基于文档和基于键/值的数据库之间的区别？
我知道有三种不同的流行类型的非 SQL 数据库。
键/值：Redis、Tokyo Cabinet、Memcached
ColumnFamily：Cassandra、HBase
文档：MongoDB、CouchDB
我已经阅读了关于它的长篇博客，但没有太多了解。
我了解关系数据库，并且熟悉 MongoDB/CouchDB 等基于文档的数据库。
有人能告诉我这些和名单上的前两个之间的主要区别是什么吗？
主要区别在于数据模型和查询功能。
键值存储
第一种非常简单，可能不需要任何进一步的解释。
数据模型：不仅仅是键值存储
尽管 Cassandra 等数据库的正确名称上有 some debate，但我还是想将它们称为 column-family stores。尽管键值对是 Cassandra 的重要组成部分，但不仅限于此。它允许您嵌套键值对，因此一个键可以引用多个子键值对。
但是，您不能无限期地嵌套键值对。您仅限于三个级别（列族）或四个级别的嵌套（超级列族）。如果术语列族没有响起，请参阅 WTF is a SuperColumn 文章，它很好地解释了 Cassandra 的数据模型。
文档数据库，例如 CouchDB 和 MongoDB，以 JSON objects 的形式存储整个文档。您可以将这些对象视为嵌套的键值对。与 Cassandra 不同的是，您可以随意嵌套键值对。 JSON 还支持数组并理解不同的数据类型，例如字符串、数字和布尔值。
查询
我相信列族商店只能通过键查询，或者通过编写 map-reduce 函数。您不能像在 SQL 数据库中那样查询值。如果您的应用程序需要更复杂的查询，您的应用程序必须创建和维护索引才能访问所需的数据。
文档数据库也支持 key 查询和 map-reduce 功能，但也允许您进行基本的 value 查询，例如“给我所有超过 10 个帖子的用户”。文档数据库以这种方式更加灵活。
Ayende 对 Key-Value 和 Document 数据库之间的区别给出了很好的解释：
文档数据库的核心是一个键/值存储，但有一个主要例外。文档数据库不只是在其中存储任何 blob，而是要求数据以数据库可以理解的格式（即 JSON、XML 等）存储。在大多数 doc dbs 中，这意味着我们现在可以允许对文档数据进行查询。
