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

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

***

***

是

是

***

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

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）、*** （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。