功能：数据文件存储格式为BSON，模式自由，整体架构与关系型数据库有对应关系，具有较好的高可用性和伸缩性，有插件式存储引擎，新版本默认是writedtiger存储引擎;

部署： 部署比较简答，下载软件，设置好配置文件即可启动服务;

使用：不支持SQL语句，使用与SQL对应的json方式管理数据库;

监控：有比较丰富的监控和性能命令，官方有比较完善的图形监控系统，但需要购买;

备份：支持冷备份和热备份，可以使用mongoexport/mongimport进行逻辑备份，也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理热备份;

高可用：MongoDB master-slave主从复制：在master节点上加 --master参数，从数据库加 -slave和-source参数，就可以实现同步，这种目前不建议;

ReplicaSets复制集，在mongodb 1.6之后，开发了新的 replicaset，着呢家了故障自动切换和自动修复成员节点，各个DB将数据一致，建议使用这种方式;可以测试读写分离和故障转移;

扩展：mongodb海量数据水平拆分，将数据分别存储在sharding各个节点上，构建出分布式集群。Sharding架构由 底层多个mongodb Shared Server，config水平拆分配置库config server，前端路由 route process，三部分构成。Sharding集群底层可以是mongodb单实例，也可以高可用的replicaSet复制集。

3、适用场景：

网站后台数据库：mongodb非常适合实话实说插入、更新与查询，并可以实时复制和高伸缩性，适合更新迭代快、需求变更多、以对象为主的网站应用;

小文件系统：对于json文件，二进制数据，适合用mongodb进行存储和查询

日志分析系统：对于数据量大的日志文件，IM会话消息记录，适合用mongodb来保存和查询;

缓存系统：mongodb数据库也会使用大量的内存，合理的设计，也可以作为缓存系统使用;不过目前缓存系统使用更多的方案是 memcached和redis。

4、选择注意：

Mongodb不适合的场景：

高度事务性的系统：即传统的OLTP业务，mongodb，乃至其他nosql，对事务性支持都不太好;

传统的统计分析应用：即传统的OLAP业务，需要高度优化的查询方式，mongodb支持不好;

使用SQL语句比较方便的业务：mongodb是json类型的查询方式，虽然也灵活，但不如用SQL方便，如果业务和适合SQL，则就不太合适mongodb了。

第六种武器：Redis数据库

1、定位：

开源、Linux平台、key-value键值型Nosql数据库

简单稳定，非常主流的、全数据in-momory、定位于“快”的键值型nosql数据库

2、特点：

功能： 命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒;数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能;

部署： 用下载软件介质，编译安装的方式，可以很快完成数据库部署;服务启动redis-server，可以用默认配置、运行参数配置、配置文件启动，三种方式;redis在Linux平台支撑较好，官方没有Windows版本，微软维护了一个分支;

使用：用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理; 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能;

监控：在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud;

备份：直接备份成物理问价的RDB持久化，基于AOF日志的实时AOF持久化

高可用：官方的 redis sentinel哨兵高可用集群

扩展：官方基于分配槽的 redis cluster分布式集群

3、适用场景：

缓存

基础消息队列系统

排行榜系统

计数器使用

社交网站的点赞、粉丝、下拉刷新等应用;

4、选择注意：

Redis的使用场景，是redis适合的解决的问题，也有不适合解决的问题。

从数据规模角度讲，小数据规模使用redis比较合适，大数据规模使用redis不合适;(大数据规模，在一定程度上，可以用SSDB替代redis使用);

从数据冷热角度看，热数据适合放在redis中，冷数据不适合放在redis中。

第七种武器：Hbase数据库

1、定位：开源、Linux平台、列存储nosql数据库

可用于海量数据存储、与Hadoop生态圈结合、定位于“大”的列存储nosql数据库

2、特点：

功能：命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒;数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能;

部署：相对其他数据库，hbase的部署比较复杂，依赖Hadoop，zookeeper等组件，Hbase集群包括一个mater节点，多个regionServer，zookeeper管理所有regionServer，需要依次部署Hadoop、zookeeper之后，再部署HBASE集群;

使用：用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理; 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能;

监控：在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud;

备份：Hbase一般用作海量数据的仓库，本身通过多层副本来保证数据安全性，不用进行专门的备份

高可用：HBASE集群基于Hadoop，需要依次部署Hadoop单机模式、集群模式、HA模式，通过Hadoop HA实现高可用;

扩展：HBASE以集群形式，依次是单机模式，伪分布模式，完全分布模式，底层基于HDFS，zookeeper可以很好地进行扩展;

3、适用场景：

两大用途：

用于简单数据写入和海量、结构简单数据查询的业务场景;

用于成为其他数据库备份和下沉的数据库;

4、选择注意：

Hbase不适合的场景：对数据分析需求高，需要能够用sql或者简单的MapReduce实现分析需求的业务场景，不适合用Hbase;

单表数据量，不超过千万时，使用Hbase，体现不出Hbase的优势，而且会比较慢，不适合用Hbase。

通过对上面数据库“七种”武器的描述，也可以看到目前常用数据库的使用脉络和选择顺序，对应一个业务，可以优先选择最流行的开源数据库——MySQL;如果出于稳定和商业版考虑，可以选择Oracle数据库，或者SQL Server数据库(与Windows体系结合);如果想用开源，有想要有足够的功能来应对各种场景，可以使用 postgresql数据库。这四种数据库，都是关系型数据库，可以很好地满足大多数业务场景，解决通用性问题。