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尽管 SQL 数据库一直是我们IT行业中最有用的工具，然而，它们这样在行业中超过15年以上的“转正”终于就要寿终正寝了。现在，虽然关系型数据库仍然无所不在，但它越来越不能满足我们的需要了。NoSQL成为了业界的新宠。
但是，各种 “NoSQL” 数据库之间的差异比当年众多关系型数据库之间的差异要大许多。这就加大了人们在建设自己的应用是选择合适的数据库的难度。
在这篇汇总的PK中，我们对 Cassandra, Mongodb, CouchDB, Redis, Riak 和 HBase 进行了比较，以供参考：
CouchDB
* Written in: Erlang
* Main point关键点: DB consistency一致性, ease of use易用
* License 许可协议: Apache
* Protocol 协议: HTTP/REST
* Bi-directional (!) replication双向复制,
* continuous or ad-hoc,
* with conflict detection冲突检测,
* thus, master-master replication. (!) 主主复制
* MVCC – write operations do not block reads 写操作不会阻塞读操作
* Previous versions of documents are available 文本式
* Crash-only (reliable) design 可靠性设计
* Needs compacting from time to time
* Views: embedded内部嵌入 map/reduce算法
* Formatting views: lists & shows
* Server-side document validation possible
* Authentication possible
* Real-time updates via _changes (!) 实时更新
* Attachment handling
* thus, CouchApps (standalone js apps)
* jQuery library included
适用: 累计 堆积计算, 偶尔改变数据, 预先定义的查询. 非常注重版本控制的场合.
举例: CRM, CMS系统. 主-主复制是其特别亮点，可以易于多个站点部署。
Redis
* Written in: C/C++
* Main point 关键点: Blazing fast 超快
* License: BSD
* Protocol: Telnet-like
* Disk-backed in-memory database, 磁盘后备，内存数据库
* but since 2.0, it can swap to disk. 但是从2.0开始直接交换到磁盘
* Master-slave replication 主-从复制
* Simple keys and values, 简单的key-value形式
* but complex operations like ZREVRANGEBYSCORE 但是复杂操作类似ZREVRANGEBYSCORE
* INCR & co (good for rate limiting or statistics)
* Has sets (also union/diff/inter)
* Has lists (also a queue; blocking pop)
* Has hashes (objects of multiple fields)
* Of all these databases, only Redis does transactions (!) 在这些数据库中，只有Redis有事务机制。
* Values can be set to expire (as in a cache) 如同缓存一样，值能被设置为超过一定时间过期失效。
* Sorted sets (high score table, good for range queries) 有排序的sets，善于range查询。
* Pub/Sub and WATCH on data changes (!) 采取Pub/Sub 和观察者WATCH事件触发数据变化。
适用: 在可以控制的数据库大小情况下(放得下整个内存)，快速改变数据，快速写数据。
举例: 股票价格系统 分析，实时数据收集，联系等等。
MongoDB
* Written in: C++
* Main point: Retains some friendly properties of SQL. 保留类似SQL风格.(Query, index)
* License: AGPL (Drivers: Apache)
* Protocol: Custom, binary (BSON)
* Master/slave replication 主从复制(分布式状态集群方式)
* Queries are javascript expressions 查询是javascript表达式
* Run arbitrary javascript functions server-side
* Better update-in-place than CouchDB 比CouchDB更好地就地更新
* Sharding built-in 内置分片碎片
* Uses memory mapped files for data storage 使用内存对应文件方式实现数据存储
* Performance over features
* After crash, it needs to repair tables 当崩溃后，需要修复表。
适用: 需要动态查询. 愿意事先定义索引indexes, 不需要 map/reduce 功能. 你需要巨大的数据库有良好性能，你需要CouchDB但是你数据变化改变很频繁，需要频繁写。
举例: 适合所有MySQL 或者 PostgreSQL场合，它也适合
Cassandra
* Written in: Java
* Main point: 大表模型BigTable 和 Dynamo中最好的
* License: Apache
* Protocol: Custom, binary (Thrift)
* Tunable trade-offs for distribution and replication (N, R, W)
* Querying by column, range of keys 按列查询
* BigTable-like features: columns, column families 列
* Writes are much faster than reads (!) 写快于读
* Map/reduce possible with Apache Hadoop
* 部分复杂性可能由于Java自身原因(如配置configuration, seeing exceptions, etc)
适用: 当写操作多于读操作 (如日志logging).
举例: 银行Banking, 金融系统，写必须快于都的场合，实时的数据分析等.
Riak
* Written in: Erlang & C, some Javascript
* Main point: 容错性Fault tolerance 失败恢复 可靠性好
* License: Apache
* Protocol: HTTP/REST
* Tunable trade-offs for distribution and replication (N, R, W)
* Pre- and post-commit hooks,
* for validation and security.
* Built-in full-text search 内置全文本搜索
* 在Javascript 中Map/reduce 或 Erlang 支持
* Comes in “open source” and “enterprise” editions 有两个版本
适用: 如果你希望有类似Cassandra-like (Dynamo-like)风格, 但是你不想处理器复杂性和膨胀性。单服务器有良好可伸缩性scalability, 可用性availability 和容错性 fault-tolerance, 采取是昂贵的多站点复制multi-site replication.
举例: 销售点数据收集，工厂控制系统，那些不能允许几秒当机的场合。
HBase
(With the help of ghshephard)
* Written in: Java
* Main point: 十亿级别的行 X 百万级别的列 大容量
* License: Apache
* Protocol: HTTP/REST (also Thrift)
* Modeled after BigTable 大表模型
* Map/reduce with Hadoop 内置Map/reduce
* Query predicate push down via server side scan and get filters
* Optimizations for real time queries 能够实时获得基于查询的优化
* A high performance Thrift gateway 高性能的Thrift型网关
* HTTP supports XML, Protobuf, and binary
* Cascading, hive, and pig source and sink modules
* Jruby-based (JIRB) shell
* No single point of failure 无单点风险
* Rolling restart for configuration changes and minor upgrades
* Random access performance is like MySQL 随机访问的性能类似MySQL
适用: 如果你喜欢大表模型BigTable. 你需要随机实时的读写操作
举例: Facebook 消息数据库
当然，所有这些数据库系统都有比列在这里多得多的功能特性。我这里仅仅依据我个人认识列出一些关键特性，并且这些项目的开发也很活跃，我将尽力保持更新。
