NOSQL数据库大比拼:Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase

760176104

　　话说，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。
　　教程：http://guide.couchdb.org/editions/1/en/index.html

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。
　　-- Kristof
　　来源：http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodb-vs-couchdb-vs-redis

项目名称	语言	容错性	持久性存储介质	客户端协议	数据模型	文档	赞助商/社区
Project Voldemort	Java	分区, 复制, read-repair	Pluggable: BerkleyDB, Mysql	Java API	Structured / blob / text	A	Linkedin, no
Ringo	Erlang	分区, 复制, immutable	Custom on-disk (append only log)	HTTP	blob	B	诺基亚, no
Scalaris	Erlang	分区, 复制, paxos	In-memory only	Erlang, Java, HTTP	blob	B	OnScale, no
Kai	Erlang	分区, 复制?	On-disk Dets file	Memcached	blob	C	no
Dynomite	Erlang	分区, 复制	Pluggable: couch, dets	Custom ascii, Thrift	blob	D+	Powerset, no
MemcacheDB	C	复制	BerkleyDB	Memcached	blob	B	新浪网, some
ThruDB	C++	复制	Pluggable: BerkleyDB, Custom, Mysql, S3	Thrift	Document oriented	C+	Third rail, unsure
CouchDB	Erlang	复制, 分区?	Custom on-disk	HTTP, json	Document oriented (json)	A	Apache, yes
Cassandra	Java	复制, 分区	Custom on-disk	Thrift	Bigtable meets Dynamo	F	Facebook, no
HBase	Java	复制, 分区	Custom on-disk	Custom API, Thrift, Rest	Bigtable	A	Apache, yes
Hypertable	C++	复制, 分区	Custom on-disk (HDFS, KFS)	Thrift, other	Bigtable	A	Zvents, 百度, yes
Tokyo Tyrant	C	复制	Tokyo Cabinet	Memcached, HTTP, other	blob	A	mixi.jp, no