MongoDB、ElasitcSearch、Redis和HBase是目前最受欢迎的四种NoSQL数据库产品。 在实际开发中，这四个数据库的区别是什么？ 我应该选哪个？ 这是很多网络开发面临的课题吧。 这里总结了这四个数据库产品的特点和应用场景。 为了帮助选择正确的数据库，希望能更深入地理解这四个数据库的特点。
一、自述
Redis的优点：
读写性能优异； 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式； 支持主从复制，主机可以自动将数据同步到从机并从机读写数据。 数据结构丰富：除了string类型的value外，还支持string、hash、set、sortedset和list等数据结构。 Redis极限：
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、数据大小和服务器硬件的性能，在日常环境中QPSjwdlf约为1-2w左右。 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。 由于Redis属于字符串类型，且内存消耗较大，因此可以使用dict[哈希表]压缩存储以减少内存消耗。 二.蒙哥数据库
MongoDB的好处：
无模式； 查询和索引方法灵活，是与SQL最相似的无SQL； 支持复制集、主体、互主体、自动切片等特性。 Mongodb的缺点：
簇片内数据分布不均匀，单体可靠性比较差的大数据量持续插入，写入性能有较大变动； 磁盘空间比较大。 三. HBase
HBase的好处：
存储容量大，一个表可以容纳几亿行、几百万列； 在可按版本检索、可检索所需历史版本数据的负荷较高的情况下，通过简单添加机器即可实现水平分割扩展，与Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性(HDFS )和大量数据分析的高性能(MapReduce分布式复制) 可以有效地避免单点故障的发生。 HBase的缺点：
基于Java语言实现和Hadoop体系结构意味着API适用于Java项目。 node开发环境中需要的依赖项多、配置麻烦、不知道如何配置、占用了大量内存(例如缺少永久配置等文档)，并且被构建为针对大量分析而优化的HDFS，因此读取性能不高； 与其他NoSql相比，API相对笨拙。 四.电子搜索
电子搜索的好处：
横向扩展可扩展性：作为大型分布式群集，可以轻松将新服务扩展到ES群集，也可以作为轻量级搜索引擎单独运行。 与传统的关系数据库相比，功能更加丰富的：提供了全文搜索、同义词处理、关联度排名、复杂的数据分析和对大量数据的几乎实时处理等功能。 分片机制可以将：中的相同索引分割为多个分片，并且利用分割后的思想来更好地提高处理效率。 高可用性：提供了一种复制副本(Replica )机制，允许在一个分片上设置多个复制副本，并且群集在某些服务器故障后仍能正常工作。 开箱后：立即提供易于使用的API，易于构建、部署和使用服务。 电子搜索的缺点：
很明显，不能更改字段类型。 如果需要添加新数据和新字段，则当elasticSearch执行搜索时，必须更改格式。 以前的数据需要重新同步，管理数据有很多困难。 总结低写入性能、高硬件资源消耗：
MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase，这四个数据库是当前NoSQL中最火爆的数据库，掌握它们后，就可以保留互联网开发中的大部分数据存储需求这里要强调的是，没有最好的数据库，就像买衣服一样，只有最适合你的APP应用场景的数据库，所以在选择数据库之前，必须考虑自己的APP场景是否合适。 让我们总结一下这些数据库的应用场景：
如果对数据读写要求非常高，数据规模不大，也不需要长期存储，请选择redis。如果数据规模大，数据读取性能高，则必须频繁更改数据表的结构。 在某些情况下，还需要选择MongoDB的聚合查询。 如果需要构建搜索引擎，或者希望构建高数据可视化平台，并且数据具有一定的分析价值，或者上司是土豪，请选择ElasticSearch； 如果需要存储大量的数据，而自己也不知道数据的规模将来会有多大，例如大型电气公司(京东、天猫)的历史订单，如果每天发生千万级的量，就选择基于h。 4种NOSQL的比较图如下所示。