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答案：A
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1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。