HBasevs.MongoDBvs.MySQLvs.Oraclevs.Redis，三大主流开源NoSQL数据库的PK两大_MySQL

HBase vs. MongoDB vs. MySQL vs. Oracle vs. Redis，三大主流开源 NoSQL 数据库的 PK 两大主流传统 SQL 数据库

类别	HBase	MongoDB	MySQL	Oracle	Redis
描述	基于 Apache Hadoop 并提供 BigTable 能力的列存储	最受欢迎的文档存储数据库之一	广泛使用的开源 RDBMS	广泛使用的 RDBMS	内存中的数据结构存储，被用作数据库，缓存以及消息中间件
普及度等级(参考下文的趋势图)	15 级(59.03 分)	4 级(300.57 分)	2 级(1277.75 分)	1 级(1463.37 分)	10 级(100.65 分)
数据库模型	列存储	文档存储	关系数据库系统	关系数据库系统	键-值存储
官网	hbase.apache.org	www.mongodb.org	www.mysql.com	www.oracle.com/-us/-products/-database	redis.io
技术文档	hbase.apache.org	docs.mongodb.org/-manual	dev.mysql.com/-doc	www.oracle.com/-technetwork/-indexes/-documentation/-index.html	redis.io/-documentation
开发者	Apache 软件基金会	MongoDB 公司	Oracle	Oracle	Salvatore Sanfilippo(Redis 之父)
首次发行	2008	2009	1995	1980	2009
当前版本	1.1.0.1，2015 年 5 月	3.0.5，2015 年 7 月	5.6.26，2015 年 7 月	12 Release 1 (12.1.0.2)，2014 年 7 月	3.0.3，2015 年 6 月
许可	开源	开源	开源	商业	开源
是否数据库即服务(DBaaS)	否	否	否	否	否
实现语言	Java	C	C 和 C	C 和 C	C
服务器操作系统	Linux Unix Windows	Linux OS X Solaris Windows	FreeBSD Linux OS X Solaris Windows	AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows z/OS	BSD Linux OS X Windows
是否结构化数据	自由	自由	是	是	自由
是否预定义数据类型	否	是	是	是	部分
是否支持 XML	否		是	是	否
是否支持二级索引	否	是	是	是	否
是否支持 SQL	否	否	是	是	否
API 以及其他访问方式	Java API RESTful HTTP API Thrift	使用 JSON 的专用协议	ADO.NET JDBC ODBC	ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) JDBC ODBC	专用协议
支持的编程语言	C C# C Groovy Java PHP Python Scala	Actionscript C C# C Clojure ColdFusion D Dart Delphi Erlang Go Groovy Haskell Java JavaScript Lisp Lua MatLab Perl PHP PowerShell Prolog Python R Ruby Scala Smalltalk	Ada C C# C D Eiffel Erlang Haskell Java Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl	C C# C Clojure Cobol Eiffel Erlang Fortran Groovy Haskell Java JavaScript Lisp Objective C OCaml Perl PHP Python R Ruby Scala Tcl Visual Basic	C C# C Clojure Crystal D Dart Elixir Erlang Fancy Go Haskell Haxe Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Perl PHP Prolog Pure Data Python R Rebol Ruby Rust Scala Scheme Smalltalk Tcl
是否支持服务端脚本	是	JavaScript	是	PL/SQL	Lua
是否支持触发器	是	否	是	是	否
切分方式	分片	分片	水平切分，使用 MySQL Cluster 或者 MySQL Cluster 进行分片	水平切分	分片
主从复制方式	多种主从复制机制	主-从复制	主-主复制 主-从复制	主-主复制 主-从复制	主-从复制
是否支持 MapReduce	是	是	否	否	否
分布式场景下数据一致性方法	立即一致	最终一致 立即一致		立即一致	最终一致
是否支持外键	否	否	是	是	否
是否支持事务	否	否	ACID	ACID	乐观锁机制，原子性执行的命令块和脚本
是否支持并发	是	是	是	是	是
是否支持持久化存储	是	是	是	是	是
是否支持内存存储	否		是	是	是
访问控制	访问控制列表(ACL)	基于用户和角色的访问权限	细粒度的用户访问权限	根据 SQL 标准细粒度的访问权限	简单的基于密码的访问控制

附录一：普及度等级趋势图

附录二：两张图告诉你如何在 SQL、NewSQL、NoSQL 之间进行取舍

图一：Do I Need SQL or Hadoop?

 

图二：SQL vs. NewSQL vs. NoSQL

 

附录三：Redis 之父 Salvatore Sanfilippo 访谈节选

 

Redis 是一个开源的、高级键值数据库和数据结构服务程序，其中键可以保存字符串、散列、列表、集合和有序集合。Redis 的内核是用标准 ANSI C 写成的，基于一种事件模型。非阻塞复制是 Redis 的设计目标。Redis 中的复制是异步的。目前已经为许多语言（包括大部分常用语言）提供了 Redis 库。C client 是唯一官方支持的包装。Redis Pub/Sub 对实时应用非常适合。Redis 用户有的将它用作数据库，有的用作消息总线，也有的用来做 cache。

 

附录四：NoSQL 数据库的类型一览表

 

NoSQL 数据库的类型一览表

数据库类型	描述	主流产品	有谁在用	适用场景	不适用场景
键值（Key-Value）数据库	键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过 key 来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。	Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort	GitHub （Riak）、BestBuy （Riak）、Twitter （Redis和Memcached）、StackOverFlow （Redis）、 Instagram （Redis）、Youtube （Memcached）、Wikipedia（Memcached）	储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和 ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。	1. 取代通过键查询，而是通过值来查询。Key-Value 数据库中根本没有通过值查询的途径。 2. 需要储存数据之间的关系。在 Key-Value 数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。 3. 事务的支持。在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。
面向文档（Document-Oriented）数据库	面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。	MongoDB、CouchDB、RavenDB	SAP （MongoDB）、Codecademy （MongoDB）、Foursquare （MongoDB）、NBC News （RavenDB）	1. 日志。企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented 数据库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息。 2. 分析。鉴于它的弱模式结构，不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。	在不同的文档上添加事务。Document-Oriented 数据库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库	列存储数据库将数据储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。	Cassandra、HBase	Ebay （Cassandra）、Instagram （Cassandra）、NASA （Cassandra）、Twitter （Cassandra and HBase）、Facebook （HBase）、Yahoo!（HBase）	1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中，每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。 2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子，标签可以储存在一个，类别可以在一个，而文章则在另一个。	1. 如果我们需要 ACID 事务。Vassandra 就不支持事务。 2. 原型设计。如果我们分析Cassandra 的数据结构，我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式，而一旦查询方式改变，我们就必须重新设计列族。
图（Graph-Oriented）数据库	图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple 和 Next，则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连接到 Steve Jobs。	Neo4J、Infinite Graph、OrientDB	Adobe （Neo4J）、Cisco （Neo4J）、T-Mobile （Neo4J）	1. 在一些关系性强的数据中 2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现，那么将会非常有益于推荐的制定	不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小，因为很少有操作涉及到整个图。