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1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。
NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。
如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。
如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。
如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。
当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。
mongodb hoodoop hbase 等。现在都挺火的。目前京东，58，360都在使用mongodb。
企业应用系统架构优化方法
系统优化是一个全面而复杂的工作，很难通过某一方面的提升而获得很好的效果，也很难在一朝一夕完成系统的全面优化，每个系统都有其特性，需要综合分析综合考虑才能获得比较好的效果。 我下面为大家整理了一些企业应用系统架构优化的方法，欢迎阅读参考：
1 实现动静分离
所谓“动静”分离，就是将静态资源如图片、CSS、Js等和动态资源如JSP、Servlet等进行分开的处理，通过使用不同的服务器，从而加快页面的响应速度，这是目前互联网应用最常用的方式之一，但是在企业应用端相对应用较少。
动静分离至少有两个方面的好处，一是提高了静态资源的处理速度，因为应用服务器处理静态资源的速度—般都不如专业的web服务器，第二个好处就是减少了应用服务器的负担，应用服务器专注于处理动态请求，这对系统的稳定运行是有很大的帮助的。
要实现动静分离，有两种方式，一种是在加载静态资源的HTML语言中，将地址指定到不同的IP/域名上，实现彻底的分离。这种方式需要在设计之初进行考虑，并不适合优化项目，因为这种修改会产生很大的工作量。第二种方式是通过分发器，拦截对静态资源的访问，将动态资源转发给后端的应用服务器，实现动静分离。这种方式的好处是不需要改动现有的代码，仅需要做部署方式故调整，增加web服务器进行静态资源的处理。示意图如下：
目前转发器比较多，既有老牌的Apache Web Server、有性能卓越的Zeus，也有目前如日中天的Nainx，不同的项目可以按照各自的需求进行选择。
2 使用缓存技术
缓存技术是巨型项目、超大型项目中最重要的技术，范围也比较广，从前端的页面、应用中的数据、数据库本身等均可以进行缓存，每个方面使用的技术也千差万别。使用缓存可以带来两个方面的好处，一是缓存的数据可以被高速加载，从内存中读取数据比通过数据库或磁盘读取具有更好的效率;二是最重要的，减少了数据库服务器的压力，有利于数据库的稳定，数据库可以使用更多的资源进行查询、统计等工作，有利于提高系统的整体运行速度。对于大中型应用而言，应用中的数据缓存和数据库端的缓存是应该被考虑的。数据库端的缓存在本文数据库章节中进行描述，本节描述应用中数据的缓存。
要使用缓存，首先需要明确缓存的'内容。一般优化项目不建议做全部数据缓存，或者使用内存数据库之类的技术，这种修改工作量巨大，由此带来的安全性、稳定性、数据的一致性都可能存在较大的隐患。所以，缓存的内容需要有所选择，一般的说，应该根据数据的数据量、被读取的次数、增加/更新频率进行选择。如果数据较少、增加/更新频率非常低，那么应该考虑直接缓存在应用服务器端，只有对于重要性较高、读取次数较多、增加/更新频率相对适中的数据，才适合使用独立缓存。 确定缓存的内容之后，就应该确定缓存的方式。对于缓存于应用服务器端的资源，一般选择KEY-ALUE(OBJECT)进行缓存。对于独立缓存，其内容也KEY-VALUE的格式进行存储(如果使用内存数据库实现缓存，那么存储的就是与数据库相同的信息)，VALUE可以选择SON或者Java Object，其中JSON占用空间较少，读取的网络流量较少，读取之后需要进行转换为Java对象;JavaXCN占用空间较大，读取的网络流量会较多，读取之后无需进行转化(前提是要求该对象已经系列化)，不同系统可以各自特点进行选择。
对于独立缓存，接下来的工作是选择缓存服务器，缓存服务器选择需要具有一定的原则：是否满足已经确定的缓存方式、对操作系统要求如何、稳定性如何、是否支持分布式、是否支持多节点热备、客户端(即JAVA调用接口)接口是否支持漂移(一个节点崩溃是否能转移到另外的节点)、客户端是否高效等等。从目前业界来看，memcached、redis都是应用比较广泛的缓存服务器。
选择完缓存服务器之后，就需要对系统的代码进行一定的改造。改造的内容就是将通过数据库读取的信息改为从缓存服务器获得，而对数据的保存、修改、删除操作，既要操作数据库上的数据，也需要对缓存服务器的信息进行更新，如下图所示：
由于是对系统的优化，那么系统中已经具有很多数据且并未进入缓存，因此还需要将缓存服务器中的数据进行初始化。有两种方式来进行，一种方式是直接将数据库中的数据一次性加载到缓存服务器，另外一种方式是在修改Load数据的方式，先从缓存服务器获取，如果没有，则从数据库获取，然后同步到缓存服务器上。对于优化项目，建议使用第二种方式。第二种方式一个额外的好处就是当缓存服务器全部不可用时，系统也能提供完整的服务。
3 使用异步日志记录
对于企业应用而言，对用户的操作的记录是很重要的，在系统出现某些问题的时候，可以通过日志进行数据恢复。一般系统要么没有进行记录，要么使用数据库进行同步记录。这部分数据会比较庞大，少则百万级，多则数亿，并且随着使用量的增加而逐渐增加。这些表属于使用率最高的表之一，在这些表上进行经常性数据插入，有可能会变成系统的噩梦。
为了解决这个问题，引入异步日志记录，是较为理想的选择。通过在web容器中增加过滤器，拦截用户的请求，然后将用户的请求和表单数据封装为JSON格式的数据，采用异步方式发送到NoSQL数据库，需要恢复的时候，通过对JSON数据进行还原。这种方式有如下好处：
1)不需要改动现有代码而进行了用户操作记录;
2)由于采用异步模式，几乎不会增加用户操作的时间;
3)采用NoSQL+JSON存储，不用为每一类操作特别设置特定的表结构，修改简单。
目前的NoSQL数据库也逐渐显露头角，根据DB Engines在今年10月发布的数据库排名中，MongoDB的NoSQL服务器已经跃居第七位，因此NoSQL服务器目前推荐使用MongoDB。
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