1. CouchDB
- 所用语言： Erlang
- 特点：DB一致性，易于使用
- 使用许可： Apache
- 协议： HTTP/REST
- 双向数据复制，
- 持续进行或临时处理，
- 处理时带冲突检查，
- 因此，采用的是master-master复制（见编注2）
- MVCC - 写操作不阻塞读操作
- 可保存文件之前的版本
- Crash-only（可靠的）设计
- 需要不时地进行数据压缩
- 视图：嵌入式 映射/减少
- 格式化视图：列表显示
- 支持进行服务器端文档验证
- 支持认证
- 根据变化实时更新
- 支持附件处理
- 因此， CouchApps（独立的 js应用程序）
- 需要 jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）
2. Redis
- 所用语言：C/C++
- 特点：运行异常快
- 使用许可： BSD
- 协议：类 Telnet
- 有硬盘存储支持的内存数据库，
- 但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）
- Master-slave复制（见编注3）
- 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
- INCR & co （适合计算极限值或统计数据）
- 支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）
- 支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）
- 支持哈希表（带有多个域的对象）
- 支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）
- Redis支持事务
- 支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
- Pub/Sub允许用户实现消息机制
最佳应用场景：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。
例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为 Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）
3. MongoDB
- 所用语言：C++
- 特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
- 使用许可： AGPL（发起者： Apache）
- 协议： Custom, binary（ BSON）
- Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）
- 内建分片机制
- 支持 javascript表达式查询
- 可在服务器端执行任意的 javascript函数
- update-in-place支持比CouchDB更好
- 在数据存储时采用内存到文件映射
- 对性能的关注超过对功能的要求
- 建议最好打开日志功能（参数 --journal）
- 在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb
- 空数据库大约占 192Mb
- 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。
4. Riak
- 所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript
- 特点：具备容错能力
- 使用许可： Apache
- 协议： HTTP/REST或者 custom binary
- 可调节的分发及复制(N, R, W)
- 用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
- 使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce
- 连接及连接遍历：可作为图形数据库使用
- 索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）
- 大数据对象支持（ Luwak）
- 提供“开源”和“企业”两个版本
- 全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版）
- 支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控
最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。
例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。
5. Membase
- 所用语言： Erlang和C
- 特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群
- 使用许可： Apache 2.0
- 协议：分布式缓存及扩展
- 非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据
- 可持久化存储到硬盘
- 所有节点都是唯一的（ master-master复制）
- 在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
- 写数据时通过去除重复数据来减少 IO
- 提供非常好的集群管理 web界面
- 更新软件时软无需停止数据库服务
- 支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序
例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏（例如 Zynga）
6. Neo4j
- 所用语言： Java
- 特点：基于关系的图形数据库
- 使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可
- 协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
- 可独立使用或嵌入到 Java应用程序
- 图形的节点和边都可以带有元数据
- 很好的自带web管理功能
- 使用多种算法支持路径搜索
- 使用键值和关系进行索引
- 为读操作进行优化
- 支持事务（用 Java api）
- 使用 Gremlin图形遍历语言
- 支持 Groovy脚本
- 支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可
最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别
例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱
7. Cassandra
- 所用语言： Java
- 特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好
- 使用许可： Apache
- 协议： Custom, binary (节约型)
- 可调节的分发及复制(N, R, W)
- 支持以某个范围的键值通过列查询
- 类似大表格的功能：列，某个特性的列集合
- 写操作比读操作更快
- 基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
- 我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）
最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用 Apache的软件被解雇）
例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析
8. HBase
（配合 ghshephard使用）
- 所用语言： Java
- 特点：支持数十亿行X上百万列
- 使用许可： Apache
- 协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）
- 在 BigTable之后建模
- 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
- Cascading, hive, and pig source and sink modules
- 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
最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）
编注4：Thrift 是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源。
当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。
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