Q: 请根据 CAP 实现程度，分布式实现方式，数据结构，查询方式，存储引擎等比较 mongodb, redis, cassandra, scylladb, dragonflydb, TiKV, couchbase 等 nosql 数据库
A: 对比 NoSQL 数据库时，可以根据以下几个关键维度来分析：CAP 理论实现、分布式架构、数据结构、查询方式、存储引擎等。下面将对 MongoDB、Redis、Cassandra、ScyllaDB、DragonflyDB、TiKV、和 Couchbase 进行逐项比较。
1. CAP 理论实现（Consistency, Availability, Partition Tolerance）
MongoDB: 作为 CP 系统（优先一致性和分区容忍性），默认配置下提供强一致性。通过副本集实现高可用性，牺牲部分可用性来实现一致性，但可以通过读写策略配置接近 AP 模型（通过允许从次要节点读取以提高可用性）。
Redis: 在主从模式下更偏向于 AP 模型（优先可用性和分区容忍性），但在主从切换期间可能会导致一致性问题。如果配置为使用 Redis Sentinel 或 Redis Cluster，它可以在一定程度上实现可用性和容忍分区，但一致性较弱。
Cassandra: 作为 AP 系统，强调可用性和分区容忍性。它使用可调一致性级别（如 Quorum、One 等）来在可用性和一致性之间做权衡。
ScyllaDB: 也遵循 AP 模型，是 Cassandra 的高性能实现，因此在 CAP 特性上与 Cassandra 类似，强调高可用性和可扩展性。
DragonflyDB: 类似 Redis，偏向 AP 模型，注重高性能和可用性。主要用于缓存和实时处理，不保证强一致性。
TiKV: 作为 CP 系统，TiKV 保证强一致性和分区容忍性，通过 Raft 协议实现分布式一致性。可用性可能会在网络分区时受到影响。
Couchbase: 提供灵活的 CAP 选择，允许根据使用场景选择 CP 或 AP 模型。通常，Couchbase 通过副本与分片来实现分区容忍性，同时提供可调的强一致性或最终一致性。
2. 分布式实现方式
MongoDB: 采用副本集（Replica Set）和分片（Sharding）机制进行数据分布。副本集用于实现高可用性，分片用于横向扩展和大规模数据的分布式存储。
Redis: Redis 支持主从复制（Replication）和Redis Cluster（分布式模式）。Redis Cluster 通过分片机制在多个节点之间分布数据。
Cassandra: Cassandra 使用对等节点架构（Peer-to-Peer），每个节点都相同，无主节点。数据通过一致性哈希进行分布和复制。
ScyllaDB: 继承了 Cassandra 的对等架构，同时通过改进 I/O 并行性，基于 C++ 实现，专注于更高性能和更低的延迟。
DragonflyDB: 基于类似 Redis 的设计，支持主从模式，但目前还没有成熟的多节点分布式架构。主要用于缓存场景。
TiKV: 基于Raft 协议的分布式事务系统，支持强一致性。TiKV 是 TiDB 的底层存储，通过Region（分片）进行数据分布，并使用多副本来保证高可用性。
Couchbase: 采用分布式架构，通过分片和副本来实现扩展性和高可用性。它的一致性协议基于 DCP（Database Change Protocol），用于分布式同步。
3. 数据结构
MongoDB: 使用文档模型存储数据，基于 JSON/BSON 格式。每条记录是一个文档，支持嵌套文档和数组，灵活的结构化和非结构化数据。
Redis: Redis 是基于内存的数据存储，支持多种数据类型，包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，非常适合缓存和实时数据处理。
Cassandra: 基于列族存储模型（类似于键值对），适合处理大规模、稀疏数据。数据存储为列族和行，适合写多读少的应用场景。
ScyllaDB: 与 Cassandra 相同的列族模型，但使用更加高效的底层实现。
DragonflyDB: 类似 Redis，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等，专注于内存中处理高效缓存。
TiKV: 使用键值对存储模型，支持多种复杂的数据结构，通过与 TiDB 配合使用，支持 SQL 和事务模型。
Couchbase: 使用文档存储模型，类似于 MongoDB，基于 JSON 文档，支持嵌套结构和数组。
4. 查询方式
