最近小組準備啟動一個 node 開源專案，從前端親和力、大資料下的IO效能、可擴充套件性幾點入手挑選了 NoSql 資料庫，但具體使用哪一款產品還需要做一次選型。

我們最終把選項範圍縮窄在 HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB 五款較主流的資料庫產品中，本文將主要對它們進行分析對比。

鑑於缺乏專案中的實戰經驗沉澱，本文內容和觀點主要還是從各平臺資料蒐羅彙總，也不會有太多深入或底層原理探討。

本文所引用的資料來源將示於本文尾部。所彙總的內容僅供參考，若有異議望指正。

HBase

HBase 是 Apache Hadoop 中的一個子專案，屬於 bigtable 的開源版本，所實現的語言為Java（故依賴 Java SDK）

。HBase 依託於 Hadoop 的 HDFS（分散式檔案系統）作為最基本儲存基礎單元。

HBase在列上實現了 BigTable 論文提到的壓縮演算法、記憶體操作和布隆過濾器。HBase的表能夠作為 MapReduce任務的輸入和輸出，可以通過Java API來訪問資料，也可以通過REST、Avro或者Thrift的API來訪問。
1. 特點
1.1 資料格式

HBash 的資料儲存是基於列（ColumnFamily）的，且非常鬆散—— 不同於傳統的關係型資料庫（RDBMS），HBase 允許表下某行某列值為空時不做任何儲存（也不佔位），減少了空間佔用也提高了讀效能。

不過鑑於其它NoSql資料庫也具有同樣靈活的資料儲存結構，該優勢在本次選型中並不出彩。
我們以一個簡單的例子來了解使用 RDBMS 和 HBase 各自的解決方式：

⑴ RDBMS方案：

其中Article表格式：

Author表格式：

⑵ 等價的HBase方案：

對於前端而言，這裡的 Column Keys 和 Column Family 可以看為這樣的關係：

columId1 = { //id=1的行 article: { //ColumnFamily-article title: XXX, //ColumnFamily-article下的key之一 content: XXX, tags: XXX }, author: { //ColumnFamily-author name: XXX nickname: XXX } }

1234567891011

columId1={//id=1的行article:{//ColumnFamily-articletitle:XXX,//ColumnFamily-article下的key之一content:XXX,tags:XXX},author:{//ColumnFamily-authorname:XXXnickname:XXX}}

1.2 效能

HStore儲存是HBase儲存的核心，它由兩部分組成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。

MemStore 是 Sorted Memory Buffer，使用者寫入的資料首先會放入MemStore，當MemStore滿了以後會Flush成一個StoreFile（底層實現是HFile），當StoreFile檔案數量增長到一定閾值，會觸發Compact合併操作，將多個StoreFiles合併成一個StoreFile，合併過程中會進行版本合併和資料刪除，因此可以看出HBase其實只有增加資料，所有的更新和刪除操作都是在後續的compact過程中進行的，這使得使用者的寫操作只要進入記憶體中就可以立即返回，保證了HBase I/O的高效能。

1.3 資料版本

Hbase 還能直接檢索到往昔版本的資料，這意味著我們更新資料時，舊資料並沒有即時被清除，而是保留著：

Hbase 中通過 row+columns 所指定的一個存貯單元稱為cell。每個 cell都儲存著同一份資料的多個版本——版本通過時間戳來索引。

時間戳的型別是 64位整型。時間戳可以由Hbase(在資料寫入時自動 )賦值，此時時間戳是精確到毫秒的當前系統時間。時間戳也可以由客戶顯式賦值。如果應用程式要避免資料版本衝突，就必須自己生成具有唯一性的時間戳。每個 cell中，不同版本的資料按照時間倒序排序，即最新的資料排在最前面。

為了避免資料存在過多版本造成的的管理 (包括存貯和索引)負擔，Hbase提供了兩種資料版本回收方式。一是儲存資料的最後n個版本，二是儲存最近一段時間內的版本(比如最近七天)。使用者可以針對每個列族進行設定。

