主流 nosql 数据库选型
目前nosql数据库已经有200多个(从 https://hostingdata.co.uk/nosql-database/ 可以看到已经有225个)，但是我们目前常用的数据库有以下四类:
KV数据库、文档数据库、列式数据库、全文搜索引擎。本文就以redis、mongodb、hbase、ES为例说明这几种数据的区别以及各自的适用场景。
Redis
以redis 为代表的键/值对存储数据库，可以允许你将键/值存储到数据库中，并将可以按照键读取数据。
优点:
- 轻量且高性能；
- 支持集群（主从集群，切片集群）；
- 不仅支持简单的字符串键值对， 它还提供了一系列数据结构类型值，如list、hash、set、sorted set、bitmap、hyperloglog.
缺点:
- 主要缺点是事务支持不完整：保证了 ACID 中的一致性（C）和隔离性（I），但并不保证原子性（A）和持久性（D）；
- 集群使用Slot映射表来决定数据分布，规模有一定限制；
主要场景
- 缓存： 其高性能最适合用来做缓存，这也是redis最常用的场景之一;
- 分布式锁：redis 提供了 Redlock 算法,用来实现基于多个实例的分布式锁;
- 消息队列：redis 通过list和stream来实现消息队列，数据不大的情况下redis不失为一个好的消息队列方案；
- 排行榜/计数：redis提供了一些统计模式，常见的有聚合统计、排序统计、二值状态统计和基数统计；
Mongodb
MongoDB 是文档数据库，主要提供数据存储和管理服务。最大的特点就是free-schema,可以将存储任意数据，多种信息存储在一个文档中，而不像关系型数据库那样存储在不同的表中。目前最常用的文档格式是JSON.
优点
- 灵活的查询语言；
- 易于水平扩展，高可用复制集，可扩展分片集群；
- 字段增加简单，可以存储复杂的数据格式；
缺点或者限制
- 由于没有像关系型数据库的范式要求，所以数据可能会有冗余存储；
- 每个文档大小限制为16MB;
- 事务MVCC的旧数据保存在内存中，所以如果涉及大量文档的数据会带来性能问题，而且mongodb 也提供了默认清理时间transactionLifetimeLimitSeconds，指定多文档事务的生存期。超过此限制的事务将被视为已过期，并且将通过定期清理过程中止；
- 虽然事务锁定了正在修改的文档，但是其他会话修改该文档并不会被block，而是要求终止该事务然后重试，这会造成浪费因为事务中的其他操作也会重新执行；
适用场景 电商、游戏、物流、内容管理、社交、物联网、视频直播等领域都可以使用mongodb;
hbase
hbase是一种key/value分布式存储系统，仅能按照主键(row key)和主键的range来检索数据，属于列式数据库，是按照列来存储数据的；
优点
- 海量数据存储： 一个表可以有上亿行数据，上百万列；
- 准实时查询：1s内或者百毫秒内返回查询结果；
- 横向扩展能力强；
缺点
- 仅能按照主键(row key)和主键的range来检索数据，这样无法实现复杂的查询；
适用场景
主要解决海量数据量场景下I/O较高的问题，可以存储海量数据，因此非常适合数据量极大，但是查询条件比较简单的场景；
比如： 交通GPS、物流（快递员轨迹）、金融（取款信息/消费信息）、电商（浏览日志信息）；
ES
ES 是分布式的文档存储，定位数据检索服务，是一个搜索服务。其主要通过倒排索引，建立从单词到文档的索引来实现全文搜索的。
优点
- 支持全文搜索；
- 自动建立索引，可支持复杂的查询；
缺点
- 其他mapping(同关系数据库的字段)不可修改；
- 写入性能相对不高，资源损耗较高；
适用场景
ES 主要是用来构建搜索服务：
- 监控信息、日志数据的检索；
- 数据查询纬度比较多的场景，如婚恋网站、电商购物；
总结
需要缓存服务时一般用redis;
查询纬度较多时用es;
数据结构多变且读写性能要求较高用mongodb;
海量数据且查询比较单一用hbase;
以上只是一般情况，针对自己的业务场景并根据各个Nosql的特点综合分析来确定用哪个Nosql.
参考
A Brief History of NoSQL
NoSQL (Not Only SQL database)
Redis设计与实现
Limitations in MongoDB Transactions