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速度快，存储在内存中，时间复杂度为O(1)
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支持丰富的数据类型:（string，list，set，sorted set，hash）支持多种数据结构，如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、hyperloglog(基数估算)。
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支持事务,操作都是原子性.所谓原子性就是对数据的更改要么全成功要么全失败
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丰富的特性可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后会自动删除
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支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到硬盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。
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支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制
缺点:
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redis只能使用单线程,性能受限于cpu性能,
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支持简单的事务需求,不成熟,不支持回滚
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redis在string类型上会小号较多内存,可以使用dict压缩存储以降低内存好用
Memcached优势:
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Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，适用于最大程度扛量。
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支持直接配置为session handle。
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Memecached把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小
缺点:
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数据类型比较单一
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无法实现持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用且重启后数据丢失
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无法进行数据通过不，
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需要注重value的设计
MongDB优势:
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MongoDB却是一个“存储数据”的系统，增删改查可以添加很多条件，就像SQL数据库一样灵活
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丰富的数据表达、索引；最类似于关系数据库，支持丰富的查询语言
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适合大数据量存储，依赖系统虚拟内存管理，采用镜像文件存储；内存占有率比较高
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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
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海量数据的访问效率提升<更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
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模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
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面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式
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完整的索引支持：对任何属性可索引
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复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移
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自动分片：支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器
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丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组
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快速就地更新：查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划
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高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）
缺点:
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不支持事务。
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MongoDB占用空间过大 。
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MongoDB没有成熟的维护工具。