隨着互聯網web2.0網站的興起，非關係型的數據庫現在成了一個極其熱門的新領域，非關係數據庫產品的發展非常迅速。而傳統的關係數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高併發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，如：對數據庫高併發讀寫的需求、對海量數據的高效率存儲和訪問的需求、對數據庫的高可擴展性和高可用性的需求等等，下面我就跟大家幾種常見的nosql數據庫。
1、MongoDB
介紹
MongoDB是一個基於分佈式文件存儲的數據庫。由C++語言編寫。主要解決的是海量數據的訪問效率問題，爲WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。當數據量達到50GB以上的時候，MongoDB的數據庫訪問速度是MySQL的10倍以上。MongoDB的併發讀寫效率不是特別出色，根據官方提供的性能測試表明，大約每秒可以處理0.5萬~1.5萬次讀寫請求。MongoDB還自帶了一個出色的分佈式文件系統GridFS，可以支持海量的數據存儲。
MongoDB也有一個Ruby的項目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper編寫的MongoDB接口，使用起來非常簡單，幾乎和DataMapper一模一樣，功能非常強大。
MongoDB是一個介於關係數據庫和非關係數據庫之間的產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係數據庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關係數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
所謂“面向集合”（Collenction-Orented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱爲一個集合（Collenction)。每個 集合在數據庫中都有一個唯一的標識名，並且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關係型數據庫（RDBMS）裏的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。
模式自由（schema-free)，意味着對於存儲在mongodb數據庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個數據庫裏。
存儲在集合中的文檔，被存儲爲鍵-值對的形式。鍵用於唯一標識一個文檔，爲字符串類型，而值則可以是各中複雜的文件類型。我們稱這種存儲形式爲BSON（Binary Serialized dOcument Format）。
MongoDB服務端可運行在Linux、Windows或OS X平臺，支持32位和64位應用，默認端口爲27017。推薦運行在64位平臺，因爲MongoDB在32位模式運行時支持的最大文件尺寸爲2GB。
MongoDB把數據存儲在文件中（默認路徑爲：/data/db），爲提高效率使用內存映射文件進行管理。
特性
它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。主要功能特性有：
面向集合存儲，易存儲對象類型的數據。
模式自由。
支持動態查詢。
支持完全索引，包含內部對象。
支持查詢。
支持複製和故障恢復。
使用高效的二進制數據存儲，包括大型對象（如視頻等）。
自動處理碎片，以支持雲計算層次的擴展性。
支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多種語言。
文件存儲格式爲BSON（一種JSON的擴展）。
可通過網絡訪問。
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2、CouchDB
介紹
Apache CouchDB 是一個面向文檔的數據庫管理系統。它提供以 JSON 作爲數據格式的 REST 接口來對其進行操作，並可以通過視圖來操縱文檔的組織和呈現。 CouchDB 是 Apache 基金會的頂級開源項目。
CouchDB是用Erlang開發的面向文檔的數據庫系統，其數據存儲方式類似Lucene的Index文件格式。CouchDB最大的意義在於它是一個面向Web應用的新一代存儲系統，事實上，CouchDB的口號就是：下一代的Web應用存儲系統。
特性
主要功能特性有：
CouchDB是分佈式的數據庫，他可以把存儲系統分佈到n臺物理的節點上面，並且很好的協調和同步節點之間的數據讀寫一致性。這當然也得以於Erlang無與倫比的併發特性才能做到。對於基於web的大規模應用文檔應用，然的分佈式可以讓它不必像傳統的關係數據庫那樣分庫拆表，在應用代碼層進行大量的改動。
CouchDB是面向文檔的數據庫，存儲半結構化的數據，比較類似lucene的index結構，特別適合存儲文檔，因此很適合CMS，電話本，地址本等應用，在這些應用場合，文檔數據庫要比關係數據庫更加方便，性能更好。
CouchDB支持REST API，可以讓用戶使用JavaScript來操作CouchDB數據庫，也可以用JavaScript編寫查詢語句，我們可以想像一下，用AJAX技術結合CouchDB開發出來的CMS系統會是多麼的簡單和方便。其實CouchDB只是Erlang應用的冰山一角，在最近幾年，基於Erlang的應用也得到的蓬勃的發展，特別是在基於web的大規模，分佈式應用領域，幾乎都是Erlang的優勢項目。
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3、Hbase
介紹
