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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package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
《深入NoSQL》（Shashank Tiwari）电子书网盘下载免费在线阅读
链接：
提取码：imed
书名：深入NoSQL
作者：Shashank Tiwari
译者：巨成
豆瓣评分：6.1
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2012-11
页数：294
内容简介：
《深入NoSQL》是一本全面的NoSQL实践指南。书中主要关注NoSQL的基本概念，以及使用NoSQL数据库的切实可行的解决方案。书中介绍了基于MapReduce的可伸缩处理，演示Hadoop用例，还有Hive和Pig这样的高层抽象。包含许多用例演示，同时也会讨论Google、Amazon、Facebook、Twitter和LinkedIn的可伸缩数据架构。
作者简介：
Shashank Tiwari，创业者、开发者、技术作家、演讲者和导师，技术型创业公司Treasury of Ideas（）的创始人。
他是一位经验丰富的软件开发者和企业家，长期关注高性能应用、分析、Web应用以及移动平台，对数据可视化和统计机器学习有着浓厚的兴趣，喜欢喝咖啡、吃甜点、骑自行车。他撰写了许多技术文章和著作，并且应邀在全球各地的技术会议上进行演讲。
你如何有效地构建一个分布式企业架构?这是一个艰巨的，并且有点模糊的问题，类似于问别人你如何建立一个房子?答案取决于你要建什么样的住宅。同样，你如何决定构建你的分布式系统，将在很大程度上取决于可用的资源和业务需求。分布式架构有许多方面和很多选择，每个都有它自己的目的，优缺点，以及用例。这里有一些关键元素概述：客户端和服务器客户端/服务器分布和客户本身的性质(最终用户设备)，就是在理解分布式架构的重要因素。如果客户端只是提供一个用户界面，那么服务器几乎将要做所有的工作。如果客户端托管一部分或全部应用程序，甚至一些数据(例如瘦或者胖客户端)，那么它代表了架构的一个重要部分。一台台式电脑通常有很多自己的内存空间和处理能力，来托管和运行应用程序，只是偶尔才从服务器更新。相比之下，移动设备(甚至是很多智能手机)没有大量资源，要严重依赖服务器来处理大部分的工作负载。在某些情况下，这似乎是一个胖客户端的安排，而实际上是一个瘦客户端。例如，一个远程桌面应用程序可能是托管在一个服务器或虚拟PC上，这样可以轻松地在本地通过用户界面来使用PC。这张前景图上缺少了什么?显然，上述示例遗漏了现代分布式架构一个非常重要组件——中间层。网络是最明显的例子，它使用一个多层次的设计。web服务器负责通过浏览器将静态或动态内容显示给终端用户。应用程序服务器托管实际应用程序，这些应用是通过浏览器来访问的。数据库服务器存储所有通过应用交付的、使用的和收集到的数据。(记住，每一层之间的连接和沟通作为架构的一个部分，和他们层次本身同样重要)。企业想向公司以外的终端用户公开应用程序，如客户、合作伙伴和供应商，通常用这种方式选择基于web的分布式架构。当然，企业数据本身可能被进一步分布到多个数据库，创建一个更不同的架构。一些数据可能位于一个传统的关系型SQL数据库中。非结构化数据可以驻留在一个或多个NoSQL数据库中，在数据管理领域相对较新的选择方案。《理解NoSQL(Making Sense of NoSQL)》一书的作者，Dan McCreary(与Ann Kelly合著)指出，大数据不仅仅改变数据库的表面。它也会慢慢影响到企业软件。“我们在管理大型数据集方面已经有了巨大的创新,并且这能够使开发人员更敏捷。我想接下来的10年，在公司构建软件的方式上，会有很大的影响。”当一个不够时使用基于网络的“即服务”模式，一部分或所有这些服务器和数据库可能位于云端。这将把我们带入下一个分布式计算主要方面中去——使用多个服务器。使用多个服务器的最大好处是没有单点故障。在 “点对点”的分布式架构中，每台机器可以处理所有任务(虽然没有一台机器可以一次处理所有的任务)。工作量负载随着需求在服务器之间进行分配和重新平衡。这种方法使得资源利用率最大化，并且如果一个节点宕掉了，允许故障转移到其他仍在运行的服务器上。数据，计算工作量和沟通都是分布式的，降低影响性能瓶颈的发病率。这是一个创建分布式系统高度可扩展的方法。它比使用单一的大型服务器使用更少的昂贵设备，并且为应用程序的持续可用性提供了大量的冗余。当需要多个服务器时，他们可能会在本地或数据中心中提供。许多企业现在在因为他们分布式架构的不同方面包括软件、平台或基础设施，使用私有云或混合云。分布式架构框架和协议构建一个分布式系统涉及很多很多不同的组件，包括从API和数据库到服务器以及通信网络。在非常放大的层面，你需要一个框架，用于实现和管理这些组件，比如当前流行的Hadoop框架。在缩小层面，你需要方法和规则，从而在事务处理层确实的把事情做好。这往往是SOA(面向服务架构)及其相关协议发挥作用之处。Nice Systems公司的架构总监Arnon Rotem-Gal-Oz这样说，“SOA仅仅是我们用来构建分布式系统的一个好的方法。当你正在通过框架，比如.net，构建一个系统时，你会发现一种不错的方式来模块化和组件化你的系统，当在SOA原则基础上建议灵活性时。”他指出,实际上将SOA部署在框架(比如hadoop)的顶部来获得双方的利益是可行的。你可能会说，分布式架构“房子”的蓝图一直以来变得越来越复杂。然而，尽管功能可能改变，潜在的好处对于企业保持惊人的一致：更多的计算能力、更好的可扩展性、更多的一致性、更多的可用性、更高的速度和更少的开销。责编：罗信
