最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序

例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏（例如 Zynga）

6. Neo4j

• 所用语言： Java
• 特点：基于关系的图形数据库
• 使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可
• 协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
• 可独立使用或嵌入到 Java应用程序
• 图形的节点和边都可以带有元数据
• 很好的自带web管理功能
• 使用多种算法支持路径搜索
• 使用键值和关系进行索引
• 为读操作进行优化
• 支持事务（用 Java api）
• 使用 Gremlin图形遍历语言
• 支持 Groovy脚本
• 支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可

最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别

例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱

7. Cassandra

• 所用语言： Java
• 特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好
• 使用许可： Apache
• 协议： Custom, binary (节约型)
• 可调节的分发及复制(N, R, W)
• 支持以某个范围的键值通过列查询
• 类似大表格的功能：列，某个特性的列集合
• 写操作比读操作更快
• 基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
• 我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）

最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用 Apache的软件被解雇）

例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析

8. HBase

（配合 ghshephard使用）

• 所用语言： Java
• 特点：支持数十亿行X上百万列
• 使用许可： Apache
• 协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）
• 在 BigTable之后建模
• 采用分布式架构 Map/reduce
• 对实时查询进行优化
• 高性能 Thrift网关
• 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
• 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
• Cascading, hive, and pig source and sink modules
• 基于 Jruby（ JIRB）的shell
• 对配置改变和较小的升级都会重新回滚
• 不会出现单点故障
• 堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）

编注4：Thrift 是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源。

当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。

原文：Kristóf Kovács 　　编译：敏捷翻译 – 唐尤华