目录
一、概述
二、NoSQL数据库
1. MongoDB
2. Cassandra
3. CouchDB
4. Hypertable
5. Redis
6. Riak
7. Neo4j
8. Hadoop HBASE
9. Couchbase
10. MemcacheDB
11. REVENDB
12. Voldemort
13、ODB
14、LevelDB
一、概述
NoSQL数据库一天天变得越来越流行。以下是最好的，免费，开源NoSQL数据库的一个列表。其中MongoDB, LevelDB是这些开源NoSQL数据库中比较好的，ODB比较特殊是一个对象关系映射（ORM）系统。NoSQL数据库这个列表包括：MongoDB, Cassandra, CouchDB, Hypertable, Redis, Riak, Neo4j, HBASE, Couchbase, MemcacheDB, RevenDB ， Voldemort，ODB and LevelDB。 这些免费和开源NoSQL数据库是真正高扩展能力，灵活和良好的大数据存储和处理能力。这些开源的NoSQL数据库 在性能方面 都遥遥领先于传统的关系型数据库。然而，这些不一定是你的最佳选择。最常见的应用程序仍然可以使用传统的关系型数据库开发。
二、NoSQL数据库
1. MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：
- 面向集合存储，易存储对象类型的数据。
- 模式自由。
- 支持动态查询。
- 支持完全索引，包含内部对象。
- 支持查询。
- 支持复制和故障恢复。
- 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
- 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
- 支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
- 文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
- 可通过网络访问
所谓“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。
模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB
在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。
2. Cassandra
Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源。 主要特性：
- 分布式
- 基于column的结构化
- 高伸展性
Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。）Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
和其他数据库比较，有几个突出特点：
模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。
真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。
多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
一些使Cassandra提高竞争力的其他功能：
范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。
列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。
分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
3. CouchDB
Apache CouchDB 是一个面向文档的数据库管理系统。它提供以 JSON 作为数据格式的 REST 接口来对其进行操作，并可以通过视图来操纵文档的组织和呈现。 CouchDB 是 Apache 基金会的顶级开源项目。
CouchDB落实到最底层的数据结构就是两类B+Tree 。
与现在流行的关系数据库服务器不同，CouchDB 是围绕一系列语义上自包含的文档而组织的。 CouchDB 中的文档是没有模式的（schema free），也就是说并不要求文档具有某种特定的结构。 CouchDB 的这种特性使得相对于传统的关系数据库而言，有自己的适用范围。一般来说，围绕文档来构建的应用都比较适合使用 CouchDB 作为其后台存储。 CouchDB 强调其中所存储的文档，在语义上是自包含的。这种面向文档的设计思路，更贴近很多应用的问题域的真实情况。对于这类应用，使用 CouchDB 的文档来进行建模，会更加自然和简单。与此同时，CouchDB 也提供基于 MapReduce 编程模型的视图来对文档进行查询，可以提供类似于关系数据库中 SQL 语句的能力。 CouchDB 对于很多应用来说，提供了关系数据库之外的更好的选择。
4. Hypertable
Hypertable 是一个正在进行中的开源项目，以google的bigtable论文为基础指导，使用c++语言实现。
目标:
- 是为了解决大并发，大数据量的数据库需求。
- 目前只支持最基本的查询功能
缺点:
- 不支持事物, 不支持关联查询.
- 对单条查询的响应时间可能也不如传统数据库（要看数据量，量越大，对hypertable越有 力）。
优点:
- 并发性: 可以处理大量并发请求，和管理大量数据。
- 规模:可扩缩性好，扩容只需要增加集群中的机器就ok了。
- 可用性: 任何节点失效，既不会造成系统瘫痪也不会丢失数 据。在集群节点足够的情况下，并发量和数据量对性能基本没有影响。
5. Redis
redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。
Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。
Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。
6. Riak
Riak 是一个去中心化的 key-value 存储服务器，提供一个灵活的 map/reduce 引擎，一个友好的 HTTP/JSON 查询接口。
7. Neo4j
Neo4j是一个用Java实现、完全兼容ACID的图形数据库。数据以一种针对图形网络进行过优化的格式保存在磁盘上。Neo4j的内核是一种极快的图形引擎，具有数据库产品期望的所有特性，如恢复、两阶段提交、符合XA等。自2003年起，Neo4j就已经被作为24/7的产品使用。
该项目刚刚发布了1.0版 - 关于伸缩性和社区测试的一个主要里程碑。通过联机备份实现的高可用性和主从复制目前处于测试阶段，预计在下一版本中发布。Neo4j既可作为无需任何管理开销的内嵌数据库使用；也可以作为单独的服务器使用，在这种使用场景下，它提供了广泛使用的REST接口，能够方便地集成到基于PHP、.NET和JavaScript的环境里。但本文的重点主要在于讨论Neo4j的直接使用。
开发者可以通过Java-API直接与图形模型交互，这个API暴露了非常灵活的数据结构。至于象JRuby/Ruby、Scala、Python、Clojure等其他语言，社区也贡献了优秀的绑定库。Neo4j的典型数据特征：
- 数据结构不是必须的，甚至可以完全没有，这可以简化模式变更和延迟数据迁移。
- 可以方便建模常见的复杂领域数据集，如CMS里的访问控制可被建模成细粒度的访问控制表，类对象数据库的用例、TripleStores以及其他例子。
- 典型使用的领域如语义网和RDF、LinkedData、GIS、基因分析、社交网络数据建模、深度推荐算法以及其他领域。
甚至“传统”RDBMS应用往往也会包含一些具有挑战性、非常适合用图来处理的数据集，如文件夹结构、产品配置、产品组装和分类、媒体元数据、金融领域的语义交易和欺诈检测等。
围绕内核，Neo4j提供了一组可选的组件。其中有支持通过元模型构造图形结构、SAIL - 一种SparQL兼容的RDF TripleStore实现或一组公共图形算法的实现。
要是你想将Neo4j作为单独的服务器运行，还可以找到REST包装器。这非常适合使用LAMP软件搭建的架构。通过memcached、e-tag和基于Apache的缓存和Web层，REST甚至简化了大规模读负荷的伸缩。
8. Hadoop HBASE
HBase 是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行,另外一方面里用了BigTable的高效数据组织形式.可以说HBase为海量数据的real-time相应提供了很好的一个开源解决方案.据说在某运营商中使用类似于 BigTable(个人猜测应该就是HBase)的技术可以在两秒时间内从2TB数据中查找到某条话费记录.而这是原来该运营商使用Oracle数据库所无法解决的问题.
