Apache三剑客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最为看好，因为它的开发者众多并且都是顶尖高手。Cassandra目前有很多否定的声音。CouchDB的小而精悍，赞誉很多，将要正式发布的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。
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HBase和Cassandra都是效仿Google的BigTable的基于列的数据库，它们都是用Java写的。另外一类似的数据库是HyperTable，百度用在一些后台分析，因为它是C++写的，速度比较快。不过HyperTable有点边缘，不太流行。这些基于列的开源数据库目前都比Goolge的BigTable差之少一个数量级
CouchDB是一个文档数据库。其最大的竞争者是MongoDB。MongoDB和HBase都采用主从服务器设计。CouchDB的服务器分布设计和Cassandra类似，Peer to Peer类型的。主从服务器设计一般能更好的strong consistent，属于CAP理论中的CP类型。 CouchDB和Cassandra一般认为都是eventual consistent，属于CAP理论中的AP类型。但其实MongoDB和Cassandra都可以设置成strong consistent或者eventual consistent。
以上所提到的数据库都支持MapReduce。好像出了HyperTable都支持非主键索引。HBase和strong consistent配置的MongoDB都支持最基本的锁定（HBase单行锁定，MongoDB单文档锁定），因此可以实现transaction，但是实现有点复杂和低效。单就transaction这一点，目前开源NoSQL数据库没有做的比较好的。
MongoDB的最大卖点是不需构建非主键索引也能执行很多查询。但是MongoDB的服务器分布设计实在不能让人恭维，可以说是NoSQL数据库中最Ugly的实现。
K-V数据库比较多，而且上面提到的基于列的数据库和文档数据库其实也都是K-V数据库。比较流行的纯种K-V数据库有:
Memcached: 非常流行，不支持持久化
VMWare's Redis: 很流行，新浪和知乎都在用，CP类型。
MemBase: 由很多Memcached的开发者开发，使用sqlite作底层存储。在社交游戏中用的比较多, zynga在用，CP类型。
Riak, 分布式实现和CouchDB/Cassandra比较像，AP类型。支持MapReduce。
Linkin's Voldemort， 在K-V中少见的eventual consistent ，AP类型。
TT, TC
纯基于二维座标索引的是Neo4j。但是现在MongoDB和CouchDB都集成这一特性。
目前CouchDB的开发者成立的公司CouchOne收购了MemBase，将其底层sqlite换成CouchDB推出了CouchBase，从而引入MapReduce以支持非主键索引。CouchBase暂时还没有正式发布官方正式版，不过快了。虽然CouchDB是eventual consistent的，但是CouchBase的开发者宣称CouchBase保持了MemBase的strong consistent特性，具体实现有待以后研究。
如果从成熟的角度来看，比较成熟并且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。
HBase和MongonDB和Cassandra都比较新，处于频繁更新之中。最有前途的是HBase，但是Hadoop/HBase集群的维护常常需要很多专业人员并且需要构建一个比较大的集群才能最大化体现出威力，因此用户主要是Facebook, yahoo, 百度和阿里巴巴等大公司。
个人比较期待CouchBase。
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AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL，只要数据库查询引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料，以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料，甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的资料。除了AWS自家的数据库服务，NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。
企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料，储存在SQL数据库或是资料仓储；无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理；而在资料湖泊中的资料，可能也有部分缺乏结构，或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例，而每种类型的资料，可能都有自己的查询语言。
不同的资料储存对应不同的查询语言，当企业更换资料格式或是数据库引擎时，可能还需要跟着改变应用程式和查询语法，AWS提到，这对于资料的应用，特别是使用资料湖泊的灵活性与效率，有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法，AWS发布了查询语言PartiQL，这是个与SQL兼容的查询语言，可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。
用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库，像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用，或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式，同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询，另外，PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库，查询无固定结构的资料。
AWS表示，PartiQL的出现，是为了满足自家查询和转换大量资料的需求，其提供严格的SQL兼容性，可与标准SQL混合使用，执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation）操作，并以最小扩充支持巢状和半结构化资料，让开发者以简单且一致的方法，不需要更改查询语言，就能查询各种格式和服务的资料。
PartiQL具格式独立性与储存独立性，PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式，无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式，查询语句的写法都相同，PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作，才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存，因此适用于不同的底层资料储存。
虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题，已有不少解决方案，AWS指出，像是Postgres JSON同样也兼容于SQL，但是却无法良好地处理JSON巢状资料；而半结构化查询语言，虽然能良好处理巢状资料，但却无法与SQL语言兼容。AWS提到，PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。
目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL，Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源，公开教学、规范以及参考实作，所有社群都能使用并参与贡献。
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
01
MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，最大的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点。
02
Cassandra——是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，具有模式灵活、多数据中心识别，可扩展性强等特点 。
03
Hadoop HBASE——采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上。
04
Couchbase——是一个集群化的、基于文档的数据库系统，它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问，将大部分数据都存储在 RAM 中。
05
Neo4j——是面向网络的数据库。也就是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但它将结构化数据存储在网络上而不是在表中。
