MongoDB
スケーラビリティ： 高可用性と一貫性がありますが、関係と多くの分散書き込みに不満があります。主な利点は、スキーマレスドキュメントの保存とインデックス作成です。ドキュメントサイズは4MBに制限されており、インデックス作成は限られた深さでのみ意味があります。 http://www.paperplanes.de/2010/2/25/を参照してくださいnotes_on_mongodb.html
最適な用途： 深さが制限された樹木構造
ユースケース： 多様なタイプの階層、生物学的分類学、図書館目録
Neo4j
スケーラビリティ： 高可用性ですが、配布されていません。ノード空間での高速トラバーサルのための強力なトラバーサルフレームワーク。数十億のノード/関係のグラフに限定されます。 http://highscalability.com/neo4j-graph-database-kicks-buttox<を参照してください。 / a>
最適な用途： 無制限の深さと周期的な重み付き接続を備えた深いグラフ
ユースケース： ソーシャルネットワーク、トポロジ分析、セマンティックWebデータ、推論
HBase
スケーラビリティ： ペタバイト以上の信頼性の高い一貫したストレージ。限られたスパース属性のセットを持つ非常に多数のオブジェクトをサポートします。大規模なデータ処理ジョブのためにHadoopと連携して動作します。 http://www.ibm.com/developerworks/opensource /library/os-hbase/index.html
最適な用途： 有向非巡回グラフ
ユースケース： ログ分析、セマンティックWebデータ、機械学習