Обзор NoSQL базы данных. Для 80-90% задач NoSQL не нужен.

Основной смысл - для 80-90% задач NoSQL не нужен.

• Целостность данных важна всегда
• Очень большие объёмы данных встречаются не часто
• Реляционная модель достаточно гибкая
• Используйте нужную базу данных для своей нагрузки
• Не масштабируйте базу в отрыве от приложения
• Если вы знаете, как решить свою проблему NoSQL базой, значит вы знаете, как решить проблему и в RDBMS

Хочу сказать сразу я не противник NoSQL, скорее я даже их сторонник - но мне кажется, что надо применять там где это действительно надо.

Сравнительная таблица из википедии

Data Model	Performance	Scalability	Flexibility	Complexity	Functionality
Key–value Stores	high	high	high	none	variable (none)
Column Store	high	high	moderate	low	minimal
Document Store	high	variable (high)	high	low	variable (low)
Graph Database	variable	variable	high	high	graph theory
Relational Database	variable	variable	low	moderate	relational algebra

Более понятная для понимания таблица 1

Сравнение возможностей I
	Модель данных	API запросов	Система хранения данных
Cassandra	Семейства столбцов	Thrift	Memtable/SSTable
CouchDB	Документы	Map/Reduce	Append-only-B-tree
Hbase	Семейства столбцов	Thrift, REST	Memtable/SSTable on HDFS
MongoDB	Документы	Cursor	B-tree
Neo4j	Графы	Graph	On-disk linked lists
Riak	Ключ/Значение	Nested hashes, REST	Hash

Более понятная для понимания таблица 2

Сравнение возможностей II
	Вторичные индексы	MapReduce	Произвольные запросы
Cassandra	да	нет	CQL (no joins)
CouchDB	да	JavaScript	временные представления
Hbase	нет	Hadoop	слабая поддержка
MongoDB	да	JavaScript	полный набор (no joins)
Neo4j	да (с помощью Lucene)	нет (графы и MapReduce?)	обход графа, поиск
Riak	да	JavaScript, Erlang	слабая поддержка, Lucene

Riak преимущества:

• Отказоустойчивость (кольцо)
• Links (ссылки на другие ключи) + фильтры ключей
• MapReduce (Erlang + JS)
• REST
• Подсистема поиска
• Возможность настройки параметров согласованности и доступности на уровне отдельного запроса

Riak недостатки:

• Бедные возможности запросов
• Нет ACID
• Неполноценная поддержка JavaScript
• Отсутствие поддержки структур данных

Mongo преимущества:

• Полноценный язык запросов Aggregation framework Mongo + Node.js + JS Хранение сложных денормализованных документов
• Большой выбор индексов (Btree, 2d, 3d)
• Репликация данных и сегментирование коллекций
• Community

Mongo недостатки:

• Ограничение на размер результата (16 Мб)
• Проблема четного числа узлов и сложные выборы
• Опечатка стоит дорого
• Над планированием кластера надо думать
• Иногда навязывает воспроизведение схемы в коде (проверка типов и т.д.)

CouchDB преимущества:

• Функции-фильтры и как следствие “псевдошардинг”
• Мобильная версия
• Простота встраивания и резервного копирования
• Функции-валидаторы, функции-представления, функции-фильтры сохраняются в текстовом виде в самой базе данных

CouchDB недостатки:

• Не всегда удобная система репликации ("все или ничего")
• Неполноценный язык запросов, основанный на MapReduce операциях над представлениями
• Нет нормального механизма сегментирования

HBase преимущества:

• Версионирование и сжатие
• Горизонтальное масштабирование
• Первое место по обработке трудоемких запросов
• Быстрое восстановление после отказа
• Отзывчивое community энтузиастов
• Тесная интеграция с Hadoop

HBase недостатки:

• Суровая документация и высокий порог вхождения
• Заимствованная терминология из мира SQL скорее мешает
• Надо не менее 5 узлов
• Нет средств сортировки и индексирования
• Строгая согласованность без возможности изменений

Cassandra преимущества:

• Высокая доступность, восстановление на ходу
• Нет центральной точки отказа
• Datastax, Hector и все-все-все
• CQL - SQL без join
• Строка может динамически раcширяться до 2 миллиардов колонок
• Резервное копирование не нужно

Cassandra недостатки:

• Непростая (по сравнению с Hbase) интеграция с Hadoop
• Моделирование таблиц зависит от ваших запросов
• Нет ACID, нет откатов
• Сложность в моделировании (необходимо сильно поменять взгляд на моделирование данных)
• Требовательная к RAM

Neo4j преимущества:

• Оптимальна для сильносвязанных сущностей
• Вершины, ребра, атрибуты
• Индексы на значения атрибутов
• ACID
• REST API + Cypher
• Множество плагинов, включая 2d индекс

Neo4j недостатки:

• Нет полноценного горизонтального масштабирования
• Плохо приспособлен для размещения на нескольких машинах
• Для полноценного удаления приходится перезапускать сервер

MongoDB в продакшен - миф или реальность?

Выбор NoSQL базы данных для вашего проекта: "Не в свои сани не садись"