NoSQL fait référence aux magasins de données non relationnels qui rompent avec l'historique des bases de données relationnelles et des garanties ACID. Les magasins de données NoSQL open source populaires incluent:
- Cassandra (tabulaire, écrit en Java, utilisé par Cisco, WebEx, Digg, Facebook, IBM, Mahalo, Rackspace, Reddit et Twitter)
- CouchDB (document, écrit en Erlang, utilisé par la BBC et Engine Yard)
- Dynomite (valeur-clé, écrite en Erlang, utilisée par Powerset)
- HBase (valeur-clé, écrite en Java, utilisée par Bing)
- Hypertable (tabulaire, écrit en C ++, utilisé par Baidu)
- Kai (valeur-clé, écrite en Erlang)
- MemcacheDB (valeur-clé, écrite en C, utilisée par Reddit)
- MongoDB (document, écrit en C ++, utilisé par Electronic Arts, Github, NY Times et Sourceforge)
- Neo4j (graphique, écrit en Java, utilisé par certaines universités suédoises)
- Projet Voldemort (valeur-clé, écrite en Java, utilisée par LinkedIn)
- Redis (valeur-clé, écrite en C, utilisée par Craigslist, Engine Yard et Github)
- Riak (valeur-clé, écrite en Erlang, utilisée par Comcast et Mochi Media)
- Ringo (valeur-clé, écrite en Erlang, utilisée par Nokia)
- Scalaris (valeur-clé, écrite en Erlang, utilisée par OnScale)
- Terrastore (document, écrit en Java)
- ThruDB (document, écrit en C ++, utilisé par JunkDepot.com)
- Tokyo Cabinet / Tokyo Tyrant (valeur-clé, écrite en C, utilisée par Mixi.jp (site de réseau social japonais))
J'aimerais connaître les problèmes spécifiques que vous - le lecteur SO - avez résolus en utilisant les magasins de données et le magasin de données NoSQL que vous avez utilisé.
Des questions:
- Quels problèmes d'évolutivité avez-vous utilisé pour résoudre les magasins de données NoSQL?
- Quel magasin de données NoSQL avez-vous utilisé?
- Quelle base de données avez-vous utilisée avant de passer à un magasin de données NoSQL?
Je recherche des expériences de première main, alors s'il vous plaît ne répondez pas à moins que vous ayez cela.