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Membase
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Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。
Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。
通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。
Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性：
◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘）
◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化）
◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]
◆ 多线程低锁争用
◆ 尽可能使用异步处理
◆ 自动实现重复数据删除
◆ 动态再平衡现有集群
◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他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。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
主要功能特性：
◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据
“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。
◆ 模式自由
模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
◆支持动态查询
◆支持完全索引，包含内部对象
◆支持查询
◆支持复制和故障恢复
◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）
◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言
◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。
◆可通过网络访问
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。
Hypertable
Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。
主要特性：
◆ 分布式
◆ 基于column的结构化
◆ 高伸展性
Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。
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。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
CouchDB
所用语言： Erlang
特点：DB一致性，易于使用
使用许可： Apache
协议： HTTP/REST
双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制
MVCC – 写操作不阻塞读操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）设计
需要不时地进行数据压缩
视图：嵌入式 映射/减少
格式化视图：列表显示
支持进行服务器端文档验证
支持认证
根据变化实时更新
支持附件处理
因此， CouchApps（独立的 js应用程序）
需要 jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
和其他数据库比较，其突出特点是：
◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。
◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。
◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。
◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。
◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
问度娘，啥都有。
1，Cassandra:
Cassandra从安装配置，到使用，负载平衡机制等等，无疑是这些新兴的NoSQL中最方便使用的一个（个人使用体验观点）
但从近期的消息来看由于出现过几次较为严重的数据库停止服务事件，Cassandra的创始人Facebook,及Twitter开始渐渐弃用
Cassandra,只把Cassandra用在非核心模块上，不地Digg仍在使用，看来我们要谨慎地对待它。2008年Facebook已让
Cassandra开源到Apache.
2.MongoDB:
它的风格可以说，在当今WebAPI流行的时代，它更易于被人使用，BJSON操作风格，自动数据平衡机制（当然要当心存贮碎片问题），相对
MySQL等SQL数据库有优秀考虑全面的，分布式方案，自动M/S主从读写切换。对于数据集群来说，可以说相当完美的Sharding等自动化支持。至
今听说过的最严重的事件就是FourSquare的11小时数据库宕机事件。相对来说还能接受：），它是使用C++/Boost编写，效率性能的确不错。
3.Redis:
它就是一个高效的内存数据库，用它来持久化数据存贮，那是扯淡，如果真拿它来与别的NoSQL一样使用（考虑读写一致性或者写安全）那它马上慢下
来：）不过他提供了比Memcached更多的操作数据类型，倒可以完全用它来做为一个高效易用的缓存，Benchmark据说优于memcached.
我用的数据规模没有这么大，不敢妄加评论。
4.HBase:
概念上也相对完美，有Hive开源工具支持，使HBase,可以相对于其它NoSQL数据库更易于使用，基于HDFS分布文件系统，使HBASE天
生就有对海量分布集群很好的支持。又因为与Hadoop相伴而生，所以一个系统想使用数据分析，智能处理，海量逻辑执行，完全可以选择Hadoop +
HBase云计算方案。
MongoDB也支持js的Map/Reducer所以可以试着整合一下MongoDB进云计算方案中。
当我使有MySQL +
NoSQL方案时，我会选择MongoDB,不仅是因为他的出色的海量分布式方案的支持，也不是因为经的Map/Reducer分布式计算的支持。而是因
为还没听说过它有过重大的失败案例，相对较完美的文档（还有中文手册哟）还有JSON分格支持，在当下WebAPI流行的时代，不仅是从个人喜爱角度，也
是从工程管理角度，开发人员更Love it,呵呵。
首先需要Linux相关知识，推荐Linux实战教程：
解压成功之后，便可以看到一个redis-6.2.5的文件夹，文件夹中有如下文件：
成功安装如下
redis默认安装的路径为 /usr/loacl/bin ,进入文件夹则发现redis文件：
首先必须在 /usr/local/bin 这个目录下，启动redis服务。启动服务的命令 redis-server northconfig/redis.conf
存储的是坐标（coordinate.add(x),coordinate.add(y)），然后对其建立的索引。查询的时候却只能指定一个单一的值，并不能同时给定x,y坐标值然后进行查询。
如何在KALI-LINUX上安装Nosql-Exploitation-Framework
然后查看文件夹”Nosql" 中的“README”， 可以用notepad打开，接下来执行如下命令：
root@kali:~#apt-get install Python-setuptools
root@kali:~#easy_install pip
root@kali:~/Nosql# ./installformac.sh #因为该脚本仅是适合苹果电脑，所以难免会出现一些问题
root@kali:~/Nosql#pip install -r requirements.txt
新一版的NoSQL Manager for MongoDB已经不是把文件夹和注册表删了就可以搞定的了，新版解决办法如下：
其实很简单！
1.卸载NoSQL Manager
2. 删除注册表节点
HKEY_CURRENT_USER\Software\NoSQL Manager Group
3. 删除应用数据目录
C:\ProgramData\NoSQL Manager Group
4.重新安装
一定要卸载完再安装！
