主流NoSQL数据库的分析与选择

一因为新的数据项目的数据量级较大，因此考虑将mysql替换更高性能的数据库。

介绍一下NoSQL(不仅仅是关系型数据库)的不同种类和其擅长的业务。

NoSQL的一个比较明显的特点是适用于现代大数据的存储.(支持hadoop，保证了数据量级的同时对读写性能有一定要求)

目前市面上主流的开源NoSQL有以下几类:

MongoDB, Cassandra, CouchDB, Hypertable, Redis, Riak, Neo4j, HBASE, Couchbase, MemcacheDB, RevenDB and Voldemort

以上均免费且开源。作者选了几种国内比较通用的进行分析。

NoSQL	优点	缺点	适用场景与备注	应用场景
Hbase	支持数十亿行X上百万列 堪比MySQL的随机访问性能	维护开发复杂，需要手工MapReduce	1.简单数据写入（如“消息类”应用） 2.海量、结构简单的分布，并发数据的查询（如“详单类”应用） 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	1.Facebook的消息类应用，包括Messages、Chats、Emails和SMS系统 2.淘宝的WEB版阿里旺旺，后台是Hbas 3.小米的米聊用的也是Hbase 4.移动某省公司的手机详单查询系统
Mangodb	功能丰富，数据类型灵活，各个性能特性都比较平衡	性能在同类中比较低	1.二级索引，支持相比于HBase更复杂的集合查找 2.处理文档型数据更为直接。支持复杂的数据结构 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	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。
Redis	速度快，简单，容易维护，支持多种数据结构	数据可靠性无保障，功能较少。	1.处理数据量小于以上两种的极高速读写 2.支持集合set，有序集合zset和哈希hash格式 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	1.例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。 2.适用于高速缓存，存放Hadoop或Spark的分析结果，或在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用
Cassandra	对大型表格和Dynamo支持得最好，高写入性能	臃肿和复杂,java配置异常频出	适用于写入较多于读取操作（记录日志).快速开发应用程序,大量写入、统计和分析,需要扩展的部署结构	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Neo4j析
Neo4j	图形类数据	非图形数据不适用	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

综合以上特征，如果想要对用户出行的数据进行统计，不同用户单日的行程数目与充电次数均不相同，mangodb的不同结构的文件存储更适用于当前场景。

参考文章：

https://blog.csdn.net/renyi_blog/article/details/23285977

https://bbs.csdn.net/topics/390826073

https://blog.csdn.net/aikumei/article/details/77671891