主流NOSQL的比较与技术选型 _NOSQL

MongoDB、ElasitcSearch、redis、HBase是现今最火的四款NoSQL数据库产品。在实际的开发中，这四种数据库有什么区别？我到底该选哪个？想必这是很多互联网开发都遇到过的难题。下面就给大家总结下这四种数据库产品的特点和应用场景，希望能够帮助你更深刻的理解这四种数据库的特点，好帮助你作出正确的数据库选择。
一、Redis

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Redis的优点：

读写性能优异；
支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式；
支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分；
数据结构丰富：除了支持string类型的value外还支持string、hash、set、sortedset、list等数据结构。

Redis的局限性：

Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
Redis在String类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。

二、MongoDB

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MongoDB的优点：

无模式；
查询与索引方式灵活，是最像SQL的Nosql；
支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性。

Mongodb的缺点:

在集群分片中的数据分布不均匀；
单机可靠性比较差；
大数据量持续插入，写入性能有较大波动；
磁盘空间占用比较大。

三、HBase

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HBase 优点：

存储容量大，一个表可以容纳上亿行，上百万列；
可通过版本进行检索，能搜到所需的历史版本数据；
负载高时，可通过简单的添加机器来实现水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce分布式计算系统）；
可有效避免单点故障的发生。

HBase 缺点：

基于JAVA语言实现及Hadoop架构意味着其API更适用于Java项目；
node开发环境下所需依赖项较多、配置麻烦（或不知如何配置，如持久化配置），缺乏文档；
占用内存很大，且鉴于建立在为批量分析而优化的HDFS上，导致读取性能不高；
API相比其它 NoSql 的相对笨拙。

四、ElasticSearch

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ElasticSearch的优点：

横向可扩展性: 作为大型分布式集群，很容易就能扩展新的服务器到ES集群中；也可运行在单机上作为轻量级搜索引擎使用。
更丰富的功能:与传统关系型数据库相比，ES提供了全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理等功能。
分片机制提供更好地分布性: 同一个索引被分为多个分片(Shard)，利用分而治之的思想提升处理效率。
高可用: 提供副本(Replica)机制，一个分片可以设置多个副本，即使在某些服务器宕机后，集群仍能正常工作。
开箱即用: 提供简单易用的 API，服务的搭建、部署和使用都很容易操作。

ElasticSearch 的缺点：

最明显的就是字段类型无法修改、在需要添加新数据与新字段的时候，如果elasticSearch进行搜索是可能需要重新修改格式。之前的数据需要重新同步，对数据的管理有很多困难。
写入性能较低和高硬件资源消耗

总结：
MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase，以上四种数据库是当今NoSQL中最火爆的几款，掌握了它们，你基本就能HOLD住互联网开发中的绝大多数数据存储需求。这里还想强调的一点是，如同买衣服一样，没有最好的数据库，只有最适合你的应用场景的数据库，因此选用一款数据库前一定要想清楚自己的应用场景是否合适。再给大家总结下这些数据库的适用场景：