除此接触这三个词的概念，对今天看的资料最了一些整理。
之前经常有看到memcache、Redis与MongoDB相关的数据库，最开始意味这些都只是用来做数据库优化的缓存工具，后来具体看了一些资料之后才发现，这些都是Nosql，下面是网站查找的资料整理出来的知识，比较粗糙，希望在之后的学习中能够不断地完善，获得更深层次的理解。
memcache、Redis与MongoDB是最常用的Nosql数据库，用于解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。对于超大规模，超大流量以及高并发应用情景具有极大的优势。下面是三种数据库的相关特点与比较。
Memcache
优点
- Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。
- 支持直接配置为session handle。
缺点
- 只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
- 无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。
- 无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。
- Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。
Redis
优点
- 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）
- 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失 的手段。
- 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
- 单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
- 支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
- 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
缺点
- Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
- 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
- Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。
MongoDB
优点
- 更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
- 处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。
- 高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。
- 快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。
- 非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。
更类似Mysql，支持字段索引、游标操作，其优势在于查询功能比较强大，擅长查询JSON数据，能存储海量数据。Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代。
缺点
- 不支持事务。
- MongoDB占用空间过大 。
- MongoDB没有成熟的维护工具。
对比
memcache、Redis与MongoDB等常用nosql解决方案。
三者的对比特性对比如下表：
| 特性 | memcache | Redis | MongoDB |
|---|---|---|---|
| 性能（TPS） | 较高 | 较高 | 高 |
| 便利性 | 数据结构单一 | 数据结构较丰富，较少IO | 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。 |
| 存储空间 | 基于LRU算法可改最大可用内存 | redis2.0后增加VM特性，突破物理内存的限制；可设置过期时间（类似memcache） | 适合大数据量存储，依赖OS的VM做内存管理，内存消耗较大，服务应独立 |
| 可用性（单点问题） | 本身无数据冗余机制；依赖成熟的hash或者环状算法预防故障，解决单点故障引起的抖动问题 | 单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，无增量复制，存在性能和效率问题 | 支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制 |
| 可靠性（持久化） | 不支持，通常用在做缓存,提升性能 | 依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响 | 从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性 |
| 事务支持 | 在并发场景下，用cas保证一致性 | 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行 | 不支持事务 |
| 数据分析 | 不支持 | 不支持 | 内置了数据分析的功能(mapreduce) |
| 应用场景 | 动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding） | 数据量较小的性能操作和运算 | 主要解决海量数据的访问效率问题 |
参考：
- Nosql简介 Redis，Memchche,MongoDb的区别
- MongoDB与Redis的比较
- MongoDB和Redis区别
