一、目前哪些NoSQL数据库的特点

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是较早的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

延伸阅读：

二、comdb/comdbfast数据库

Comdb是一个独立的持久数据存储模块，它的初衷是设计一个具有快速查询能力的简单关系存储模型，它将数据以KEY<->DATA的形式存储在系统中，并提供由KEY到DATA的单向快速查询。

comdb对外实现的功能

按单个key值实现data的获取/添加/删除/修改按多个key值实现data的批量的获取/添加/删除/修改与其他模块支持长短连接采用非对等线程模式进行数据的更新和查询对于线性增长的key值，支持多机扩展功能（comdbtrans）支持对数据的除重处理(comdb-elim)

comdb作为一个通用的存储模块，为满足不同种需求的需要，在设计上做了多种优化和升级，以下版本已经完成设计，在以后的一段日子里，会陆续发布：

支持64位key字段的comdb:采用hash_map实现的comdb,支持64位的key值查询.单个comdb支持亿级数据需要2G内存左右,缺点是暂时没有找到有效的数据组织方式,进行线性的扩容.支持一次读写的comdb:在大数据量随机读写的应用中,一次读取与两次读取有较大的差异,此版本中,comdb对数据进行一次读取(普通comdb采用2次读取的方式)支持压缩的功能选项:在文本数据的存储中,压缩处理是个不错的选择,降低存储成本的前提下,性能依然有50%的提高(要是所有数据都能压缩就爽了:))支持DIRECT_IO读数据选项:在大数据量随机读取的应用中,采用DIRECT_IO进行数据读取，可以有效的提高读取效率。采用此选项建议前端采用cache机制。