1.4 CAP類別
屬於CP型別（瞭解更多）。

2. Node下的使用

HBase的相關操作可參考下表：

在node環境下，可通過 node-hbase 來實現相關訪問和操作，注意該工具包依賴於 PHYTHON2.X（3.X不支援）和Coffee。

如果是在 window 系統下還需依賴 .NET framwork2.0，64位系統可能無法直接通過安裝包安裝。

官方示例：

var assert = require('assert'); var hbase = require('hbase'); hbase({ host: '127.0.0.1', port: 8080 }) .table('my_table' ) //建立一個Column Family .create('my_column_family', function(err, success){ this.row('my_row') //定位到指定行 .put('my_column_family:my_column', 'my value', function(err, success){ this.get('my_column_family', function(err, cells){ this.exists(function(err, exists){ assert.ok(exists); }); }); }); });

12345678910111213141516

varassert=require('assert');varhbase=require('hbase');hbase({host:'127.0.0.1',port:8080}).table('my_table')//建立一個Column Family.create('my_column_family',function(err,success){this.row('my_row')//定位到指定行.put('my_column_family:my_column','my value',function(err,success){this.get('my_column_family',function(err,cells){this.exists(function(err,exists){assert.ok(exists);});});});});

資料檢索：

client .table('node_table') .scan({ startRow: 'my_row', //起始行 maxVersions: 1 //版本 }, function(err, rows){ console.log(err, rows); });

12345678

client.table('node_table').scan({startRow:'my_row',//起始行maxVersions:1//版本},function(err,rows){console.log(err,rows);});

另有 hbase-client 也是一個不錯的選擇，具體API參照其文件。

3. 優缺點

優勢

1. 儲存容量大，一個表可以容納上億行，上百萬列；

2. 可通過版本進行檢索，能搜到所需的歷史版本資料；

3. 負載高時，可通過簡單的新增機器來實現水平切分擴充套件，跟Hadoop的無縫整合保障了其資料可靠性（HDFS）和海量資料分析的高效能（MapReduce）；

4. 在第3點的基礎上可有效避免單點故障的發生。

缺點

1. 基於Java語言實現及Hadoop架構意味著其API更適用於Java專案；

2. node開發環境下所需依賴項較多、配置麻煩（或不知如何配置，如持久化配置），缺乏文件；

3. 佔用記憶體很大，且鑑於建立在為批量分析而優化的HDFS上，導致讀取效能不高；

4. API相比其它 NoSql 的相對笨拙。

適用場景

1. bigtable型別的資料儲存；

2. 對資料有版本查詢需求；

3. 應對超大資料量要求擴充套件簡單的需求。

Redis
Redis 是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支援網路、可基於記憶體亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。目前由VMware主持開發工作。
1. 特點

1.1 資料格式
Redis 通常被稱為資料結構伺服器，因為值（value）可以是 字串(String), 雜湊(Hash/Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)五種型別，操作非常方便。比如，如果你在做好友系統，檢視自己的好友關係，如果採用其他的key-value系統，則必須把對應的好友拼接成字串，然後在提取好友時，再把value進行解析，而redis則相對簡單，直接支援list的儲存(採用雙向連結串列或者壓縮連結串列的儲存方式)。
我們來看下這五種資料型別。

⑴ String

• string 是 Redis 最基本的型別，你可以理解成與 Memcached 一模一樣的型別，一個key對應一個value。
• string 型別是二進位制安全的。意思是 Redis 的 string 可以包含任何資料。比如 jpg 圖片或者序列化的物件 。
• string 型別是 Redis 最基本的資料型別，一個鍵最大能儲存512MB。

例項：

redis 127.0.0.1:6379> SET name zfpx OK redis 127.0.0.1:6379> GET name "zfpx"

1234	redis127.0.0.1:6379>SET name zfpxOKredis127.0.0.1:6379>GET name"zfpx"

