key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。如果辅以Real-Time Search Engine（实时搜索引擎）进行复杂条件检索、全文检索，就可以替代并发性能较低的MySQL等关系型数据库，达到高并发、高性能，节省几十倍服务器数量的目的。以MemcacheDB、Tokyo Tyrant为代表的key-value分布式存储，在上万并发连接下，轻松地完成高速查询。而MySQL，在几百个并发连接下，就基本上崩溃了。
虽然key-value分布式存储具有极高的性能，但是只能做类似于MySQL的SELECT * FROM table WHERE id = 123;简单主键查询。
“搜索索引引擎＋key-value分布式存储”能够实现高并发的复杂条件查询、全文检索与数据显示。但是，由于索引更新需要时间，目前还不能实现完全意义上的Real-Time Search（实时搜索），只能称之为Near Real-Time Search（准实时搜索）。“搜索索引引擎＋key-value分布式存储”除了做全文检索外，还可以在允许的索引延迟范围内，取代MySQL进行复杂条件查询。
我的文章《亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计》的程序编码已经完成，第一轮测试昨天已经结束，能够在高并发情况下实现1分钟内索引更新，属于“Near Real-Time Search Engine（准实时搜索引擎）＋key-value分布式存储”应用。其中，索引引擎采用Sphinx，存储采用key-value分布式数据库Tokyo Tyrant。
以下是常见的key-value分布式存储系统：
| 项目名称 | 语言 | 容错性 | 持久性存储介质 | 客户端协议 | 数据模型 | 文档 | 赞助商/社区 |
| Project Voldemort | Java | 分区, 复制, read-repair |
Pluggable: BerkleyDB, Mysql |
Java API | Structured / blob / text |
A | Linkedin, no |
| Ringo | Erlang | 分区, 复制, immutable |
Custom on-disk (append only log) |
HTTP | blob | B | 诺基亚, no |
| Scalaris | Erlang | 分区, 复制, paxos |
In-memory only | Erlang, Java, HTTP |
blob | B | OnScale, no |
| Kai | Erlang | 分区, 复制? | On-disk Dets file | Memcached | blob | C | no |
| Dynomite | Erlang | 分区, 复制 | Pluggable: couch, dets |
Custom ascii, Thrift |
blob | D+ | Powerset, no |
| MemcacheDB | C | 复制 | BerkleyDB | Memcached | blob | B | 新浪网, some |
| ThruDB | C++ | 复制 | Pluggable: BerkleyDB, Custom, Mysql, S3 |
Thrift | Document oriented |
C+ | Third rail, unsure |
| CouchDB | Erlang | 复制, 分区? | Custom on-disk | HTTP, json | Document oriented (json) |
A | Apache, yes |
| Cassandra | Java | 复制, 分区 | Custom on-disk | Thrift | Bigtable meets Dynamo |
F | Facebook, no |
| HBase | Java | 复制, 分区 | Custom on-disk | Custom API, Thrift, Rest |
Bigtable | A | Apache, yes |
| Hypertable | C++ | 复制, 分区 | Custom on-disk (HDFS, KFS) |
Thrift, other | Bigtable | A | Zvents, 百度, yes |
| Tokyo Tyrant | C | 复制 | Tokyo Cabinet | Memcached, HTTP, other |
blob | A | mixi.jp, no |
其中，以下几款值得关注：
1、 Hypertable：它是搜索引擎公司Zvents根据Google的9位研究人员在2006年发表的一篇论文《 Bigtable：结构化数据的分布存储系统》开发的一款开源分布式数据储存系统。Hypertable是按照1000节点比例设计，以 C++撰写，可架在 HDFS 和 KFS 上。尽管还在初期阶段，但已有不错的效能：写入 28M 列的资料，各节点写入速率可达7MB/s，读取速率可达 1M cells/s。Hypertable目前一直没有太多高负载和大存储的应用实例，但是最近，Hypertable项目得到了 百度的赞助支持，相信其会有更好的发展。
2、Tokyo Tyrant：它是日本最大的SNS社交网站mixi.jp开发的 Tokyo Cabinet key-value数据库网络接口。它拥有Memcached兼容协议，也可以通过HTTP协议进行数据交换。对任何原有Memcached客户端来讲，可以将Tokyo Tyrant看成是一个Memcached，但是，它的数据是可以持久存储的。Tokyo Tyrant 具有故障转移、日志文件体积小、大数据量下表现出色等优势，详见：http://blog.s135.com/post/362.htm
Tokyo Cabinet 2009年1月18日发布的新版本（Version 1.4.0）已经实现 Table Database，将key-value数据库又扩展了一步，有了MySQL等关系型数据库的表和字段的概念，相信不久的将来，Tokyo Tyrant 也将支持这一功能。值得期待。
3、CouchDB：它是Apache社区基于 Erlang/OTP 构建的高性能、分布式容错非关系型数据库系统（NRDBMS）。它充分利用 Erlang 本身所提供的高并发、分布式容错基础平台，并且参考 Lotus Notes 数据库实现，采用简单的文档数据类型（document-oriented）。在其内部，文档数据均以 JSON 格式存储。对外，则通过基于 HTTP 的 REST 协议实现接口，可以用十几种语言进行*操作。
4、MemcacheDB：它是新浪互动社区事业部为在Memcached基础上，增加Berkeley DB存储层而开发一款支持高并发的分布式持久存储系统，对任何原有Memcached客户端来讲，它仍旧是个Memcached，但是，它的数据是可以持久存储的。