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- Memcached：仅支持String，key、value的数据大小都有限制，一般1M
- Redis： key需是String，但是value支持String，List，Set等丰富的数据类型，数据大小限制比 Memcached 大许多，一般500M至1G
- MongoDB: 采用类似json的结构（bson），支持json能够表达的数据类型，比如null、boolean、numeric、string等，单个文档最大限制16M
- HBase： 使用列族，基础数据使用字节数组,每个存储块有数据大小限制，可配置，至少支持64M
性能
- Memcached： 单机，多线程，分布式需依赖客户端做一致性哈希等控制
- Redis： 支持主-从同步，支持集群，单线程
- MongoDB： 前两者是In-Memory的，所以 MongoDB 这里肯定吃亏一些，拿它和 MySql 对比或许更合适一些。支持主从模式，同时支持基于分片的水平分布式扩展
- HBase： 后端就是HDFS，所以你懂的
典型用途
- Memcached： 作为关系型数据库的缓存层，加速数据访问
- Redis： 作为关系型数据库的缓存层，加速数据访问；同时提供数据落地功能
- MongoDB： schema-less的数据库，在变化快、事务性要求不强的场景，用于替代MySql，比如游戏用户信息、社交信息的存储
- HBase：海量数据的存储，需要高并发查询的场景，比如日志
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蚁群算法原理及其应用
段海滨 / 科学出版社 / 2005年2月1日 / 48.0
《蚁群算法原理及其应用(精装)》系统、深入地介绍了蚁群算法的原理及其应用，力图概括国内外在这一学术领域的最新研究进展。全书共包括10章，主要内容包括蚁群算法的思想起源、研究现状及机制原理；蚁群算法的复杂度分析；蚁群算法的收敛性证明；蚁群算法参数对其性能的影响；蚁群算法的参数选择原则；离散域和连续域蚁群算法的若干改进策略；蚁群算法在多个优化领域的典型应用；蚁群算法的硬件实现技术；蚁群算法与其他仿生优......一起来看看 《蚁群算法原理及其应用》 这本书的介绍吧!