MongoDB: 提供强大的查询语言，支持基于字段的条件查询、索引查询、聚合查询等。支持丰富的操作符和管道操作。
Redis: 通过命令行接口（CLI）或编程接口对其数据结构进行直接操作，查询能力较为简单，适合键值对操作和简单的集合、哈希等查询。
Cassandra: 支持 CQL（Cassandra Query Language），类似于 SQL 的查询语言，但查询能力相对受限，主要适合范围查询和批量数据写入。
ScyllaDB: 完全兼容 Cassandra 的 CQL 查询语言，但由于底层改进，查询性能更高。
DragonflyDB: 类似于 Redis，通过命令行接口进行数据查询和操作，支持多种数据结构的操作，主要用于缓存场景。
TiKV: 本身不提供直接查询接口，通常与 TiDB 配合使用，TiDB 提供 SQL 查询能力。TiKV 通过键值接口操作数据。
Couchbase: 支持 N1QL（一种基于 SQL 的查询语言），适用于 JSON 文档的查询，支持索引、聚合和全文检索。
5. 存储引擎
MongoDB: 使用WiredTiger 作为默认的存储引擎，支持压缩和加密，能够高效地处理读写操作。MongoDB 也可以使用其他存储引擎，如 MMAPv1（已弃用）。
Redis: Redis 是基于内存的数据库，数据主要存储在内存中，并通过快照（RDB）或追加文件（AOF）来持久化到磁盘。
Cassandra: 使用基于磁盘的存储引擎，采用SSTable 和 LSM Tree（Log-Structured Merge Tree）来优化写性能和磁盘 I/O。
ScyllaDB: 同样使用 LSM Tree 存储引擎，但通过对现代硬件的优化（如直接 I/O 和异步线程管理），提升了性能和延迟。
DragonflyDB: 类似 Redis，基于内存，但专注于高效的多线程设计和缓存场景。
TiKV: 使用基于 RocksDB 的存储引擎，适合高并发的写入场景，支持事务处理。
Couchbase: Couchbase 采用了基于内存和磁盘的混合存储引擎，支持对内存数据进行高效的查询，并定期将数据持久化到磁盘。
总结对比表：
数据库
CAP 实现
分布式架构
数据结构
查询方式
存储引擎
MongoDB
CP（默认）
副本集+分片
文档模型
强大的查询语言
WiredTiger
Redis
AP
主从复制+集群
多种数据结构
命令行接口
内存存储，RDB/AOF
Cassandra
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree/SSTable
ScyllaDB
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree（高性能）
DragonflyDB
AP
主从复制
多种数据结构
命令行接口
内存存储
TiKV
CP
Raft 分布式架构
键值对
与 TiDB 配合
RocksDB
Q: 请在上表继续添加 cockroachdb，garnet，apache ignite, apache kvrocks
A: 以下是包含 CockroachDB、Garnet、Apache Ignite 和 Apache Kvrocks 的更新对比表，继续沿用 CAP 实现、分布式架构、数据结构、查询方式、存储引擎 维度。
数据库
CAP 实现
分布式架构
数据结构
查询方式
存储引擎
MongoDB
CP（默认）
副本集+分片
文档模型
强大的查询语言
WiredTiger
Redis
AP
主从复制+集群
多种数据结构
命令行接口
内存存储，RDB/AOF
Cassandra
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree/SSTable
ScyllaDB
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree（高性能）
DragonflyDB
AP
主从复制
多种数据结构
命令行接口
内存存储
TiKV
CP
Raft 分布式架构
键值对
与 TiDB 配合
RocksDB
Couchbase
CP/AP 可选
分片+副本
文档模型
N1QL，支持 SQL
基于内存和磁盘
CockroachDB
CP
基于 Raft 的对等架构
行存储模型
类 SQL 查询（SQL 兼容）
Pebble 存储引擎（基于 RocksDB）
Garnet
CP/AP 可选
分布式架构
多种数据结构
命令行接口
内存+持久化存储
Apache Ignite
CP/AP 可选
分布式+内存计算
键值对/SQL
支持 SQL、Cassandra 风格查询
