzpatrick在2003年开发完成。目前全球有非常多的用户都在使用它来架构主机的大负载网站或提升主机的高访问网站的响应速度。注意：Memcache 是这个项目的名称，而Memcached是服务端的主程序文件名。
缓存一般用来保存一些进程被存取的对象或数据，通过缓存来存取对象或数据要比在磁盘上存取快很多，前者是内存，后者是磁盘、Memcached是一种纯内存缓存系统，把经常存取的对象或数据缓存在memcached的内存中，这些被缓存的数据被程序通过API的方式被读取，memcached里面的数据就像一张巨大的hash表，数据以key-value对的方式存在。Memcached通过缓存经常被存取的对象或数据，从而减轻频繁读取数据库的压力，提高网站的响应速度，构建出快速更快的可扩展的Web应用。
