MongoDB
Évolutivité : Hautement disponible et cohérent, mais nul pour les relations et les nombreuses écritures distribuées. Son principal avantage est de stocker et d'indexer des documents sans schéma. La taille du document est plafonnée à 4 Mo et l'indexation n'a de sens que pour une profondeur limitée. Voir http://www.paperplanes.de/2010/2/25/ notes_on_mongodb.html
Mieux adapté pour : Structures arborescentes à profondeur limitée
Cas d'utilisation : Diverses hiérarchies de types, systématique biologique, catalogues de bibliothèque
Neo4j
Évolutivité : Hautement disponible mais non distribué. Cadre de traversée puissant pour les traversées à grande vitesse dans l'espace des nœuds. Limité aux graphes autour de plusieurs milliards de nœuds/relations. Voir http://highscalability.com/neo4j-graph-database-kicks-buttox
Mieux adapté pour : Graphiques profonds avec une profondeur illimitée et des connexions pondérées cycliques
Cas d'utilisation : Réseaux sociaux, Analyse topologique, Données du Web sémantique, Inférence
HBase
Évolutivité : Stockage fiable et cohérent dans les pétaoctets et au-delà. Prend en charge un très grand nombre d'objets avec un ensemble limité d'attributs clairsemés. Fonctionne en tandem avec Hadoop pour les gros travaux de traitement de données. http://www.ibm.com/developerworks/opensource /library/os-hbase/index.html
Mieux adapté pour : graphes orientés et acycliques
Cas d'utilisation : Analyse de logs, Web sémantique Data, Machine Learning