内存优先，持久化到磁盘
Apache Kvrocks
AP
主从复制+集群
多种数据结构
Redis 风格命令
基于 RocksDB
6. CockroachDB
CAP 实现: 强调一致性和分区容忍性（CP），通过 Raft 协议实现分布式一致性和事务性。
分布式架构: 使用对等架构，基于 Raft 的复制来保证强一致性和高可用性。各节点对等，通过自动分片和副本管理进行横向扩展。
数据结构: 类似于关系型数据库，采用行存储模型，支持 ACID 事务。
查询方式: 完全支持 SQL，兼容 PostgreSQL 查询语法，适合关系型查询和复杂事务操作。
存储引擎: 使用 CockroachDB 自己的Pebble 存储引擎，基于 RocksDB，专为高性能的分布式事务设计。
7. Garnet
CAP 实现: 提供 CP 和 AP 模型之间的灵活选择，可以根据应用场景调整一致性和可用性。
分布式架构: 通过副本和分片机制实现分布式存储，支持自动扩展和高可用性。
数据结构: 支持多种数据结构（如键值对、哈希、列表等），类似于 Redis 和 DragonflyDB。
查询方式: 通过命令行接口进行数据操作，适合缓存和实时数据处理场景。
存储引擎: 结合内存和持久化存储，适合高并发场景下的数据存储与查询。
8. Apache Ignite
CAP 实现: 提供可配置的 CAP 实现，允许用户选择强一致性（CP）或高可用性（AP），视需求而定。
分布式架构: 基于内存的分布式架构，支持横向扩展和高性能计算，通过复制和分片实现数据分布和高可用性。
数据结构: 支持键值对和SQL 结构化数据，支持复杂的内存计算和大数据处理，兼容 HDFS、Cassandra 风格的存储。
查询方式: 提供 SQL 支持，也支持类似 Cassandra 风格的查询，适合大规模数据计算和实时分析。
存储引擎: 以内存优先（In-Memory Computing），但支持将数据持久化到磁盘以确保数据安全性。
9. Apache Kvrocks
CAP 实现: 偏向 AP 模型，专注于高可用性和分区容忍性。
分布式架构: 支持主从复制和集群模式，类似 Redis 的分片机制。
数据结构: 支持多种数据结构，类似于 Redis，包括字符串、哈希、列表、集合等。
查询方式: 使用与 Redis 类似的命令行接口，支持 Redis 风格的查询和数据操作。
存储引擎: 基于 RocksDB 存储引擎，提供持久化支持，与 Redis 相比更注重数据的持久化和高并发写入性能。
以下是更新后的 NoSQL 数据库对比表，增加了“事务支持程度”列，对各个数据库的事务支持做了详细说明。
数据库
CAP 实现
分布式架构
数据结构
查询方式
存储引擎
事务支持程度
MongoDB
CP（默认）
副本集+分片
文档模型
强大的查询语言
WiredTiger
支持多文档 ACID 事务，在 4.0 及以上版本中支持多文档事务
Redis
AP
主从复制+集群
多种数据结构
命令行接口
内存存储，RDB/AOF
不支持分布式事务，支持单实例内的 Lua 脚本作为事务的替代
Cassandra
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree/SSTable
支持轻量级事务（LWT），提供有限的事务支持（行级别的事务）
ScyllaDB
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree（高性能）
支持轻量级事务，与 Cassandra 类似，行级事务支持有限
DragonflyDB
AP
主从复制
多种数据结构
命令行接口
内存存储
不支持事务，专注于高效的缓存场景
TiKV
CP
Raft 分布式架构
键值对
与 TiDB 配合
RocksDB
支持分布式 ACID 事务，通过 TiDB 提供完整的分布式事务支持
Couchbase
CP/AP 可选
分片+副本
文档模型
N1QL，支持 SQL
基于内存和磁盘
支持 ACID 事务，但主要用于单节点或副本之间，分布式事务支持较弱
CockroachDB
CP
基于 Raft 的对等架构
行存储模型
类 SQL 查询（SQL 兼容）
Pebble 存储引擎（基于 RocksDB）
支持强一致性的分布式 ACID 事务，完全支持分布式事务
Garnet
CP/AP 可选
分布式架构
多种数据结构
命令行接口
内存+持久化存储
支持简单事务，但事务模型相对简单，主要针对内存中的数据
Apache Ignite
CP/AP 可选
分布式+内存计算
键值对/SQL
支持 SQL、Cassandra 风格查询
