4 个解决方案
#1
Redis 是Key/Value 类数据库，追求的是速度，优点就是快。缺点是...除了快其他基本上都是短处。
Mongo 是文档类数据库，追求的是通用，优点是万金油，各种支持也比较好，缺点是，大部分性能指标在NoSQL中比较差。
还有宽表类的Cassandra也比较主流，比较适合超大规模的数据的场景。
Mongo 是文档类数据库，追求的是通用，优点是万金油，各种支持也比较好，缺点是，大部分性能指标在NoSQL中比较差。
还有宽表类的Cassandra也比较主流，比较适合超大规模的数据的场景。
#2
各个数据库本质的区别还是在于他本身所属的数据库类型。
Redis是一个key/value内存式数据库，它的用途主要就是在高性能访问的时候。但是一般来说key/value 数据库因为数据模型简单，所以更多时候被看做是一个键值存储引擎，而不是拥有强大计算能力的数据库引擎。因此key/value数据库在简单的高性能数据 模型的场景下很实用，但是当业务逻辑越来越复杂的时候就会凸显其劣势了。 所以Redis的优点是速度快，简单，容易维护，支持多种数据结构。缺点是不提供数据可靠性保障，支持的功能也比较少。扩容，负载均衡，高可用方便也有明显的不足
文档类数据库一般讲算是最接近关系型数据库的NoSQL。他的优点是功能丰富，数据类型灵活，各个性能特性都比较平衡。代表就是 mongoDB， Mongo的优势就功能和驱动类型丰富，使用起来比较简便，但缺点是性能在同类中比价低。像国产的 Sequoiadb也是文档类的Nosql数据库，相比较虽然Sequoiadb在社区活跃度和驱动类型中稍逊与Mongo，但是 性能指标上就完爆Mongo了，也完全继承了文档类数据库的各种优势。最近听说要开源，可能以后社区活跃度和也就上去了。
宽表类里比较有代表性的有 HBase，就像楼上说的，宽表类的应用场景就是超大规模数据。所以 HBase就和Hadoop结合紧密，支持HDFS储存，性能也不错，缺点就是比较复杂，不管是维护还是开发都比较困难，很多操作都需要手工鞋MapReduce。如果没有超大数据规模，使用HBase的代价就太高了。
其实还有个图形类，应用场景比较特殊，比较适合社交网络之类的应用，不适合其他场景。
Redis是一个key/value内存式数据库，它的用途主要就是在高性能访问的时候。但是一般来说key/value 数据库因为数据模型简单，所以更多时候被看做是一个键值存储引擎，而不是拥有强大计算能力的数据库引擎。因此key/value数据库在简单的高性能数据 模型的场景下很实用，但是当业务逻辑越来越复杂的时候就会凸显其劣势了。 所以Redis的优点是速度快，简单，容易维护，支持多种数据结构。缺点是不提供数据可靠性保障，支持的功能也比较少。扩容，负载均衡，高可用方便也有明显的不足
文档类数据库一般讲算是最接近关系型数据库的NoSQL。他的优点是功能丰富，数据类型灵活，各个性能特性都比较平衡。代表就是 mongoDB， Mongo的优势就功能和驱动类型丰富，使用起来比较简便，但缺点是性能在同类中比价低。像国产的 Sequoiadb也是文档类的Nosql数据库，相比较虽然Sequoiadb在社区活跃度和驱动类型中稍逊与Mongo，但是 性能指标上就完爆Mongo了，也完全继承了文档类数据库的各种优势。最近听说要开源，可能以后社区活跃度和也就上去了。
宽表类里比较有代表性的有 HBase，就像楼上说的，宽表类的应用场景就是超大规模数据。所以 HBase就和Hadoop结合紧密，支持HDFS储存，性能也不错，缺点就是比较复杂，不管是维护还是开发都比较困难，很多操作都需要手工鞋MapReduce。如果没有超大数据规模，使用HBase的代价就太高了。
其实还有个图形类，应用场景比较特殊，比较适合社交网络之类的应用，不适合其他场景。
#3
这里面说的比较清楚有条理
http://www.csdn.net/article/2011-06-10/299526
http://www.csdn.net/article/2011-06-10/299526
