mongodb,redis,hbase 三者都是nosql数据库，他们的最大区别和不同定位

作者：Harry Zhu

链接：https://www.zhihu.com/question/30219620/answer/48322171

来源：知乎

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当SQL满足不了你的需求或者SQL 已经不是必须的或者最佳的选择时，就是你考虑这类NoSQL 的时候了。

当你的内存大于你的数据时，schema也不是太确定时，mongodb在这里静静地等待My SQL转业户为了尝鲜过来看热闹的，不改变设计模式，爽在前面痛在后面;

当你唯一追求的就是速度，又对memcached的过于简单心存芥蒂，刚好内存也比数据多时，redis俏生生站在那里;

大，好大，太大了，我说的是数据，我们128GB内存双路CPU25TB存储只够一星期的时候，估计就没有选择综合症了，HBase成了唯一或者唯二选择了。

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所以呢，不严谨地讲，Redis定位在"快"，HBase定位于"大",mongodb定位在"灵活"。

NoSQL的优点正好就是SQL的软肋，而其弱点正好也就是SQL的杀手锏

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最大区别在于，在一般使用情况下，mongodb可以当作简单场景下的但是性能高数倍的MySQL, Redis基本只会用来做缓存，HBase用来做离线计算

Nosql = Not only SQL

mongodb：我觉得定位是取代关系型数据库，想当一个主流数据库。因为他有非结构化、方便扩充字段、写性能优于mysql。万事万物有利有弊，mongodb的内存型缓存内容，让其速度飞快，带来内存率多，掉电数据问题等，加上自身代码还有很多bug带来不如老牌关系型数据库稳定，特别是在主从等分布式环境，其设计也带来诸多问题。

redis：是一个小而美的数据库，主要用在key-value 的内存缓存，读写性能极佳，list，set，hash等几种简单结构使得使用也很简单。缓存与简单是其定位，分布式redis架构的出现，让redis更加广泛的使用，稳坐缓存第一把交椅。

hbase：定位非结构化大数据，可伸缩性好，并不是完全高可用，底层依靠hadoop提供的HDFS，使用时有一整套zookeeper，pig，hive的生态系统。Cassandra可以算一个竞争对手，但Cassandra去中心化的自适应结构又跟Hbase中心化的生态系统完全不同。

韩飞

艺术比技术更加有趣

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MongoDB是文档型数据库，使用bson结构，可以更加灵活的处理嵌套结构的数据。是这三个里最接近关系型数据库的。

Redis是k-v型数据库，目标是做高效的分布式缓存。数据一般不实时落地。也不适合做存储和分析。

HBase是列式数据库，BigTable的一种实现，目标是高效存储大量数据，支持列压缩，行事务。适合Schema-less的数据。

KyleFeng

愤怒的青年...

只在生产环境用过hbase，最大感受是很适合超高量级写入的场景，如果是ssd存储，可以做到极低的延迟。但是在同一个集群上，高写入同时有大量查询，会因为hbase的region经常做split产生抖动，使得查询的耗时不是很稳定。

其实hbase的大杀器是可以无缝集成hadoop的map reduce job。比如你每日有好几个tb的新增数据，可以用map reduce实现当日海量数据的高效聚合运算（简单的像：distinct count，sum，avg等等），并且把运算结果写回到hbase供查询使用。

恰逢期末考试看完屁屁踢，正好在这总结一下：

1.关于NoSQL

比较赞同楼上的回答NoSQL is Not Only SQL

NoSQL的粗线的背景大概是因为随着数据量的扩大，在一些对数据集的分析中，传统的关系型数据库的计算成本变得很大。NoSQL凭借着它高大上的“易扩展、大数据、高可用、高性能、灵活性”，强势登场。

2.关于NoSQL的种类
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//下面主要总结区别和特点

3.HBase（列存储）

两大用途：
特别适用于简单数据写入（如“消息类”应用）和海量、结构简单数据的查询（如“详单类”应用）。特别地，适合稀疏表。（个人觉得存个网页内容是极好极好的）

作为MapReduce的后台数据源，以支撑离线分析型应用。
场景：Facebook的消息类应用，包括Messages、Chats、Emails和SMS系统，用的都是HBase；淘宝的WEB版阿里旺旺，后台是HBase；小米的米聊用的也是HBase；移动某省公司的手机详单查询系统。（单次分析，只能scan全表或者一个范围内的）

4.MongoDB
是一个介于关系型和非关系型之间的一个产品吧，类SQL语言，支持索引

MongoDb在类SQL语句操作方面目前比HBase具备更多一些优势，有二级索引，支持相比于HBase更复杂的集合查找等。
BSON的数据结构使得处理文档型数据更为直接。支持复杂的数据结构

MongoDb也支持mapreduce，但由于HBase跟Hadoop的结合更为紧密，Mongo在数据分片等mapreduce必须的属性上不如HBase这么直接，需要额外处理。

5.Redis
Redis为内存型KV系统，处理的数据量要小于HBase与MongoDB

Redis很适合用来做缓存，但除此之外，它实际上还可以在一些“读写分离”的场景下作为“读库”来用，特别是用来存放Hadoop或Spark的分析结果。

Redis的读写性能在100,000 ops/s左右，时延一般为10～70微妙左右；而HBase的单机读写性能一般不会超过1,000ops/s，时延则在1～5毫秒之间。

Redis的魅力还在于它不像HBase只支持简单的字符串，他还支持集合set，有序集合zset和哈希hash

以上。

iseeyou

mongodb,redis,hbase 根据CAP分布式理论，三者都是CP型分布式数据库，能够保证数据的强一致性和分区容忍性 ，从适用场景来看：

mongodb是文档存储数据库，支持二级索引，但比较消耗内存，查询功能强大，类似json格式存储，一般可以用来存放评论等半结构化数据

redis是KV数据库，不支持二级索引，读写性能高，支持list，set等多种数据格式，适合读多写少的业务场景，可以用来做缓存系统

hbase是列数据库，不支持二级索引，写性能高，适合写多读少的业务场景，可用来存储BI数据

知乎用户

redis特点是k-v, 适合存储全局变量，比如微信token每两小时刷新一次，就比较适合用redis存储，读也比较方便。mongodb 适合存储json类型数据，不经常变化，比如排行榜，每天刷新一次，remove一次再从db更新过去。Hbase暂时没用过。

我的理解就是，mongodb主要是做社交这一类的应用。redis是个in memory cache，主要作为软件里一个部件来提升整体性能的。hbase不太清楚。

数据库主要根据读写量，并发量决定应用场景吧~