一、性能redis
都比较高,性能对咱们来讲应该都不是瓶颈算法
整体来说,TPS方面redis和memcache差很少,要大于mongodbmongodb
二、操做的便利性数据库
memcache数据结构单一缓存
redis丰富一些,数据操做方面,redis更好一些,较少的网络IO次数网络
mongodb支持丰富的数据表达,索引,最相似关系型数据库,支持的查询语言很是丰富数据结构
三、内存空间的大小和数据量的大小并发
redis在2.0版本后增长了本身的VM特性,突破物理内存的限制;能够对key value设置过时时间(相似memcache)分布式
memcache能够修改最大可用内存,采用LRU算法性能
mongoDB适合大数据量的存储,依赖操做系统VM作内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一块儿
四、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,每次从节点从新链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,
因此单点问题比较复杂;不支持自动sharding,须要依赖程序设定一致hash 机制。
一种替代方案是,不用redis自己的复制机制,采用本身作主动复制(多份存储),或者改为增量复制的方式(须要本身实现),一致性问题和性能的权衡
Memcache自己没有数据冗余机制,也不必;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引发的抖动问题。
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。
五、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加强了可靠性的同时,对性能有所影响
memcache不支持,一般用在作缓存,提高性能;
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
六、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一个操做连续执行
mongoDB不支持事务
七、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其余不支持
八、应用场景
redis:数据量较小的更性能操做和运算上
memcache:用于在动态系统中减小数据库负载,提高性能;作缓存,提升性能(适合读多写少,对于数据量比较大,能够采用sharding分表)
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题