#1
Redis 是Key/Value 类数据库，追求的是速度，优点就是快。缺点是...除了快其他基本上都是短处。
Mongo 是文档类数据库，追求的是通用，优点是万金油，各种支持也比较好，缺点是，大部分性能指标在NoSQL中比较差。
还有宽表类的Cassandra也比较主流，比较适合超大规模的数据的场景。
Mongo 是文档类数据库，追求的是通用，优点是万金油，各种支持也比较好，缺点是，大部分性能指标在NoSQL中比较差。
还有宽表类的Cassandra也比较主流，比较适合超大规模的数据的场景。
#2
各个数据库本质的区别还是在于他本身所属的数据库类型。
Redis是一个key/value内存式数据库，它的用途主要就是在高性能访问的时候。但是一般来说key/value 数据库因为数据模型简单，所以更多时候被看做是一个键值存储引擎，而不是拥有强大计算能力的数据库引擎。因此key/value数据库在简单的高性能数据 模型的场景下很实用，但是当业务逻辑越来越复杂的时候就会凸显其劣势了。 所以Redis的优点是速度快，简单，容易维护，支持多种数据结构。缺点是不提供数据可靠性保障，支持的功能也比较少。扩容，负载均衡，高可用方便也有明显的不足
文档类数据库一般讲算是最接近关系型数据库的NoSQL。他的优点是功能丰富，数据类型灵活，各个性能特性都比较平衡。代表就是 mongoDB， Mongo的优势就功能和驱动类型丰富，使用起来比较简便，但缺点是性能在同类中比价低。像国产的 Sequoiadb也是文档类的Nosql数据库，相比较虽然Sequoiadb在社区活跃度和驱动类型中稍逊与Mongo，但是 性能指标上就完爆Mongo了，也完全继承了文档类数据库的各种优势。最近听说要开源，可能以后社区活跃度和也就上去了。
宽表类里比较有代表性的有 HBase，就像楼上说的，宽表类的应用场景就是超大规模数据。所以 HBase就和Hadoop结合紧密，支持HDFS储存，性能也不错，缺点就是比较复杂，不管是维护还是开发都比较困难，很多操作都需要手工鞋MapReduce。如果没有超大数据规模，使用HBase的代价就太高了。
其实还有个图形类，应用场景比较特殊，比较适合社交网络之类的应用，不适合其他场景。
Redis是一个key/value内存式数据库，它的用途主要就是在高性能访问的时候。但是一般来说key/value 数据库因为数据模型简单，所以更多时候被看做是一个键值存储引擎，而不是拥有强大计算能力的数据库引擎。因此key/value数据库在简单的高性能数据 模型的场景下很实用，但是当业务逻辑越来越复杂的时候就会凸显其劣势了。 所以Redis的优点是速度快，简单，容易维护，支持多种数据结构。缺点是不提供数据可靠性保障，支持的功能也比较少。扩容，负载均衡，高可用方便也有明显的不足
文档类数据库一般讲算是最接近关系型数据库的NoSQL。他的优点是功能丰富，数据类型灵活，各个性能特性都比较平衡。代表就是 mongoDB， Mongo的优势就功能和驱动类型丰富，使用起来比较简便，但缺点是性能在同类中比价低。像国产的 Sequoiadb也是文档类的Nosql数据库，相比较虽然Sequoiadb在社区活跃度和驱动类型中稍逊与Mongo，但是 性能指标上就完爆Mongo了，也完全继承了文档类数据库的各种优势。最近听说要开源，可能以后社区活跃度和也就上去了。
宽表类里比较有代表性的有 HBase，就像楼上说的，宽表类的应用场景就是超大规模数据。所以 HBase就和Hadoop结合紧密，支持HDFS储存，性能也不错，缺点就是比较复杂，不管是维护还是开发都比较困难，很多操作都需要手工鞋MapReduce。如果没有超大数据规模，使用HBase的代价就太高了。
其实还有个图形类，应用场景比较特殊，比较适合社交网络之类的应用，不适合其他场景。
#3
这里面说的比较清楚有条理
http://www.csdn.net/article/2011-06-10/299526
http://www.csdn.net/article/2011-06-10/299526