如何玩转 NoSQL数据库？作者：IT专家网
Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB，Riak和Cassandra等NoSQL数据库的特性。他指出这其中最重要的特性是“NoSQL不会限制住你”。
Weather公司，致力于天气报告和天气预报业务，其并不缺乏数据，当然也不缺乏数据管理工具。但它为什么需要三种不同的NoSQL数据库？
最近，我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了这个疑问，除了公司的CIO,Bryson Koehler还是其他很多业务单元的孵化者,包括Weather Channel，WeatherFX，Weather Underground，和Intellicast等。Weather公司每天获取和处理着约20万亿字节数据，对外提供当前全球天气状况，并为航空公司，紧急服务，货运商，公用事业，保险，以及在线天气网站和天气应用程序的用户提供天气预报服务。每天需求增加了数十亿的天气数据请求，并且预期响应时间要在10毫秒左右。
Riak是Weather 公司的后台NoSQL数据库，服务于公司的事务性存储公用网络(SUN)数据获取平台，它运行在多个亚马逊网络服务(AWS)的可用区域上，并以每小时15次的频率捕获超过20亿气象数据信息，。所以，Riak具有明确的处理规模，但该公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB数据库，为Weather.com 上IOS和Android移动应用程序服务。
Weather 公司使用了不同的产品，Koehler解释说，因为“不同的工具有不同的优势。
Cassandra，它服务于Weather 公司以及全球消费者使用的第三方天气应用的API数据：“我们的数据分发平台每秒处理数十万的事务，我们发现Cassandra在用于全球分发数据上是一个很棒的解决方案，并且在[数据库]读取方面体现出很高的可用性 “。它本质上为全球各地消费者所使用的数据服务，包括Weather 公司和第三方的天气应用程序。
MongoDB，它提供了Weather.com网站和移动应用程序的中间层缓存功能：“离开我们的核心API，我们还没有全部Weather.com内容，所以MongoDB是容器和分发站，为Weather.com以及Android和iOS上的移动应用程序服务。Mongo有很多好处，这些好处基于其内建的JSON格式以及灵活性上。“
Riak，用于消费气象数据和观测，包括来自世界各地的图片和视频等：“我们喜爱Riak因其优秀的数据摄取能力，而且是以一种全球分布式的方式来实现。这对于从全球分布式平台上获取数据的入站式数据库是一个真正可靠的选择。
我曾听说Datastax，Basho和Couchbase的高管贬低MongoDB的可扩展性，但MongoDB指向大规模部署，在Facebook对超过200万台移动设备上应用程序提供支持，在eHarmony公司，MongDB每天处理着数十亿的潜在比赛预约。据Koehle所述，MongoDB为Weather.com和Weather.com移动应用程序处理着“每天十亿交易”，“毫无疑问，你可以通过配置和部署Mongo来处理大批量的交易数据。”
尽管如此，Koehler承认，他将“很乐于看到MongoDB继续使全球集群和多位置[功能]更加无缝化且易于使用。” 这些属于全球性的分布式集群，复制和负载平衡是Cassandra和Riak众所周知的功能。
从规模讨论的角度来看，很少有公司达到Weather公司的经营规模。易于开发，架构灵活性和JSON数据处理使得MongoDB的成为世界上最流行的NoSQL数据库。这就是为什么微软和IBM都进行了MongoDB的模仿，如微软的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant，而不是Cassandra和Riak。
Weather公司可以从三个NoSQL标准降低至两个的过程中得到巩固，Koehler说，但公司没有准备好这么做。
“由于我们构造了由许多不同的数据解决方案组成的网状结构，我们目前的环境已过于复杂，”他说。“我们希望给团队一些自由的空间，让我们可以了解所有选择的利弊，但你将会看到一些整合。”
到了那个时候，迁移将不在是一件难事，因为“关于NoSQL数据库最重要的事情是，你不会被困在其中，” Koehler说。“如果你的架构和编码正确，从一个数据库迁移到另一个并不难。随着模式的自由以及数据转存技术的发展，无论前者是一个key-value存储或其他什么形式，转储数据都将十分容易。“
对特定产品进程自定义编码的复杂的存储过程已经一去不复返了，Koehler说，但关于“结构化和编码正确”还有很多需要考虑的地方?这样做是为了避免特殊供应商提供的工具和功能可能让你身陷其中。他举了亚马逊网络服务“(AWS)的消息服务为例。
“你不必让服务在云中运行，”他解释说。“你可以只部署自己的RabbitMQ的环境，而不是陷于其中，所以你可以将一个原先部署在AWS 上的应用程序转而部署在谷歌计算云服务上。无论它是数据平台，存储环境，或云计算环境，都要小心别让自己局限在一个仅由一个供应商提供的小范围空间内“。
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