在以上例項中我們使用了 Redis 的 SET 和 GET 命令。鍵為 name，對應的值為”zfpx”。 注意：一個鍵最大能儲存512MB。

⑵ Hash

• Redis hash 是一個鍵值對集合。
• Redis hash 是一個 string 型別的 field 和 value 的對映表，hash 特別適合用於儲存物件。

例項：

redis 127.0.0.1:6379> HMSET user:1 username zfpx password 123 OK redis 127.0.0.1:6379> HGETALL user:1 1) "username" 2) "zfpx" 3) "password" 4) "123"

1234567

redis127.0.0.1:6379>HMSET user:1username zfpx password123OKredis127.0.0.1:6379>HGETALL user:11)"username"2)"zfpx"3)"password"4)"123"

以上例項中 hash 資料型別儲存了包含使用者指令碼資訊的使用者物件。 例項中我們使用了 Redis HMSET, HGETALL 命令，user:1 為鍵值。 每個 hash 可以儲存 2³² – 1 鍵值對（40多億）。

⑶ List

Redis 列表是簡單的字串列表，按照插入順序排序。你可以新增一個元素導列表的頭部（左邊）或者尾部（右邊）。

例項：

redis 127.0.0.1:6379> lpush name zfpx1 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> lpush name zfpx2 (integer) 2 redis 127.0.0.1:6379> lpush name zfpx3 (integer) 3 redis 127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1 1) "zfpx3" 2) "zfpx2" 3) "zfpx1"

12345678910

redis127.0.0.1:6379>lpush name zfpx1(integer)1redis127.0.0.1:6379>lpush name zfpx2(integer)2redis127.0.0.1:6379>lpush name zfpx3(integer)3redis127.0.0.1:6379>lrange name0-11)"zfpx3"2)"zfpx2"3)"zfpx1"

列表最多可儲存 2³² – 1 元素 (4294967295, 每個列表可儲存40多億)。

⑷ Sets

Redis的Set是string型別的無序集合。 集合是通過雜湊表實現的，所以新增，刪除，查詢的複雜度都是O(1)。

新增一個string元素到 key 對應的 set 集合中，成功返回1，如果元素已經在集合中返回0，key對應的set不存在返回錯誤，指令格式為

sadd key member

1	sadd key member

例項：

redis 127.0.0.1:6379> sadd school zfpx1 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> sadd school zfpx1 (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> sadd school zfpx2 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> sadd school zfpx2 (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> smembers school 1) "zfpx1" 2) "zfpx2"

123456789101112

redis127.0.0.1:6379>sadd school zfpx1(integer)1redis127.0.0.1:6379>sadd school zfpx1(integer)0redis127.0.0.1:6379>sadd school zfpx2(integer)1redis127.0.0.1:6379>sadd school zfpx2(integer)0redis127.0.0.1:6379>smembers school1)"zfpx1"2)"zfpx2"

注意：以上例項中 zfpx1 添加了兩次，但根據集合內元素的唯一性，第二次插入的元素將被忽略。 集合中最大的成員數為 2³² – 1 (4294967295, 每個集合可儲存40多億個成員)。

⑸ sorted sets/zset

Redis zset 和 set 一樣也是string型別元素的集合,且不允許重複的成員。 不同的是每個元素都會關聯一個double型別的分數。redis正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。

zset的成員是唯一的,但分數(score)卻可以重複。可以通過 zadd 命令（格式如下） 新增元素到集合，若元素在集合中存在則更新對應score

zadd key score member

1	zadd key score member

例項：

redis 127.0.0.1:6379> zadd school 0 zfpx1 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd school 2 zfpx2 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd school 0 zfpx3 (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd school 1 zfpx4 (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE school 0 100 1) "zfpx1" 2) "zfpx3" 3) "zfpx4" 4) "zfpx2"

1234567891011121314

redis127.0.0.1:6379>zadd school0zfpx1(integer)1redis127.0.0.1:6379>zadd school2zfpx2(integer)1redis127.0.0.1:6379>zadd school0zfpx3(integer)1redis127.0.0.1:6379>zadd school1zfpx4(integer)0redis127.0.0.1:6379>ZRANGEBYSCORE school01001)"zfpx1"2)"zfpx3"3)"zfpx4"4)"zfpx2"

