1. 概述
在 db-engines 网站上，我们看到，数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据，但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张，但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
与传统的 DBA 相比，NoSQL 至少具有以下优势： 1. 便于扩展，这也正是很多 NoSQL 数据库设计的初衷 2. 他们在低成本的硬件上拥有更好的性能 3. 支持大数据量，这正是传统 DBA 越来越让人无法忍受的一点 4. 便于管理，拥有自动修复、分布式备份以及更简单的数据模型，提高了系统性能与数据的安全性 5. 灵活的数据模型，传统的关系型数据库在数据模型上的限制是非常大的，而 NoSQL 恰恰在这一点上拥有先天性的优势 6. 存储非结构化数据，世界上 80% 的商业化数据是非结构化的，更重要的是，非结构化数据的增长速度是结构化数据的两倍
虽然目前市场上已经有上百款 NoSQL，但实际上，市场上主要是在 Redis、Cassandra、Hbase 和 MongoDB 四款 NoSQL 中进行选择。
下面我们一一来介绍他们的不同：
2. Redis
Redis 是使用 C 开发的高性能 NoSQL 数据库，他以其卓越的性能以及异常快速的读写速度成为了高速内存、缓存存储的首选。 Redis 的另一个优势在于，它不仅支持传统的 key、string，还支持多种结构的存储： 1. 列表 2. 集合 3. 哈希表 4. 排序集合 同时他支持事务和持久化以及集群的搭建
Redis 非常适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。 例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
3. MongoDB
MongoDB 作为一个易学易用的数据库被广泛开发者接受，因为其保留了对 SQL 的一些友好特性（查询索引），虽然它的功能接近于传统的关系型数据库，但是因为它能够轻松定义各种灵活的数据模型，可以支持不同类型的数据集存储。 MongoDB 同样是使用 C 编写的 NoSQL 数据库，他支持使用 javascript 进行查询，读写性能优越，但不支持事务和表连接，不过查询语句的编写、理解和优化得以变得简单很多。
MongoDB 非常适用于高并发场景，其对事务性的牺牲换来了数据访问的低延迟而被广泛称道。
4. Cassandra
在大规模集群下，用户往往倾向于选择 Cassandra 作为存储，因为在这样的应用场景下，去增强一个关系型数据库的性能和可靠性是非常困难的，而这些正是 Cassandra 的设计初衷。 Cassandra 在机器拓展部署上，表现非常出色，这正是如今业务高速增长传统 RDBMS 处理很棘手的一个问题。 Cassandra 自带的备份机制，保证了各个数据中心的数据安全，而对于集群的扩容，只需要更改相应的配置，Cassandra 就会自动的完成相应的操作。 他使用十分类似 SQL 的 CQL 查询语言进行数据库的查询，十分易学易用。
作为 Apache 使用 java 开发的分布式 KV 存储引擎，虽然本身较为臃肿和复杂，但在分布式环境下，还是一个非常好的选择。 由于 Cassandra 的写性能优于读性能，所以他也常常被用在类似日志等写操作多于读操作的应用场景下。
5. HBase
与 Cassandra 一样，HBase 也是使用 java 开发的 K-V 模型面向存储的服务，同时，他与 Hadoop 有着相同的血统，也同样被广泛使用。 HBase 的设计初衷是提供快速随机读取和写入数据，以弥补 Hadoop 的缺陷，而 Hadoop 为了增加其系统吞吐量而不得不牺牲了其 IO 读写效率。 与 Hadoop 相同，HBase 也将数据存储在 HDFS 上，而将有效录入存储在内存中，达到较高的性能。 它支持多种方式进行数据读取，包括 SQL 查询甚至基于自由文本的搜索（Cloudera Search）
它在 BigTable之后建模，采用分布式架构 Map/reduce 对实时查询进行优化，非常适用于 需要对大数据进行随机、实时访问的场合。 Facebook 消息数据库正是使用 HBase 作为其存储的。
6. 后记
正如 OO 专家 Martin Fowler 所说：任何像样规模的企业都会使用各种不同类型的数据存储技术，为应对各种不同类型的数据。
