写沉重，复制，降幅高于存储key-value存储(Write heavy, replicated,

我在寻找可以从EC2实例中使用的键值存储。

• 项目仅仅是一个非结构化的字符串，不需要索引
• 项目规模达5MB〜但通常低于10KB
• 很多写的
• 阅读并不需要要快，内存缓存可以放在前面的缓存，经常需要读取
• 数据太大，无法装入内存
• 最终一致性是好的
• 需要，可以从多台机器上访问后台进程

理想的情况是什么AWS托管将是完美的，但是：

• S3不适合，因为太多的写入
• SimpleDB的/ DynamoDb不适合，因为项目规模的限制，并且不需要索引

由于目前市场上有很多关键值存储很难选择最好的一个。 你会推荐哪一个？

Answer 1:

我发现我的使用情况下的完美解决方案： memcachedb

它没有做花哨的文件/索引，它只是一个简单的键值存储。

我没有做任何性能测试尚未虽然。

编辑：

我们下降memcachedb由于与复制问题。 相反，我们现在的MongoDB运行。 MongoDB中需要更多的磁盘空间，一般更多的资源。 但副本集工作非常可靠，易于设置。

Answer 2:

也许你应该尝试的MongoDB：
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Amazon+EC2

快速开始：
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Amazon+EC2+Quickstart

在10gen公司和视频演示免费课程：
http://www.10gen.com/presentations/nyc-meetup-group/mongodb-and-ec2-a-love-story

其他键值储存：
http://google-opensource.blogspot.com/2011/07/leveldb-fast-persistent-key-value-store.html

约了Riak和他们储存的评论尤其bitcask和innostore：
http://basho.com/blog/technical/2011/07/01/Leveling-the-Field/

RaptorDB：一个非常小的尺寸和高速嵌入式，NOSQL，坚持使用B +树或杂音哈希索引字典数据库。 它主要设计用于存储JSON数据（见我FASTJSON实现），但可以存储任何类型的，你给它的数据。

HamsterDB：一个愉快的引擎用C ++编写，而我使用阿伦斯沃特斯代码为索引让我印象深刻很多关于它的速度。 （RaptorDB吃它现在还活着......啊哈！）这是相当大的，在600KB的64位版本。

ESENT PersistentDictionary：CodePlex上的一个项目，是它实现了一个托管包装的另一个项目的一部分内置在Windows ESENT的数据存储引擎。 这本字典的性能下山后成倍40000项索引和索引文件只生长在GUID键。 显然，与项目业主会谈后，这是目前已知的问题。

东京/京都柜 ：A C ++实现密钥存储的，这是非常快的。 东京柜是B +树索引，而京都柜是一个MurMur2哈希索引。

4aTech解释 ：这是在CodeProject的另一篇文章，其做同样的事情，在网站上的商业版本是巨大的（450KB），但无法在GUID键惨淡经营性能明智之后五万件索引。

BerkeleyDB的 ：这是由甲骨文拥有并有3种口味，C ++密钥存储，Java的密钥存储和XML数据库中的所有数据库的爸爸大。

（报价源： http://www.codeproject.com/Articles/190504/RaptorDB ）

Answer 3:

似乎是一个完美使用案例HBase的 。 它提供了很大的写入吞吐量，特别是如果你插入键有些随意。 HBase的通常不是标榜A K / V存储，但它应该只是罚款。 该AWS文档介绍你可能想仔细看看一些使用情况。 不足之处是HBase的能做的不仅仅是K /伏的多很多，所以它可能比你需要的更复杂（复杂）。

Answer 4:

Couchbase听起来像是你需要一个很好的匹配。 这是一个很多像磁盘存储器，其中memcached的。

优点：

• 这是一个键/值数据库。 你可以存储任何你想要的二进制BLOB。 它作为2.0它具有用于存储你的数据作为JSON和运行一些查询和地图支持版本/减少。 但是，如果你并不需要的是，使用它作为键/值的伟大工程。

• 所有的NoSQL数据库我试过的，这是最快的。 这可能是因为你的写入不立即提交到磁盘。 相反，你会得到一个确认一次写在集群中复制。 数据写入到磁盘异步。 因此，一个潜在的缺点是，如果所有的节点同时崩溃（例如，您的数据中心断电），你可能会丢失数据。 根据不同的应用这可能会或可能不会是一个问题（如果你的整个集群出现故障，你可能有更大的问题）。

• 在我的经验，一直可靠。 如果一个节点出现故障，群集继续工作，这是非常容易做到的故障切换。 添加新节点是很容易的事。

• 数据并不一定适合在内存中。 它被存储在磁盘上，输出，必要时分页。

• 该管理界面非常，非常好。 它有漂亮的现场图来监视群集。

• 这与memcached协议向后兼容。 如果你已经有了一个使用memcached的代码，它会是相当简单的把它用Couchbase代替。

缺点：

• 该产品还是有点年轻，所以文档和支持工具上有所欠缺。 这可能是一个有点讨厌的时候。

文章来源: Write heavy, replicated, bigger-than-memory key-value store