mongodb与redis与Hbase比较

                                                                                                                                                                                                                                      ************************************ mongodb ***********************************
优势

1. 强大的自动化 shading 功能（更多戳这里）；
2. 全索引支持，查询非常高效；
3. 面向文档（BSON）存储，数据模式简单而强大。
4. 支持动态查询，查询指令也使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
5. 支持 javascript 表达式查询，可在服务器端执行任意的 javascript函数。

     缺点

1. 单个文档大小限制为16M，32位系统上，不支持大于2.5G的数据；
2. 对内存要求比较大，至少要保证热数据（索引，数据及系统其它开销）都能装进内存；
3. 非事务机制，无法保证事件的原子性。

     适用场景

1. 适用于实时的插入、更新与查询的需求，并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性；
2. 非常适合文档化格式的存储及查询；
3. 高伸缩性的场景：MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
4. 对性能的关注超过对功能的要求。

      ****************************** redis ************************************
优势

1. 非常丰富的数据结构；
2. Redis提供了事务的功能，可以保证一串命令的原子性，中间不会被任何操作打断；
3. 数据存在内存中，读写非常的高速，可以达到10w/s的频率。

     缺点

1. Redis3.0后才出来官方的集群方案，但仍存在一些架构上的问题（出处）；
2. 持久化功能体验不佳——通过快照方法实现的话，需要每隔一段时间将整个数据库的数据写到磁盘上，代价非常高；而aof方法只追踪变化的数据，类似于mysql的binlog方法，但追加log可能过大，同时所有操作均要重新执行一遍，恢复速度慢；
3. 由于是内存数据库，所以，单台机器，存储的数据量，跟机器本身的内存大小。虽然redis本身有key过期策略，但是还是需要提前预估和节约内存。如果内存增长过快，需要定期删除数据。

     适用场景

     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。更具体的可参照这篇《Redis 的 5 个常见使用场景》译文。<http://blog.jobbole.com/88383/>

      **************************** HBase ******************************
优势

1. 存储容量大，一个表可以容纳上亿行，上百万列；
2. 可通过版本进行检索，能搜到所需的历史版本数据；
3. 负载高时，可通过简单的添加机器来实现水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）；
4. 在第3点的基础上可有效避免单点故障的发生。（使用zookeeper实现该功能）

     缺点

1. 基于Java语言实现及Hadoop架构意味着其API更适用于Java项目；
2. node开发环境下所需依赖项较多、配置麻烦（或不知如何配置，如持久化配置），缺乏文档；
3. 占用内存很大，且鉴于建立在为批量分析而优化的HDFS上，导致读取性能不高；
4. API相比其它 NoSql 的相对笨拙。

     适用场景

1. bigtable类型的数据存储；
2. 对数据有版本查询需求；
3. 应对超大数据量要求扩展简单的需求。


----------------------------
原文链接:https://blog.csdn.net/u011127348/article/details/79172507

程序猿的技术大观园：www.javathinker.net

[这个贴子最后由 flybird 在 2020-03-22 21:29:18 重新编辑]

Java精品书籍推荐