常用的三种nosql非关系数据库-redis、memcache、mongoDB比较：两者的相同之处在于把数据保存在内存中。
（1）性能
性能都比较好。从总体来看，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，一般要大于 mongodb。
（2）操作的便利性
memcache 数据结构单一，只有key-value结构。 redis数据结构非常丰富，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set， hash 等数据结构的存储，适用于队列服务、分布式操作。 mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富，所以非常适用于查询操作。
（3）内存空间的大小和数据量的大小 redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过期时间（类似 memcache） 。memcache 可以修改最大可用内存,采用 LRU 算法。Memcached 代理软件 magent，比如建立 10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b 10.1.2.3:14000 mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起。
（4）可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复来说，redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof 增强了可靠性的同时，对性能有所影 响 memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能； MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性 。
（5）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个操作连续执行 。
mongoDB 不支持事务 。
（6）内置数据分析
mongoDB 内置了数据分析的功能(mapreduce)，其他两个不支持 。
（7）单点问题
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连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，所以单点问题比较复杂；不支持自动 sharding，需要依赖程序设定一致 hash 机制。
一种替代方案是，不用 redis 本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现）。
Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
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。
（8）应用
redis：数据量较小的性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。
扩展：
Redis与MongoDB的简单对比
Redis
关键点：超快Blazing fast ，IM data structure engine，支持五种，Key-value最简单。只有Redis有事务机制 。 适合：不支持第二索引，在可以控制的数据库大小情况下(放得下整个内存)，快速改变数据，快速写数据。 案例：股票价格系统 分析，实时数据收集，联系等等。
MongoDB
关键点：强迫性一致；类SQL，容易上手 , 内置分片碎片 适合：需要动态查询. 愿意事先定义索引indexes, 需要巨大的数据库有良好性能。 案例：适合90%所有MySQL等RDBM场合。 问题：数据集大于内存很慢。 MongoDB 使用MapReduce替代SQL的聚合功能进行分析，但是当前是单线程，并不可伸缩。
Redis与Memcache的简单对比
Redis
支持比较多的数据类型(String/list/set/sortset/hash)，redis支持集合计算的(set类型支持)，每个key最大数据存储量为1G，redis是新兴的内存缓存技术，对各方面支持不完善，支持持久化操作。
Memcache
老牌的内存缓存技术，对相关领域支持比较丰富，window和linux都可以使用，各种框架(tp/yii等等)都支持使用，session的信息可以非常方便的保存到该memcache中，每个key保存的数据量最大为1M，支持的数据类型比较单一，就是String类型，不支持持久化。
两者的相同之处在于把数据保存在内存中。