HBase是一個分佈式的、面向列的開源數據庫，該技術來源於Chang et al所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分佈式存儲系統”。就像Bigtable利用了Google文件系統（File System）所提供的分佈式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關係數據庫,它是一個適合於非結構化數據存儲的數據庫.另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集羣。 HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作爲其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作爲其文件存儲系統；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據；Google Bigtable利用 Chubby作爲協同服務，HBase利用Zookeeper作爲對應。
HBase訪問接口
Native Java API，最常規和高效的訪問方式，適合Hadoop MapReduce Job並行批處理HBase表數據
HBase Shell，HBase的命令行工具，最簡單的接口，適合HBase管理使用
Thrift Gateway，利用Thrift序列化技術，支持C++，PHP，Python等多種語言，適合其他異構系統在線訪問HBase表數據
REST Gateway，支持REST 風格的Http API訪問HBase, 解除了語言限制
Pig，可以使用Pig Latin流式編程語言來操作HBase中的數據，和Hive類似，本質最終也是編譯成MapReduce Job來處理HBase表數據，適合做數據統計
Hive，當前Hive的Release版本尚沒有加入對HBase的支持，但在下一個版本Hive 0.7.0中將會支持HBase，可以使用類似SQL語言來訪問HBase
特徵
主要功能特性有：
支持數十億行X上百萬列
採用分佈式架構 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
基於 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
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4、cassandra
介紹
Cassandra是一個混合型的非關係的數據庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分佈式的Key-Value存儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介於關係數據庫和非關係數據庫之間的開源產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係數據庫的。支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型。）Cassandra最初由Facebook開發，後轉變成了開源項目。它是一個網絡社交雲計算方面理想的數據庫。以Amazon專有的完全分佈式的Dynamo爲基礎，結合了Google BigTable基於列族（Column Family）的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之爲Dynamo 2.0。
特性
和其他數據庫比較，有幾個突出特點：
模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統運行時隨意的添加或移除字段。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。
真正的可擴展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴展。爲給集羣添加更多容量，可以指向另一臺電腦。你不必重啓任何進程，改變應用查詢，或手動遷移任何數據。
多數據中心識別 ：你可以調整你的節點佈局來避免某一個數據中心起火，一個備用的數據中心將至少有每條記錄的完全複製。
一些使Cassandra提高競爭力的其他功能：
範圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設置鍵的範圍來查詢。
列表數據結構 ：在混合模式可以將超級列添加到5維。對於每個用戶的索引，這是非常方便的。
分佈式寫操作 ：有可以在任何地方任何時間集中讀或寫任何數據。並且不會有任何單點失敗。
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5、Hypertable
介紹
Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的數據庫，它採用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數年中，Google爲在 PC集羣 上運行的可伸縮計算基礎設施設計建造了三個關鍵部分。第一個關鍵的基礎設施是Google File System（GFS），這是一個高可用的文件系統，提供了一個全局的命名空間。它通過跨機器（和跨機架）的文件數據複製來達到高可用性，並因此免受傳統 文件存儲系統無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內存和網絡端口等失敗。第二個基礎設施是名爲Map-Reduce的計算框架，它與GFS緊密協作，幫 助處理收集到的海量數據。第三個基礎設施是Bigtable，它是傳統數據庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數據，並實現高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實現，並且根據我們的想法進行了一些改進。
特性
主要功能特點：
負載均衡的處理
版本控制和一致性
可靠性
分佈爲多個節點
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