memcache、redis和MongoDB都是非关系型数据库。NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。redis和memcache比较相似，但是与MongoDB完全不相同，几乎没有可比性。
总的来说，memcache/redis是基于内存的，讲究的是性能，多用做缓存层，比如说存放session。而MongoDB是面向文档的，存储的是类似JOSN的非结构化数据，查询起来非常方便，开发效率高，比较类似传统 sql关系型数据库。
普遍认为redis性能明显好于memcache。所以主要比较redis和MongoDB。首先介绍一下什么叫做QPS：因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，其即为QPS。对应fetches/sec,即为每秒请求响应数，也即是最大吞吐量。
计算关系：
QPS = 并发量/平均响应时间(并发量 = QPS*平均响应时间)
>>Memcached
emcache的优点：
memcache可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS(取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右)。适用于最大程度扛量。支持直接配置为session handle。
Memcached的局限性：
只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。
>>Redis
Redis的优点：
支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）
支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。
支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
Redis的局限性：
Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。
Mc和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。
>>mongoDB
mongoDB 是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。
这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。
mongoDB 存放json格式数据。
适合场景：事件记录、内容管理或者博客平台，比如评论系统。
>>Redis、Memcache和MongoDB的区别
从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比，
1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈
总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb
2、操作的便利性
memcache数据结构单一
redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数
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
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
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），一致性问题和性能的权衡
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。
5、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
6、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
7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
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
