Redis本质上一个Key/Value数据库，与Memcached类似的NoSQL型数据库，但是他的数据可以持久化的保存在磁盘上，解决了服务重启后数据不丢失的问题，他的值可以是string（字符串）、list（列表）、sets（集合）或者是ordered sets（被排序的集合），所有的数据类型都具有push/pop、add/remove、执行服务端的并集、交集、两个sets集中的差别等等操作，这些操作都是具有原子性的，Redis还支持各种不同的排序能力

Cassandra属于最近比较流行的一款NoSQL数据库，http://nosql-database.org/中给NoSQL的定义如下：下一代的数据库产品应该具备这几点：非关系型的，分布式的，开源的，可以线性扩展的。这类数据库最初的目的在于提供现代网站可扩展的数据库解决方案。这个运动开始于2009年初，目前正在迅速的发展。这种类型的数据库具有：自由的schema，数据多处备份，简单的编程API，数据的最终一致性保证等等。

Cassandra是结合了Google Bigtable的数据模型和Amazon Dynamo高可用框架的一个产品。High availability高可用性, Decentralized:每个节点在集群中都是对等的.不存在单点失效,客户端进行访问时,对于任意节点的访问都是一样的.

本文将为大家介绍NoSQL数据库Apache Cassandra的配置与相关问题,随着Twitter与Digg投奔NoSQL，传统关系数据库已经日显疲态。 标签：Cassandra 在这里我们将介绍的是NoSQL数据库Apache Cassandra的配置与相关问题。现在数据库市场对于NoSQL的关注度日益升高。

第十课的内容以文字描述为主-陈颜铭NoSQL并不是No-SQL，而是指NotOnlySQL。对NoSQL的理解NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是任何项目的首选。绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的（比如具有更高性能的固态硬盘阵列），一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重！不要为了NoSQL而NoSQL，可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。

索引分片与自动分片分片，其实很容易！片键与片键选择片键与片键选择老陈：实际应用中应当各自权衡，而不是一味的追求哪个更好！分片集群的组成部分创建分片管理分片结语老陈：最近我团队的项目进入了关键时期，耽搁了这么久才放出第九课，实在是很惭愧！

内容主从复制MongoDB支持的主从复制模式：一对多多对多多对一貌似很强大！主从复制 - 选项副本集就是具有自动故障恢复功能的主从集群副本集故障转移集群副本集——特点老陈：最大的特点就是MongoDB的副本集机制还没开发完成。

教学内容启动和停止启动，略过……贸然的停止MongoDB引擎会导致数据丢失，想稳妥的终止MongoDB可以这么办：如果是作为前端（shell方式）运行的，可以直接按下CTRL+C；如果是Windows服务，可以在服务控制面板使用菜单停止；

教学内容数据库命令 - 概览MongoDB目前支持的命令数量已经超出了100多个，这里列出了一些常用命令。

group是较为复杂的聚合操作，它与关系型数据库中的GROUPBY类似，但更加强大。group先选定分组依据的键，然后将集合根据键值的不同分成若干组。之后再聚合每一组内的文档产生查询结果。参数说明：key：分组依据；cond：查询条件；

如果您的find操作只用到了一个键，那么索引方向是无关紧要的；当创建复合索引的时候，一定要谨慎斟酌每个键的排序方向。*/创建索引MongoDB的索引机制与传统的关系型数据库索引几乎是一样的，绝大多数优化SQL索引的技巧也都适用于MongoDB。

MongoDB的查询语句仅允许包含常量，无法对文档或其他文档中的键值进行引用。这显然很不方便，但反过来想想，这样的约束可以迫使开发者做出更高性能的架构（在MongoDB世界里大家要学会发扬数据冗余的设计理念！）。子键筛选也就是我们在SQL数据库中见怪不怪的字段筛选。

插入时MongoDB会检查文档是否包含_id，如果文档没有指定_id，MongoDB会为其创建；对于多个文档，我们推荐批量操作，批量操作有如下优点：更少的连接次数；更少的信息头检测；对“待插入集合”的灵活控制；默认情况下，插入文档时MongoDB仅检查传入数据是否包含_id以及数据大小是否超过4MB（v1.8+为16M），除此之外不再做任何验证。

文档式存储的特色就是允许文档对象的嵌套，这能够使我们的实体数据在MongoDB的存在形式更加自然。

云计算环境中SSD在Cassandra测试的性能表现

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。）Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。

CAP（Consistency，Availabiity，Partition tolerance)理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性，但带来的是写性能的下降。MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库，MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高，这在很多大型站点中是可行的。因为MongoDB是非原子性的，所以如果如果应用需要事务，还是需要选择MySQL等关系数据库。<br><br>NoSQL数据库，顾名思义就是打破了传统关系型数据库的范式约束。很多NoSQL数据库从数据存储的角度看也不是关系型数据库，而是key-value数据格式的hash数据库。由于放弃了关系数据库强大的SQL查询语言和事务一致性以及范式约束，NoSQL数据库在很大程度上解决了传统关系型数据库面临的诸多挑战。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

本文将以实战的形式，向您展示如何用C#访问MongoDB，完成常见的数据库操作任务，同时，也将介绍MongoDB的客户端（命令行工作模式）以及一些基础的命令。 完全没有接触MongoDB或对MongoDB有一点了解的C#开发人员。因此本文是一篇入门级的文章。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。