对于HBase使用的类似与BigTable的技术我们这里就不仔细描述,可以参考google的论文以及网上的一些相关资料.另外,HBase的配置在HBase的官方文档中有很详细的描述.可以参见相关文档.
HBase提供了一个类似于mysql等关系型数据库的shell.通过该shell我们可以对HBase的内的相关表以及列族进行控制和处理.HBase shell的help命令比较详细的列出了HBase所支持的命令.具体使用方法可以参见其文档.
9. Couchbase
Couchbase Server 是一个集群化的、基于文档的数据库系统，它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问，将大部分数据都存储在 RAM 中。该系统使用多个节点和一个自动分散在整个集群上的缓存层。这实现了一种弹性，您可扩大和紧缩集群，以便利用更多 RAM 或磁盘 I/O 来帮助提升性能。
Couchbase Server 中的所有数据最终会持久存储在磁盘中，但最初会通过缓存层执行写入和更新操作，这正是提供高性能的源泉，是我们通过处理 Hadoop 数据来获得实时信息和查询内容时可利用的优势。
Couchbase Server 的基本形式是一个基本文档和基于键/值的存储。只有在您知道文档 ID 时，才能检索集群提供的信息。在 Couchbase Server 2.0 中，您可以将文档存储为 JSON 格式，然后使用视图系统在存储的 JSON 文档上创建一个视图。视图是在存储在数据库中的文档上执行的一个 MapReduce 组合。来自视图的输出是一个索引，它通过 MapReduce 函数来匹配您定义的结构。索引的存在为您提供了查询底层的文档数据的能力。
10. MemcacheDB
memcachedb是 一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是 不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。
11. REVENDB
RavenDB是一个在.NET下的文档型数据库，它具有高扩展性，支持MapReduce，提供RESTful的接口。同时它又支持ACID的事务。.
12. Voldemort
Voldemort是一个分布式键-值（Key-value）存储系统，是Amazon’s Dynamo的一个开源克隆。
1.支持自动复制数据到多个服务器上。
2.支持数据自动分割所以每个服务器只包含总数据的一个子集。
3.提供服务器故障透明处理功能。
4.支持可拨插的序化支持，以实现复杂的键-值存储，它能够很好的5.集成常用的序化框架如：Protocol Buffers、Thrift、Avro和Java Serialization。
6.数据项都被标识版本能够在发生故障时尽量保持数据的完整性而不会影响系统的可用性。
7.每个节点相互独立，互不影响。
8.支持可插拔的数据放置策略。
13、ODB
ODB是应用于C++的一个开源、跨平台、跨数据库的对象关系映射（ORM）系统。
它可以让你持久化C++对象到关系数据库，而不必处理表、列或者SQL，无需手动编写任何映射代码。ODB支持MySQL，SQLite，PostgreSQL，Oracle和微软SQL Server关系数据库以及C ++98/03和C ++11语言标准。它还配备了用于Boost和Qt可选的配置文件，让你可以无缝地使用这些库持久化C++类的值类型、容器和智能指针。它有易用性，简洁的代码，安全，数据库可移植性，优良的性能，可维护性等优点。
ODB不是框架。 它并没有规定您应该如何编写应用程序。 相反，它仅通过处理C ++对象的持久性而不干扰任何其他功能而设计为适合您的样式和体系结构。只需进行少量修改就可以使现有类持久化。 特别是，可以在没有默认构造函数的情况下声明持久类，可以自动使用现有的访问器和修饰符函数来访问数据成员，并且可以将ODB编译指示移出该类并移到单独的头中，从而使对象关系 映射完全是非侵入性的。 对自动数据库模式演变的支持还使您可以像对待应用程序中的任何其他C ++类一样对待ODB持久对象。
14、LevelDB
LevelDB 简介
LevelDB 是一个 google 开源的 key-value 存储引擎，其作者基本上就是当年风头一时无两的 Bigtable 的开发者们。LevelDB 是典型的依照 LSM（log structured merge）机制实现的存储引擎。它通过延迟写入技术来把随机写请求组织转化为追加写入，从而提高写入的性能。其数据依照key的排列顺序和访问热度进行组织存储在磁盘之上，对于具有公共前序的key（nosql的使用场景中往往容易出现）也具有一定的压缩能力。
LevelDB 的实现设计是一个相当有深度专题，网上有不少的研究资料，强烈推荐感兴趣的技术宅们去研究。
