高性能Key-Value數據庫的主要特點就是具有極高的並發讀寫性能，Redis，Tokyo Cabinet， Flare，這3個Key-Value DB都是用C編寫的，他們的性能都相當出色，但出了出色的性能，他們還有自己獨特的功能：
1、Redis
Redis是一個很新的項目，剛剛發布了1.0版本。Redis本質上是一個Key-Value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫統 統加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數據庫數據flush到硬盤上進行保存。因為是純內存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是我知道的性能最快的Key-Value DB。
Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存List鏈表和Set集合的數據結構，而且還支持對List進行各種操作，例如 從List兩端push和pop數據，取List區間，排序等等，對Set支持各種集合的並集交集操作，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的數據，因此Redis可以用來實現很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向鏈表，實現一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設置expire時間，因此也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。
Redis的主要缺點是數據庫容量受到物理內存的限制，不能用作海量數據的高性能讀寫，並且它沒有原生的可擴展機制，不具有scale（可擴展）能 力，要依賴客戶端來實現分布式讀寫，因此Redis適合的場景主要局限在較小數據量的高性能操作和運算上。目前使用Redis的網站有 github，Engine Yard。
2、Tokyo Cabinet和Tokoy Tyrant
TC和TT的開發者是日本人Mikio Hirabayashi，主要被用在日本最大的SNS網站mixi.jp上，TC發展的時間最早，現在已經是一個非常成熟的項目，也是Kye-Value 數據庫領域最大的熱點，現在被廣泛的應用在很多很多網站上。TC是一個高性能的存儲引擎，而TT提供了多線程高並發服務器，性能也非常出色，每秒可以處理 4-5萬次讀寫操作。
TC除了支持Key-Value存儲之外，還支持保存Hashtable數據類型，因此很像一個簡單的數據庫表，並且還支持基於column的條件 查詢，分頁查詢和排序功能，基本上相當於支持單表的基礎查詢功能了，所以可以簡單的替代關系數據庫的很多操作，這也是TC受到大家歡迎的主要原因之一，有 一個Ruby的項目miyazakiresistance將TT的hashtable的操作封裝成和ActiveRecord一樣的操作，用起來非常爽。
TC/TT在mixi的實際應用當中，存儲了2000萬條以上的數據，同時支撐了上萬個並發連接，是一個久經考驗的項目。TC在保證了極高的並發讀 寫性能的同時，具有可靠的數據持久化機制，同時還支持類似關系數據庫表結構的hashtable以及簡單的條件，分頁和排序操作，是一個很棒的NoSQL 數據庫。
TC的主要缺點是在數據量達到上億級別以後，並發寫數據性能會大幅度下降，NoSQL: If Only It Was That Easy提到，他們發現在TC裡面插入1.6億條2-20KB數據的時候，寫入性能開始急劇下降。看來是當數據量上億條的時候，TC性能開始大幅度下降， 從TC作者自己提供的mixi數據來看，至少上千萬條數據量的時候還沒有遇到這麼明顯的寫入性能瓶頸。
這個是Tim Yang做的一個Memcached，Redis和Tokyo Tyrant的簡單的性能評測，僅供參考
3、Flare
TC是日本第一大SNS網站mixi開發的，而Flare是日本第二大SNS網站green.jp開發的，有意思吧。Flare簡單的說就是給TC添加了 scale功能。他替換掉了TT部分，自己另外給TC寫了網絡服務器，Flare的主要特點就是支持scale能力，他在網絡服務端之前添加了一個 node server，來管理後端的多個服務器節點，因此可以動態添加數據庫服務節點，刪除服務器節點，也支持failover。如果你的使用場景必須要讓TC可 以scale，那麼可以考慮flare。
flare唯一的缺點就是他只支持memcached協議，因此當你使用flare的時候，就不能使用TC的table數據結構了，只能使用TC的 key-value數據結構存儲。
二、滿足海量存儲需求和訪問的面向文檔的數據庫：MongoDB，CouchDB
面向文檔的非關系數據庫主要解決的問題不是高性能的並發讀寫，而是保證海量數據存儲的同時，具有良好的查詢性能。MongoDB是用C++開發的， 而CouchDB則是Erlang開發的：
1、MongoDB
MongoDB是一個介於關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散，是類似 json的bjson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾 乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
Mongo主要解決的是海量數據的訪問效率問題，根據官方的文檔，當數據量達到50GB以上的時候，Mongo的數據庫訪問速度是MySQL的10 倍以上。Mongo的並發讀寫效率不是特別出色，根據官方提供的性能測試表明，大約每秒可以處理0.5萬－1.5次讀寫請求。對於Mongo的並發讀寫性 能，我也打算有空的時候好好測試一下。
因為Mongo主要是支持海量數據存儲的，所以Mongo還自帶了一個出色的分布式文件系統GridFS，可以支持海量的數據存儲，但我也看到有些 評論認為GridFS性能不佳，這一點還是有待親自做點測試來驗證了。
最後由於Mongo可以支持復雜的數據結構，而且帶有強大的數據查詢功能，因此非常受到歡迎，很多項目都考慮用MongoDB來替代MySQL來實 現不是特別復雜的Web應用，比方說why we migrated from MySQL to MongoDB就是一個真實的從MySQL遷移到MongoDB的案例，由於數據量實在太大，所以遷移到了Mongo上面，數據查詢的速度得到了非常顯著 的提升。
MongoDB也有一個ruby的項目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper編寫的MongoDB的接口，使用起來非常簡 單，幾乎和DataMapper一模一樣，功能非常強大易用。
2、CouchDB
CouchDB現在是一個非常有名氣的項目，似乎不用多介紹了。但是卻對CouchDB沒有什麼興趣，主要是因為CouchDB僅僅提供了基於HTTP REST的接口，因此CouchDB單純從並發讀寫性能來說，是非常糟糕的，這讓我立刻拋棄了對CouchDB的興趣。
三、滿足高可擴展性和可用性的面向分布式計算的數據庫：Cassandra，Voldemort
