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【大数据

1.超过100种的NoSQL 数据库，该如何选择？

目前市场主要围绕在三个NoSQL数据库上：MongoDB，Cassandra（主要由DataStax开发的，诞生于Facebook），和HBase的（和Hadoop紧密关联在一起，也被相同社区开发出来）。

补充一点，故意排除Redis，主要是因为相对于大数据存储，它主要用于高速内存缓存数据应用。

上图来自于 DB-Engines 各种数据库的流行度排名（），可以看到前面几年基本上都是关系数据库 Oracle、MySQL、SQL Server 以及 PostgreSQL 的天下。MongoDB 排名第五名， Cassandra 排名十名，而 HBase 排名十七名。

2.MongoDB：源于开发人员，为开发人员服务

MongoDB 通常是开发人员第一个尝试的NoSQL数据库，因为它是很容易学习。（MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。）

MongoDB是专门为OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理系统）模式。如果您需要复杂的事务处理，它不是一个好的选择。然而，MongoDB的简单性使其成为一个优秀的存储。

3.Cassandra：规模化安全运行

MongoDB赢得人心的原因是简单的开发应用，Cassandra赢得人心是因为易于管理的规模。

Cassandra在机器拓展部署上，表现特别出色。Cassandra自带的备份机制，保证各个数据中心的数据安全。至于增加容量到集群，“你只需启动一台新机器，并告诉Cassandra那里的新节点，然后它完成其他剩下的事情。

4.HBase：Hadoop的知心伙伴

HBase，像Cassandra一样是个通过key-value面向列存储的服务。HBase提供了一个基于记录的存储层，能够快速随机读取和写入数据，正好弥补了Hadoop的缺陷，Hadoop侧重系统吞吐量，而牺牲I / O读取效率为代价。

HBase可以利用任何数量服务器的磁盘、内存和CPU资源，同时拥有极佳的扩展功能，如自动分片。当系统负载和性能要求不断增加，HBase的可通过简单增加服务器节点的方式无限拓展。

由于它与Hadoop的生态系统紧密集成，对于用户和应用程序来说，数据是容易获取的，可以通过SQL的方式查询（使用Cloudera的Impala，Phoenix，或Hive），甚至自由文本搜索（使用Cloudera Search）

 

参考文档：

MongoDB、Cassandra 和 HBase 三种 NoSQL 数据库比较

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