【转载】几种数据存储方式的特点比较

存储方法	描述	常见用例	优点	缺点	数据库体积	主要产品
关系型数据库.行存储	数据结构化或存储在行中。	在事务处理、交互式事务的应用程序中使用。	稳健的、 经验证的技术来捕获中途事务。	扩展性和巨大的数据查询处理时间。	几GB到TB	Sybase、Oracle、MySQL、DB2
关系型数据库.列存储	数据垂直分割并存储在列中。	历史数据分析、 数据仓库和商务智能。	更快地对大型数据查询 （专门特设查询）。	不适合事务、 导入导出泄露 & 庞大计算量的资源利用率。	几GB到50 TB	Info Bright、Asterdata、Vertica、Sybase IQ、Paraccel
非关系型数据库.键值存储	数据以一些持久性的备份存储在内存中。	用于在缓存中存储在应用程序中经常请求的数据。	可扩展的、 更快地检索数据，支持非结构化和部分结构化的数据。	所有的数据加载到内存，不支持复杂的查询。	几 GB到几TB	Amazon S3、MemCached、Redis、Voldemort
非关系型数据库.文档存储	非结构化或半结构化数据和一些 SQL 查询功能的持久性存储.	没有RDBMS 中定义的列，需要更高的性能和更好的可扩展性Web 应用程序或任何应用程序。	具有可扩展持久性存储和比键值存储更好的查询支持。	缺乏完善的查询功能。	几个TB到PB	MongoDB、CouchDB、SimpleDB
非关系型数据库.列存储	非常大的数据存储，支持MapReduce。	适用于金融和网络分析的实时数据。	大数据的高吞吐率，支持分片，随机读写访问。	复杂的查询，API的可用性，响应时间。	几个TB到PB	HBase、Big Table、Cassandra