MongoDB

Escalabilidade: Altamente disponível e consistente, mas é péssimo em relações e muitas gravações distribuídas. Seu principal benefício é armazenar e indexar documentos sem esquema. O tamanho do documento é limitado a 4 MB e a indexação só faz sentido para profundidade limitada. Consulte http://www.paperplanes.de/2010/2/25/ notes_on_mongodb.html

Mais adequado para: Estruturas de árvores com profundidade limitada

Casos de uso: Diversas Hierarquias de Tipos, Sistemática Biológica, Catálogos de Bibliotecas

Neo4j

Escalabilidade: Altamente disponível, mas não distribuído. Estrutura de travessia poderosa para travessias de alta velocidade no espaço do nó. Limitado a gráficos em torno de vários bilhões de nós/relacionamentos. Consulte http://highscalability.com/neo4j-graph-database-kicks-buttox

Mais adequado para: Gráficos profundos com profundidade ilimitada e conexões cíclicas e ponderadas

Casos de uso: Redes Sociais, Análise Topológica, Dados da Web Semântica, Inferência

HBase

Escalabilidade: Armazenamento confiável e consistente nos petabytes e além. Suporta um número muito grande de objetos com um conjunto limitado de atributos esparsos. Funciona em conjunto com o Hadoop para grandes trabalhos de processamento de dados. http://www.ibm.com/developerworks/opensource /library/os-hbase/index.html

Mais adequado para: gráficos dirigidos e acíclicos

Casos de uso: Análise de log, dados da Web semântica, aprendizado de máquina