>>Memcached
Memcached的優點：
Memcached可以利用多核優勢，單實例吞吐量極高，可以達到幾十萬QPS（取決於key、value的字節大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峯大約在4-6w左右）。適用於最大程度扛量。
支持直接配置爲session handle。
Memcached的侷限性：
只支持簡單的key/value數據結構，不像Redis可以支持豐富的數據類型。
無法進行持久化，數據不能備份，只能用於緩存使用，且重啓後數據全部丟失。
無法進行數據同步，不能將MC中的數據遷移到其他MC實例中。
Memcached內存分配採用Slab Allocation機制管理內存，value大小分佈差異較大時會造成內存利用率降低，並引發低利用率時依然出現踢出等問題。需要用戶注重value設計。
>>Redis
Redis的優點：
支持多種數據結構，如 string（字符串）、 list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基數估算）
支持持久化操作，可以進行aof及rdb數據持久化到磁盤，從而進行數據備份或數據恢復等操作，較好的防止數據丟失的手段。
支持通過Replication進行數據複製，通過master-slave機制，可以實時進行數據的同步複製，支持多級複製和增量複製，master-slave機制是Redis進行HA的重要手段。
單線程請求，所有命令串行執行，併發情況下不需要考慮數據一致性問題。
支持pub/sub消息訂閱機制，可以用來進行消息訂閱與通知。
支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，並不成熟。
Redis的侷限性：
Redis只能使用單線程，性能受限於CPU性能，故單實例CPU最高才可能達到5-6wQPS每秒（取決於數據結構，數據大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峯大約在1-2w左右）。
支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，並不成熟，既是優點也是缺點。
Redis在string類型上會消耗較多內存，可以使用dict（hash表）壓縮存儲以降低內存耗用。
Mc和Redis都是Key-Value類型，不適合在不同數據集之間建立關係，也不適合進行查詢搜索。比如redis的keys pattern這種匹配操作，對redis的性能是災難。
>>mongoDB
mongoDB 是一種文檔性的數據庫。先解釋一下文檔的數據庫，即可以存放xml、json、bson類型系那個的數據。
這些數據具備自述性（self-describing），呈現分層的樹狀數據結構。redis可以用hash存放簡單關係型數據。
mongoDB 存放json格式數據。
適合場景：事件記錄、內容管理或者博客平臺，比如評論系統。
1.mongodb持久化原理
mongodb與mysql不同，mysql的每一次更新操作都會直接寫入硬盤，但是mongo不會，做爲內存型數據庫，數據操作會先寫入內存，然後再會持久化到硬盤中去，那麼mongo是如何持久化的呢
mongodb在啓動時，專門初始化一個線程不斷循環（除非應用crash掉），用於在一定時間週期內來從defer隊列中獲取要持久化的數據並寫入到磁盤的journal(日誌)和mongofile(數據)處，當然因爲它不是在用戶添加記錄時就寫到磁盤上，所以按mongodb開發者說，它不會造成性能上的損耗，因爲看過代碼發現，當進行CUD操作時，記錄(Record類型)都被放入到defer隊列中以供延時批量（groupcommit）提交寫入，但相信其中時間週期參數是個要認真考量的參數，系統爲90毫秒，如果該值更低的話，可能會造成頻繁磁盤操作，過高又會造成系統宕機時數據丟失過。
2.什麼是NoSQL數據庫？NoSQL和RDBMS有什麼區別？在哪些情況下使用和不使用NoSQL數據庫？
NoSQL是非關係型數據庫，NoSQL = Not Only SQL。
關係型數據庫採用的結構化的數據，NoSQL採用的是鍵值對的方式存儲數據。
在處理非結構化/半結構化的大數據時；在水平方向上進行擴展時；隨時應對動態增加的數據項時可以優先考慮使用NoSQL數據庫。
在考慮數據庫的成熟度；支持；分析和商業智能；管理及專業性等問題時，應優先考慮關係型數據庫。
3.MySQL和MongoDB之間最基本的區別是什麼？
關係型數據庫與非關係型數據庫的區別，即數據存儲結構的不同。
4.MongoDB的特點是什麼？
（1）面向文檔（2）高性能（3）高可用（4）易擴展（5）豐富的查詢語言
5.MongoDB支持存儲過程嗎？如果支持的話，怎麼用？
MongoDB支持存儲過程，它是javascript寫的，保存在db.system.js表中。
6.如何理解MongoDB中的GridFS機制，MongoDB爲何使用GridFS來存儲文件？
GridFS是一種將大型文件存儲在MongoDB中的文件規範。使用GridFS可以將大文件分隔成多個小文檔存放，這樣我們能夠有效的保存大文檔，而且解決了BSON對象有限制的問題。
7.爲什麼MongoDB的數據文件很大？
MongoDB採用的預分配空間的方式來防止文件碎片。
8.當更新一個正在被遷移的塊（Chunk）上的文檔時會發生什麼？
更新操作會立即發生在舊的塊（Chunk）上，然後更改纔會在所有權轉移前複製到新的分片上。
9.MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查詢A:{B,C}和A:{C,B}都會使用索引嗎？
不會，只會在A:{B,C}上使用索引。
10.如果一個分片（Shard）停止或很慢的時候，發起一個查詢會怎樣？
如果一個分片停止了，除非查詢設置了“Partial”選項，否則查詢會返回一個錯誤。如果一個分片響應很慢，MongoDB會等待它的響應。
從以下幾個維度，對redis、memcache、mongoDB 做了對比
1、性能
都比較高，性能對我們來說應該都不是瓶頸
總體來講，TPS方面redis和memcache差不多，要大於mongodb
2、操作的便利性
memcache數據結構單一
redis豐富一些，數據操作方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數
mongodb支持豐富的數據表達，索引，最類似關係型數據庫，支持的查詢語言非常豐富
3、內存空間的大小和數據量的大小
redis在2.0版本後增加了自己的VM特性，突破物理內存的限制；可以對key value設置過期時間（類似memcache）
memcache可以修改最大可用內存,採用LRU算法
mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操作系統VM做內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一起
4、可用性（單點問題）
對於單點問題，
redis，依賴客戶端來實現分佈式讀寫；主從複製時，每次從節點重新連接主節點都要依賴整個快照,無增量複製，因性能和效率問題，
所以單點問題比較複雜；不支持自動sharding,需要依賴程序設定一致hash 機制。
一種替代方案是，不用redis本身的複製機制，採用自己做主動複製（多份存儲），或者改成增量複製的方式（需要自己實現），一致性問題和性能的權衡
Memcache本身沒有數據冗餘機制，也沒必要；對於故障預防，採用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。
mongoDB支持master-slave,replicaset（內部採用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。
5、可靠性（持久化）
對於數據持久化和數據恢復，
redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof增強了可靠性的同時，對性能有所影響
memcache不支持，通常用在做緩存,提升性能；
MongoDB從1.8版本開始採用binlog方式支持持久化的可靠性
6、數據一致性（事務支持）
Memcache 在併發場景下，用cas保證一致性
redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續執行
mongoDB不支持事務
7、數據分析
mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、應用場景
redis：數據量較小的更性能操作和運算上
memcache：用於在動態系統中減少數據庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對於數據量比較大，可以採用sharding）
MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題