1. CouchDB
•所用語言： Erlang
•特點：DB一致性，易于使用
•使用許可： Apache
•協議： HTTP/REST
•雙向數據復制，
•持續進行或臨時處理，
•處理時帶沖突檢查，
•因此，采用的是master-master復制（見編注2）
•MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
•可保存文件之前的版本
•Crash-only（可靠的）設計
•需要不時地進行數據壓縮
•視圖：嵌入式 映射/減少
•格式化視圖：列表顯示
•支持進行服務器端文檔驗證
•支持認證
•根據變化實時更新
•支持附件處理
•因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）
•需要 jQuery程序庫
最佳應用場景：適用于數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。 例如： CRM、CMS系統。
master-master復制對于多站點部署是非常有用的。 （編注2：master-master復制：是一種數據庫同步方法，允許數據在一組計算機之間共享數據，
并且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。）
2. Redis
•所用語言：C/C++
•特點：運行異常快
•使用許可： BSD
•協議：類 Telnet
•有硬盤存儲支持的內存數據庫，
•但自2.0版本以后可以將數據交換到硬盤（注意， 2.4以后版本不支持該特性！）
•Master-slave復制（見編注3）
•雖然采用簡單數據或以鍵值索引的哈希表，但也支持復雜操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
•INCR & co （適合計算極限值或統計數據）
•支持 sets（同時也支持 union/diff/inter）
•支持列表（同時也支持隊列；阻塞式 pop操作）
•支持哈希表（帶有多個域的對象）
•支持排序 sets（高得分表，適用于范圍查詢）
•Redis支持事務 •支持將數據設置成過期數據（類似快速緩沖區設計）
•Pub/Sub允許用戶實現消息機制
最佳應用場景：適用于數據變化快且數據庫大小可遇見（適合內存容量）的應用程序。 例如：股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。
（編注3：Master-slave復制：如果同一時刻只有一臺服務器處理所有的復制請求，這被稱為 Master-slave復制，通常應用在需要提供高可用性的服務器集群。）
3. MongoDB
•所用語言：C++
•特點：保留了SQL一些友好的特性（查詢，索引）。
•使用許可： AGPL（發起者： Apache）
•協議： Custom, binary（ BSON）
•Master/slave復制（支持自動錯誤恢復，使用 sets 復制）
•內建分片機制
•支持 javascript表達式查詢
•可在服務器端執行任意的 javascript函數
•update-in-place支持比CouchDB更好
•在數據存儲時采用內存到文件映射
•對性能的關注超過對功能的要求
•建議最好打開日志功能（參數 –journal）
•在32位操作系統上，數據庫大小限制在約2.5Gb
•空數據庫大約占 192Mb
•采用 GridFS存儲大數據或元數據（不是真正的文件系統）
最佳應用場景：適用于需要動態查詢支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要對大數據庫有性能要求；需要使用 CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。 例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。
4. Riak
•所用語言：Erlang和C，以及一些Javascript
•特點：具備容錯能力
•使用許可： Apache
•協議： HTTP/REST或者 custom binary
•可調節的分發及復制(N, R, W)
•用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進行驗證和安全支持。
•使用JavaScript或Erlang進行 Map/reduce
•連接及連接遍歷：可作為圖形數據庫使用
•索引：輸入元數據進行搜索（1.0版本即將支持）
•大數據對象支持（ Luwak）
•提供“開源”和“企業”兩個版本
•全文本搜索，索引，通過 Riak搜索服務器查詢（ beta版）
•支持Masterless多站點復制及商業許可的 SNMP監控
最佳應用場景：適用于想使用類似 Cassandra（類似Dynamo）數據庫但無法處理 bloat及復雜性的情況。適用于你打算做多站點復制，但又需要對單個站點的擴展性，可用性及出錯處理有要求的情況。 例如：銷售數據搜集，工廠控制系統；對宕機時間有嚴格要求；可以作為易于更新的 web服務器使用。
5. Membase
•所用語言： Erlang和C
•特點：兼容 Memcache，但同時兼具持久化和支持集群
•使用許可： Apache 2.0
•協議：分布式緩存及擴展
•非常快速（200k+/秒），通過鍵值索引數據
•可持久化存儲到硬盤
•所有節點都是唯一的（ master-master復制）
•在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元
•寫數據時通過去除重復數據來減少 IO
•提供非常好的集群管理 web界面
•更新軟件時軟無需停止數據庫服務
•支持連接池和多路復用的連接代理
最佳應用場景：適用于需要低延遲數據訪問，高并發支持以及高可用性的應用程序 例如：低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用，高并發的 web 應用比如網絡游戲（例如 Zynga）
6. Neo4j
•所用語言： Java
•特點：基于關系的圖形數據庫
•使用許可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商業許可
•協議： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
•可獨立使用或嵌入到 Java應用程序
•圖形的節點和邊都可以帶有元數據
•很好的自帶web管理功能
•使用多種算法支持路徑搜索
•使用鍵值和關系進行索引
•為讀操作進行優化
•支持事務（用 Java api）
•使用 Gremlin圖形遍歷語言
•支持 Groovy腳本
•支持在線備份，高級監控及高可靠性支持使用 AGPL/商業許可 最佳應用場景：適用于圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql數據庫的最顯著區別 例如：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜
7. Cassandra
•所用語言： Java
•特點：對大型表格和 Dynamo支持得最好
•使用許可： Apache
•協議： Custom, binary (節約型)
•可調節的分發及復制(N, R, W)
•支持以某個范圍的鍵值通過列查詢
•類似大表格的功能：列，某個特性的列集合
•寫操作比讀操作更快
•基于 Apache分布式平臺盡可能地 Map/reduce
•我承認對 Cassandra有偏見，一部分是因為它本身的臃腫和復雜性，也因為 Java的問題（配置，出現異常，等等）
最佳應用場景：當使用寫操作多過讀操作（記錄日志）如果每個系統組建都必須用 Java編寫（沒有人因為選用 Apache的軟件被解雇） 例如：銀行業，金融業（雖然對于金融交易不是必須的，但這些產業對數據庫的要求會比它們更大）寫比讀更快，所以一個自然的特性就是實時數據分析
8. HBase （配合 ghshephard使用）
•所用語言： Java
•特點：支持數十億行X上百萬列
•使用許可： Apache
•協議：HTTP/REST （支持 Thrift，見編注4）
•在 BigTable之后建模
•采用分布式架構 Map/reduce
•對實時查詢進行優化
•高性能 Thrift網關
•通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判
•支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
•Cascading, hive, and pig source and sink modules
•基于 Jruby（ JIRB）的shell
•對配置改變和較小的升級都會重新回滾
•不會出現單點故障
•堪比MySQL的隨機訪問性能 最佳應用場景：適用于偏好BigTable:)并且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。 例如： Facebook消息數據庫（更多通用的用例即將出現）