NoSQL(非关系型数据库)

效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

当数据量达到50GB以上的时候，MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。

MongoDB的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求。

MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。

MongoDB也有一个Ruby的项目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper编写的MongoDB 接口，使用起来非常简单，几乎和DataMapper一模一样，功能非常强大。

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。

他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是他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。

所谓“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。

每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。

集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。

如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。

键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型。

我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。

推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据。

模式自由。

支持动态查询。

支持完全索引，包含内部对象。

支持查询。

支持复制和故障恢复。

使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多种语言。

文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

可通过网络访问。

CouchDBApache CouchDB 是一个面向文档的数据库管理系统。

它提供以JSON 作为数据格式的REST 接口来对其进行操作，并可以通过视图来操纵文档的组织和呈现。

CouchDB 是Apache 基金会的顶级开源项目。

CouchDB是用Erlang开发的面向文档的数据库系统，其数据存储方式类似Lucene的Index文件格式。

CouchDB最大的意义在于它是一个面向Web应用的新一代存储系统，事实上，CouchDB的口号就是：下一代的Web应用存储系统。

主要功能特性：CouchDB是分布式的数据库，他可以把存储系统分布到n台物理的节点上面，并且很好的协调和同步节点之间的数据读写一致性。

这当然也得以于Erlang无与伦比的并发特性才能做到。

对于基于web的大规模应用文档应用，然的分布式可以让它不必像传统的关系数据库那样分库拆表，在应用代码层进行大量的改动。

CouchDB是面向文档的数据库，存储半结构化的数据，比较类似lucene的index结构，特别适合存储文档，因此很适合CMS，电话本，地址本等应用，在这些应用场合，文档数据库要比关系数据库更加方便，性能更好。

CouchDB支持REST API，可以让用户使用JavaScript来操作CouchDB数据库，也可以用JavaScript 编写查询语句，我们可以想像一下，用AJAX技术结合CouchDB开发出来的CMS系统会是多么的简单和方便。

其实CouchDB只是Erlang应用的冰山一角，在最近几年，基于Erlang的应用也得到的蓬勃的发展，特别是在基于web的大规模，分布式应用领域，几乎都是Erlang的优势项目。

HbaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al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。

HBase –Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase 利用Zookeeper作为对应。

HBase访问接口Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合HadoopMapReduce Job并行批处理HBase表数据HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase主要功能特性：支持数十亿行X上百万列采用分布式架构Map/reduce对实时查询进行优化高性能Thrift网关通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判支持XML, Protobuf, 和binary的HTTP基于Jruby（JIRB）的shell对配置改变和较小的升级都会重新回滚不会出现单点故障堪比MySQL的随机访问性能CassandraCassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。

其主要功能比Dynomite （分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

）Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。

它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。

以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。

P2P去中心化的存储。

很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

突出特点：模式灵活：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。

你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。

这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部署上。

真正的可扩展性：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。

为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。

你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。

多数据中心识别：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

提高竞争力的其他功能：范围查询：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。

列表数据结构：在混合模式可以将超级列添加到5维。

对于每个用户的索引，这是非常方便的。

分布式写操作：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。

并且不会有任何单点失败。

HypertableHypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。

在过去数年中，Google为在PC集群上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。

第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。

它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。

第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮助处理收集到的海量数据。

第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。

Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的查询。

Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。

主要功能特点：负载均衡的处理版本控制和一致性可靠性分布为多个节点。