用于拥有数十亿条记录的地址簿的 NoSQL 数据库
NoSQL database for an address book with billions of records
哪个数据库适合存储数十亿行的地址簿（姓名、电子邮件地址、phone 号码等）？
该应用程序将是非常读取密集型的 (>99%)，并且需要与分布在世界各地的服务器的高一致性。
查询将针对电子邮件地址或 phone 号码。
我目前正在考虑 HBase、Cassandra 或 MongoDB.
我认为你应该选择 MongoDB。其文档数据库和支持复制、着色功能。
Cassandra 可能是一个不错的选择。它支持多个数据中心，因此为了获得全球支持，您可以在世界各地设置几个 DC，通过让客户访问最近的数据中心来减少延迟。
对于基于电子邮件地址和 phone 号码的快速查找，您可能会将非规范化数据存储在两个 table 中，其中一个 table 使用电子邮件作为主键，另一个 table 使用 phone 数字作为主键。
您应该能够通过添加更多节点来获得所需的读取性能，因为读取性能会随着您在每个数据中心中拥有的节点数量而扩展。
现在，如果您想基于主键以外的字段对这些数据进行临时查询，那么 Cassandra 将不是一个好的选择。
由于 MongoDB 具有复制（在地理上也是冗余的）等功能使其高度可用，MongoDB 将是更好的选择。它还提供了在数据副本上配置读取首选项的工具。请参考以下 link 以根据您的业务需求决定使用哪个数据库。
哪个数据库适合存储数十亿行的地址簿（姓名、电子邮件地址、phone 号码等）？ 该应用程序将是非常读取密集型的 (>99%)，并且需要与分布在世界各地的服务器的高一致性。 查询将针对电子邮件地址或 phone 号码。 我目前正在考虑 HBase、Cassandra 或 MongoDB.
我认为你应该选择 MongoDB。其文档数据库和支持复制、着色功能。
Cassandra 可能是一个不错的选择。它支持多个数据中心，因此为了获得全球支持，您可以在世界各地设置几个 DC，通过让客户访问最近的数据中心来减少延迟。
对于基于电子邮件地址和 phone 号码的快速查找，您可能会将非规范化数据存储在两个 table 中，其中一个 table 使用电子邮件作为主键，另一个 table 使用 phone 数字作为主键。
您应该能够通过添加更多节点来获得所需的读取性能，因为读取性能会随着您在每个数据中心中拥有的节点数量而扩展。
现在，如果您想基于主键以外的字段对这些数据进行临时查询，那么 Cassandra 将不是一个好的选择。
由于 MongoDB 具有复制（在地理上也是冗余的）等功能使其高度可用，MongoDB 将是更好的选择。它还提供了在数据副本上配置读取首选项的工具。请参考以下 link 以根据您的业务需求决定使用哪个数据库。