memcache可做代理伺服器，redis是把瑞士軍刀，mongodb是最常用的nosql, 且支援sql語法。三者間在部分場景兩兩重疊。但是缺乏全面的可比性。就好比饅頭，蛋糕和餛飩。

搬運自己的答案，mongodb不應和redis/memcache比較，因為兩者的適用場景是完全不同的。

mongodb是一款介於記憶體資料庫和關係資料庫的資料庫，是高效能、無模式的文件型資料庫。

mongodb資料儲存在磁碟，只有在需要時透過mmap對映到記憶體，在記憶體中修改，修改完畢由作業系統負責flush到磁碟。

優點：支援複雜的資料結構，能儲存海量的資料，能提供類似關係資料庫般強大的查詢。

redis是一個開源的key-value儲存系統，所有資料都是放在記憶體中的，持久化是使用RDB方式或者aof方式。僅支援key、string、hash、list、set幾種結構，優點：讀寫速度非常快。缺點：受記憶體限制無法儲存過多的資料，也無法提供強大的查詢，只使用單核。

memcache是一個高效能的分散式記憶體物件快取系統，用於動態Web應用以減輕資料庫負載。memcache僅支援簡單的key-value結構，但使用多核。

在爬蟲中，經常採用redis+mongodb的方式，Mongodb用於儲存爬取的海量的資料，而redis則用於去重和儲存待爬取的url。

redis、memcahce 比較相似，但與 mongodb 完全不同，幾乎沒有可比性。

總的來說 redis/memcache 是基於記憶體的，講究的是效能，多用作快取層，比如說存放session。而 mongodb 是面向文件的，儲存的是類似JSON的非結構化資料，查詢起來非常方便，開發效率高，比較類似傳統SQL關係型資料庫。

普遍認為redis效能明顯好於MemoryCache。所以這裡主要比較 Redis 和 Mongodb。

體積

Redis是一個基於記憶體的鍵值資料庫，它由C語言實現的，以單執行緒非同步的方式工作，與Nginx/ NodeJS工作原理近似。所以檔案非常小。編繹出來的主檔案還不到 2Mb，在 Linux 伺服器上初始只需要佔用1Mb左右的記憶體。

Mongodb安裝包則要大的多，跟mySQL差不多，都是百兆級的。

持久化

Redis是先讀寫記憶體再非同步同步到磁碟，但持久化資料是需要時間的，如果每條記錄都觸發持久化，則效能優勢則體現不出來，這裡可能會產生一個問題，就是在資料改動不夠多時，資料還沒有持久化就重啟了系統，這部分資料是有可能丟失的。

這裡可以在設定檔案中設定與入規則：

save 900 1save 300 10save 60 10000

以上規則表明，如果在1秒內發生900次資料發動，則開始寫入到硬碟。如果10秒發生300次發動，則就持久化。

當你也可以設定成 save 1 1 每次發動都儲存到硬碟，但是效能會下降。

MongoDB則不存在記憶體資料有可能丟失的問題，因為MongoDB每次改動都會寫入資料庫檔案。

資料表

Redis沒有嚴格意義上的表，習慣上一般採用　schema:key　形式做為鍵值，其中

schema: 可理解為傳統資料庫中的表名key: 可理解為表中的主鍵

比如將 user:1 中的name設定為kris

HSET user:1 name kris

Mongodb則可將collection當作表

var col = db.collection("createIndexExample1");col.find({}).toArray(function(err, items) {

});

資料寫入

Redis 可以透過 hash set資料型別支援，JSON物件的寫入，不過是二維的，有深層次JSON物件時，需要先序列化成string [JS程式碼]

client.hmset(user:1, { username: "lee", age: "21" }, function(err) { console.log(err)})

實際上執行的則是

hmset user:1 user_name lee age 21

MongoDB支援複雜結構JSON檔案的寫入 [JS程式碼]

var col = db.collection("createIndexExample1"); col.insert([{a:1, node: {b:1}}], {w:1}, function(err, result) { }});

資料查詢

MongoDB支援對JSON物件的任何層次和資料進行查詢，使用起來非常方便：[JS程式碼]

col.find({ a:1 }).toArray(function(err, items) });

Redis 出於效能考慮，不能按照 hash object的值來搜尋hash物件。

需要藉助一系列的複雜操作才能進行資料查詢，這一點比較接近資料庫的底層。

比如我們有三條學生記錄，存放著ID，名字和姓名 [redis 指令]

# 新增 3 個使用者和資訊

hmset user:1 user_name lee age 21hmset user:2 user_name david age 25hmset user:3 user_name chris age 25

如果想要按name和age查詢，則要建立相關的資料集合(set)來作為索引

# 維護age索引sadd age:21 1sadd age:25 2 3# 維護name索引sadd name:lee 1sadd name:david 2sadd name:chris 3

然後，求資料集交集(sinter)，實現多條件查詢，比如我們要名字是lee，年齡是25歲的學生，會返回使用者ID

sinter age:25 name:lee