内存优先，持久化到磁盘
支持分布式事务，提供 ACID 事务支持，适用于内存计算和数据一致性
Apache Kvrocks
AP
主从复制+集群
多种数据结构
Redis 风格命令
基于 RocksDB
不支持分布式事务，专注于持久化和高并发操作
事务支持程度总结：
支持分布式 ACID 事务:
TiKV（通过 TiDB）
CockroachDB
Apache Ignite
支持轻量级事务（LWT）或行级事务:
Cassandra
ScyllaDB
支持单节点 ACID 事务或简单事务:
MongoDB（多文档事务支持）
Couchbase
Garnet
不支持事务或支持极为有限:
Redis（单实例 Lua 脚本模拟事务）
DragonflyDB
Apache Kvrocks
结论：
数据库对事务的支持差异较大，像 CockroachDB 和 TiKV 专门设计用于支持强一致性的分布式事务，而 Cassandra 和 ScyllaDB 则通过轻量级事务提供有限的事务支持。类似 Redis 和 DragonflyDB 的缓存数据库则没有事务支持或仅在单节点上提供简单的替代方案。
以下是更新后的 NoSQL 数据库对比表，新增了 Couchbase，并增加了 实现语言 一列。
数据库
CAP 实现
分布式架构
数据结构
查询方式
存储引擎
事务支持程度
实现语言
MongoDB
CP（默认）
副本集+分片
文档模型
强大的查询语言
WiredTiger
支持多文档 ACID 事务，在 4.0 及以上版本中支持多文档事务
C++
Redis
AP
主从复制+集群
多种数据结构
命令行接口
内存存储，RDB/AOF
不支持分布式事务，支持单实例内的 Lua 脚本作为事务的替代
C
Cassandra
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree/SSTable
支持轻量级事务（LWT），提供有限的事务支持（行级别的事务）
Java
ScyllaDB
AP
对等架构
列族模型
CQL
LSM Tree（高性能）
支持轻量级事务，与 Cassandra 类似，行级事务支持有限
C++
DragonflyDB
AP
主从复制
多种数据结构
命令行接口
内存存储
不支持事务，专注于高效的缓存场景
C++
TiKV
CP
Raft 分布式架构
键值对
与 TiDB 配合
RocksDB
支持分布式 ACID 事务，通过 TiDB 提供完整的分布式事务支持
Rust
Couchbase
CP/AP 可选
分片+副本
文档模型
N1QL，支持 SQL
基于内存和磁盘
支持 ACID 事务，支持多文档事务，但分布式事务支持较弱
C, C++, Go
CockroachDB
CP
基于 Raft 的对等架构
行存储模型
类 SQL 查询（SQL 兼容）
Pebble 存储引擎（基于 RocksDB）
支持强一致性的分布式 ACID 事务，完全支持分布式事务
Go
Garnet
CP/AP 可选
分布式架构
多种数据结构
命令行接口
内存+持久化存储
支持简单事务，但事务模型相对简单，主要针对内存中的数据
C
Apache Ignite
CP/AP 可选
分布式+内存计算
键值对/SQL
支持 SQL、Cassandra 风格查询
内存优先，持久化到磁盘
支持分布式事务，提供 ACID 事务支持，适用于内存计算和数据一致性
Java
Apache Kvrocks
AP
主从复制+集群
多种数据结构
Redis 风格命令
基于 RocksDB
不支持分布式事务，专注于持久化和高并发操作
C++
事务支持程度总结：
支持分布式 ACID 事务:
TiKV（通过 TiDB）
CockroachDB
Apache Ignite
支持轻量级事务（LWT）或行级事务:
Cassandra
ScyllaDB
支持单节点 ACID 事务或简单事务:
MongoDB（多文档事务支持）
Couchbase
Garnet
不支持事务或支持极为有限:
Redis（单实例 Lua 脚本模拟事务）
DragonflyDB
Apache Kvrocks
实现语言总结：
C、C++: 多数高性能数据库或缓存系统，如 Redis、ScyllaDB、DragonflyDB 等，倾向于使用 C 或 C++ 来优化性能。
Java: 像 Cassandra 和 Apache Ignite 这种强调整合与大规模计算的数据库，基于 Java 实现，具有更好的 JVM 生态整合。
Rust 和 Go: 越来越多的分布式数据库选择 Rust（如 TiKV）或 Go（如 CockroachDB）作为实现语言，因其安全性、并发模型和性能优化能力。