1.2 效能

Redis資料庫完全在記憶體中，因此處理速度非常快，每秒能執行約11萬集合，每秒約81000+條記錄（測試資料的可參考這篇《。

Redis的資料能確保一致性——所有Redis操作是原子性（Atomicity，意味著操作的不可再分，要麼執行要麼不執行）的，這保證瞭如果兩個客戶端同時訪問的Redis伺服器將獲得更新後的值。

1.3 持久化

通過定時快照（snapshot）和基於語句的追加（AppendOnlyFile，aof）兩種方式，redis可以支援資料持久化——將記憶體中的資料儲存到磁碟上，方便在宕機等突發情況下快速恢復。

1.4 CAP類別

屬於CP型別（瞭解更多）。

2. Node下的使用

node 下可使用 node_redis 來實現 redis 客戶端操作：

var redis = require("redis"), client = redis.createClient(); // if you'd like to select database 3, instead of 0 (default), call // client.select(3, function() { /* ... */ }); client.on("error", function (err) { console.log("Error " + err); }); client.set("string key", "string val", redis.print); client.hset("hash key", "hashtest 1", "some value", redis.print); client.hset(["hash key", "hashtest 2", "some other value"], redis.print); client.hkeys("hash key", function (err, replies) { console.log(replies.length + " replies:"); replies.forEach(function (reply, i) { console.log(" " + i + ": " + reply); }); client.quit(); });

1234567891011121314151617181920

varredis=require("redis"),client=redis.createClient();// if you'd like to select database 3, instead of 0 (default), call// client.select(3, function() { /* ... */ });client.on("error",function(err){console.log("Error "+err);});client.set("string key","string val",redis.print);client.hset("hash key","hashtest 1","some value",redis.print);client.hset(["hash key","hashtest 2","some other value"],redis.print);client.hkeys("hash key",function(err,replies){console.log(replies.length+" replies:");replies.forEach(function(reply,i){console.log("    "+i+": "+reply);});client.quit();});

3. 優缺點

優勢

1. 非常豐富的資料結構；

2. Redis提供了事務的功能，可以保證一串 命令的原子性，中間不會被任何操作打斷；

3. 資料存在記憶體中，讀寫非常的高速，可以達到10w/s的頻率。

缺點

1. Redis3.0後才出來官方的叢集方案，但仍存在一些架構上的問題（出處）；

2. 持久化功能體驗不佳——通過快照方法實現的話，需要每隔一段時間將整個資料庫的資料寫到磁碟上，代價非常高；而aof方法只追蹤變化的資料，類似於mysql的binlog方法，但追加log可能過大，同時所有操作均要重新執行一遍，恢復速度慢；

3. 由於是記憶體資料庫，所以，單臺機器，儲存的資料量，跟機器本身的記憶體大小。雖然redis本身有key過期策略，但是還是需要提前預估和節約記憶體。如果記憶體增長過快，需要定期刪除資料。

適用場景

適用於資料變化快且資料庫大小可遇見（適合記憶體容量）的應用程式。更具體的可參照這篇《Redis 的 5 個常見使用場景》譯文。

MongoDB

MongoDB 是一個高效能，開源，無模式的文件型資料庫，開發語言是C++。它在許多場景下可用於替代傳統的關係型資料庫或鍵/值儲存方式。

1.特點

1.1 資料格式

在 MongoDB 中，文件是對資料的抽象，它的表現形式就是我們常說的 BSON（Binary JSON ）。

BSON 是一個輕量級的二進位制資料格式。MongoDB 能夠使用 BSON，並將 BSON 作為資料的儲存存放在磁碟中。

BSON 是為效率而設計的，它只需要使用很少的空間，同時其編碼和解碼都是非常快速的。即使在最壞的情況下，BSON格式也比JSON格式再最好的情況下儲存效率高。

對於前端開發者來說，一個“文件”就相當於一個物件：

{“name":"mengxiangyue","sex":"nan"}