MongoDB
优点：表结构灵活可变，字段类型可以随时修改。
缺点：MongoDB不需要定义表结构这个特点给表结构的修改带来了极大的方便，但是也给多表查询、复杂事务等高级操作带来了阻碍。
应用场景：MongoDB很适合那些表结构经常改变，数据的逻辑结构没又没那么复杂不需要多表查询操作，数据量又比较大的应用场景。例如，游戏应用等。
Redis
优点：key-value存储所带来的简单和高性能。所谓key-value存储，就是每一条记录只包含一个用于查询数据的Key，以及与之对应的存储数据的value，就如同现实生活中的门牌号与住户，而没有诸如表、字段这些常规数据库中必需有的复杂概念，所有的查询都仅仅依赖于key值。
缺点：由于阉割掉了数据表、字段这样的重要特性，且所有的查询都依赖key，因此Redis无法提供常规数据库所具备的多列查询、区段查询等复杂查询功能。同时，由于Redis需要把数据存在内存中，这也大大限制了Redis可存储的数据量，这也决定了Redis难以用在数据规模很大的应用场景中。
应用场景：Redis牺牲了常规数据库中的数据表、复杂查询等功能，换来了很大的性能提升，特别适合那些对读写性能要求极高，且数据表结构简单（key-value、list、set之类）、查询条件也同样简单的应用场景。
ElasticSearch（ES）
优点：ES的特点，正如其名，那就是搜索。严格的说，ES不是一个数据库，而是一个搜索引擎，ES的方方面面也都是围绕搜索设计的。ES通过建立倒排索引实现全文搜索。具体来说，ES会建立一个覆盖表中所有文档、所有字段的庞大的倒排索引，以实现对存入ES中的所有数据进行快速检索。因此只要是存入ES的数据，无论再复杂的聚合查询也可以得到不错的性能，而且你再也不用为如何建立各种复杂索引而头痛了。
缺点：最明显的就是字段类型无法修改、写入性能较低和高硬件资源消耗。前边讲到ES会自动的替你建立索引，尽管这能给全文搜索以及聚合查询带来很多好处还能替你省了建索引这一麻烦事，但是这个特性也会带来一堆问题。ES需要在创建字段前要预先建立Mapping，Mapping中包含每个字段的类型信息，ES需要根据Mapping为字段建立合适的索引。由于这个Mapping的存在，ES中的字段一但建立就不能再修改类型了。（例如，你建的数据表的某个字段忘了加全文搜索，你想临时加上，但是表已经建好并且已经有很多数据了，这时候该怎么办呢？不好意思，你只能把整个数据表删了再重建一遍！）并且ES的写入默认1S的写入延迟，也就是说你的数据在写入后要至少等1S才能被查询到。
应用场景：ES的全文搜索特性使它成为构建搜索引擎的利器。除此之外，ES很好的支持了复杂聚合查询这一特点还使得ES非常适合拿来作数据分析使用。
Hbase
优点：HBase也继承了Hadoop项目的最大优点，那就是对海量数据的支持，以及极强的横向（存储容量）扩展能力。和Redis类似，HBase也需要为每一行数据定义一个key，之后所有的查询都依赖这个key进行。但是不同的地方在于，HBase中的一行数据还可以有非常多的列项（类似MongoDB字段），数据会按照列进行分组和存储，同一列的数据存储在同一个地方，这也是HBase被称为列式存储数据库的原因。从本质上来说，HBase相当于是把逻辑上的一张大表按照列族分拆成若干张小表分别进行存储，不仅是列，数据的行数到达一定数量后表也会再被拆分。因此，HBase能够把巨大的表分布到很多台机器上，从而容纳规模近乎无限的数据。同时，对HBase进行横向扩展也非常方便，你基本只需要添加新的机器，而不用对数据做任何改动，就可以实现数据库容量线性的增长，这在其他SQL数据库中是难以做到的（尽管其他数据库也有诸如MongoDB分片集群之类的功能帮助你进行数据规模横向扩展，但是无论是在实施的难度上还是在对数据的影响方面这些都无法跟HBase相提并论。）
缺点：HBase的列式存储特性带来了海量数据规模的支持和极强的扩展能力，但是也给数据的读取带来很大的局限。由于只有同一列族的数据才会被存放在一起，而且所有的查询都必须要依赖Key，这就使得很多复杂查询难以进行。例如，如果你的查询条件涉及多个列项，或者你无法获取要查询数据的key，那么查询效率将会非常低下。因此，HBase仅仅适合。
应用场景：HBase的列式存储特点带来了对海量数据的容纳能力，因此非常适合数据量极大，查询条件简单，列与列之间联系不大的轻查询应用场景。最典型的比如搜索引擎所使用的网页数据库。HBase不适合数据结构复杂，且需要复杂查询的应用场景。另外值得一提的是，HBase是很重的一款产品，需要依赖很多的Hadoop组件，因此如果你的数据规模不大，MongoDB这类产品完全可以更好的满足你的需求。
总结
对数据的读写要求极高，并数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；
数据规模较大，数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；
需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；
需要存储海量数据，不知道数据规模将来会增长多么大，那么选HBase。
