什么是NoSql
NoSQL（Not Only SQL），泛指非关系型的数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点。为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战而兴起的数据库。有着模式自由，逆规范化，多分区存储，弹性可扩展，多副本异步复制，软事务等特点。NoSQL用于超大规模数据的存储。NoSQL数据库的四大分类：键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库 优点： 高可扩展性，分布式计算，低成本，架构的灵活性，半结构化数据，没有复杂的关系
1.Redis Redis是一个开源的，临时性键值对存储的内存/硬盘型数据库，他可以做数据库，缓存和消息的中间件，支持多种数据结构，以及DB消息队列，适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
2.Memcached Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。 通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度 Memcached基于一个存储键值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。
3.MongoDB 面向无需定义表结构的文档数据，具有非常快的处理速度，保留了一些友好的SQL特征（查询，索引），支持JavaScript表达式查询，硬盘型数据库，在32位的操作系统上，数据库限制大小约2.5Gb， 适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序
使用对比以及优缺点
从以下几个维度，对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。
1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。
总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。
2、操作的便利性
memcache 数据结构单一。（key-value）
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，
hash 等数据结构的存储。
mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过
期时间（类似 memcache）
memcache 可以修改最大可用内存,采用 LRU 算法。Memcached 代理软件 magent，比如建立
10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b
10.1.2.3:14000 mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务
不要和别的服务在一起。
4、可用性（单点问题）
对于单点问题，
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整
个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
所以单点问题比较复杂；不支持自动 sharding,需要依赖程序设定一致 hash 机制。
一种替代方案是，不用 redis 本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成
增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环
状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB 支持 master-slave,replicaset（内部采用 paxos 选举算法，自动故障恢复）,auto sharding 机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复，
redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof 增强了可靠性的同时，对性能有所影
响
memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用 cas 保证一致性redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB 不支持事务
7、数据分析
mongoDB 内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写
少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。
表格比较：
数据库 memcache redis
类型 内存数据库 内存数据库
数据类型 在定义value时就要固定数据类型 不需要
虚拟内存 不支持 支持
过期策略 支持 支持
存储数据安全 不支持 使用 save 存储到 dump.rdb 中
灾难恢复 不支持 append only file(aof)用于数据恢复
性能
1、类型——memcache 和 redis 都是将数据存放在内存，所以是内存数据库。当然，memcache 也可用于缓存其他东西，例如图片等等。
2、 数据类型——Memcache 在添加数据时就要指定数据的字节长度,而 redis 不需要。
3、 虚拟内存——当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。
4、 过期策略——memcache 在 set 时就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不过期。Redis 可以通 过例如 expire 设定，例如 expire name 10。
5、 分布式——设定 memcache 集群，利用 magent 做一主多从;redis 可以做一主多从。都可 以一主一从。
6、 存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘。
7、 灾难恢复——memcache 同上，redis 丢了后可以通过 aof 恢复。
延伸及扩展问题回答参考
问题：redis的存储方式（键值对的存储方式）
答：现在比较常用的是键值对的存储方式，说到存储方式，需用从哈希算法说起，hash算法将对象转换为一个散列①，我们在使用的时候会将这个散列转换为一个大数，这就是hashcode，而hashmap高度依赖于hash和hashcode hashtable默认会开辟4个存储空间，将获取到的hashcode求磨，算出下标志②。也就是说hashtable是键值对的存储方式， 我们一般会用Hashmap分表分库，hashmap的原理和hashtable相似，他们之间的区别在这里就不细说了，hashmap分表分库也是对hashcode求魔然后找下标值，但是下标值里存在数据的话，会自动生成链路（在hashmap中的是倒链③）
注释：
①：HashMap 之所以速度快，因为他使用的是散列表，根据 key 的 hashcode 值生成数组下标（通过内存地址直接查找，没有任何判断），时间复杂度完美情况下可以达到 n1（和数组相同，但是比数组用着爽多了，但是需要多出很多内存，相当于以空间换时间）
②：假若hashcode为112，hashtable为4个空间，那么这个数据存储的下标值为 112%4=0，也就是说存在了下标为0的空间
③：链表存储是不连续的，查询慢，插入块。数组是连续的，查询快，插入慢