虽然sql数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。但是Nosql数据库之间的不同，远超过两 sql数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 Nosql数据库。针对这种情况，这里对Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase 进行了比较：
1. CouchDB
所用语言：Erlang特点：DB一致性，易于使用
使用许可：Apache
协议：HTTP/REST。
双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制。MVCC – 写操作不阻塞读操作，可保存文件之前的版本，Crash-only（可靠的）设计，需要不时地进行数据压缩。
视图：嵌入式 映射/减少
格式化视图：列表显示，支持进行服务器端文档验证，支持认证，根据变化实时更新，支持附件处理，因此，CouchApps（独立的js应用程序），需要jQuery程序库。
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。例如：CRM、CMS系统。master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
2. Redis
所用语言：C/C++特点：运行异常快
使用许可：BSD
协议：类Telnet。
有硬盘存储支持的内存数据库，但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘，2.4以后版本不支持该特性！Master-slave复制，虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，适合计算极限值或统计数据，支持sets、队列、支持哈希表、支持排序 sets、支持事务、支持将数据设置成过期数据，允许用户实现消息机制。
最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
3. MongoDB
所用语言：C++特点：保留了sql一些友好的特性（查询，索引）。
使用许可：AGPL（发起者：Apache）
协议：Custom，binary（BSON）
Master/slave复制，内建分片机制、支持javascript表达式查询、可在服务器端执行任意的JS函数、update-in-place支持比CouchDB更好、在数据存储时采用内存到文件映射、对性能的关注超过对功能的要求、建议最好打开日志功能、在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb、空数据库大约占192Mb、采用GridFS存储大数据或元数据
最佳应用场景：适用于需要动态查询支持，需要使用索引而不是map/reduce功能，需要对大数据库有性能要求，需要使用 CouchDB，但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。例如：你本打算采用 MysqL或 Postgresql，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。4. Riak
所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript特点：具备容错能力
使用许可：Apache
协议：HTTP/REST或者 custombinary。
可调节的分发及复制(N，R，W)，用JS或Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持，使用JS或Erlang进行 Map/reduce连接及连接遍历，可作为图形数据库使用，大数据对象支持，提供“开源”和“企业”两个版本，全文本搜索、索引、通过 Riak搜索服务器查询，支持Masterless多站点复制及商业许可的SNMP监控。
最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。5. Membase
所用语言：Erlang和C特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群
使用许可：Apache 2.0
协议：分布式缓存及扩展。
非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据，可持久化存储到硬盘，所有节点都是唯一的，在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元，写数据时通过去除重复数据来减少IO，提供非常好的集群管理 web界面，更新软件时软无需停止数据库服务，支持连接池和多路复用的连接代理。
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）。
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，基于Jruby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）