1.1 HBase
1.1.1 优点
1.大：一个表可以有几十亿行、几百万列。2 .列群集)存储和权限控制，列群集)独立搜索。
3 .稀疏：空(null )列不占用内存空间，因此表可以设计得非常稀疏。
4 .多版本：每个单元格中的数据可以有多个版本，默认情况下会自动分配版本号，并成为插入单元格时的时间戳。
5 .数据类型单一：在HBase中，数据类型都是字符串。
6 .无模式：每行都有可排序的rowKey和任意数量的列，可以根据需要动态添加列，同一表中的不同行可以有完全不同的列。
7 .可靠性： WAL预写日志(write-ahead log )机制可以确保在写入数据时不会因群集异常而丢失写入数据，复制机制可以在群集发生严重问题时而且Hbase在基础上使用HDFS，HDFS本身也有备份。
8 .高性能：由于底层LSM数据结构和原始密钥规则数组等体系结构上的独特设计，Hbase具有非常高的写入性能。 region分割、主键索引和缓存机制使Hbase在大量数据下具有一定的随机读取性能，查询Rowkey的性能可以达到毫秒级。
1.1.2 缺点
1.HBase是非关系数据库，但不支持SQL语句。2 .单个RowKey特定的限制决定了不能有效地支持多个条件查询
1.2 Redis
1.2.1 优点
1 .字符串、列表(双向链接表)、列表(混列表)、集)集合)、zset (排序集)、hyperloglogloogold3 .支持持久化操作，将aof和rdb数据持久化到磁盘，进行数据备份和数据恢复等操作，防止数据丢失的手段非常好。
支持复制数据复制。 master-slave机制允许实时同步复制数据，并支持多级别复制和增量复制。 主从属机制是Redis进行HA的重要手段。
5 .单线程请求，所有命令串行执行，并发执行，无需考虑数据完整性问题。
支持pub/sub消息订阅机制，可用于消息订阅和通知。
7 .支持简单的办公需求，但行业使用场景少，不成熟。
1.2.2 缺点
1. Redis只能使用单线程，性能受CPU性能的限制，因此单实例CPU最多可以达到5-6wQPS秒。 (取决于数据结构、数据大小以及服务器硬件的性能，在日常环境中QPShhdsl约为1-2w左右。2 .支持简单的办公需求，但行业使用场景少，不成熟，既是优点也是缺点。
3 .由于3. Redis是字符串类型，内存占用量很大，因此可以使用dict (散列表)来压缩存储并减少内存占用量。
1.3 MongoDB
1.3.1 优点
1.写入负载高，MongoDB插入速度高。2 .处理大规模的单表，数据表过大时可以轻易拆分表。
4 .高可用性、M-S不仅方便快捷，而且MongoDB还可以快速、安全、自动地实现节点(数据中心)故障切换。
5 .快速查询，MongoDB支持管道等二维空间索引，可以快速准确地从指定位置检索数据。 MongoDB启动后将数据库中的数据作为文件映射加载到内存中。 如果内存资源相当丰富，数据库查询速度将大大提高。
6 .非结构化数据的爆炸性增长，添加列可能会锁定整个数据库，也可能会增加负载从而降低性能。 由于MongoDB的弱数据结构模型，添加新字段对旧表没有任何影响，整个过程非常快。
1.4 Memcache
1.4.1 优点
1. Memcached具有多核优势，单实例吞吐量极高，可达数十万QPS。 (取决于key、value的字节大小和服务器硬件性能，在日常环境中QPShhdsl约为4-6w左右。 适合最大限度的承载量。支持直接配置到session handle。
1.4.2 缺点
1.仅支持简单的密钥/值数据结构，并不像Redis那样支持丰富的数据类型。2 .无法持久化，无法备份数据，只能用于缓存，并且重新启动后所有数据都将丢失。
3 .数据无法同步，无法将MC中的数据迁移到其他MC实例。
4. Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大会降低内存利用率，即使在低利用率情况下也会出现踢出局等问题。 用户需要重视value设计。