最适合 Content Recommender 的 NoSQL 数据库

Question

我目前正在从事一个项目，其中包括出于性能原因将内容推荐器从 MySQL 迁移到 NoSQL 数据库。我们的团队一直在评估一些替代方案，如 MongoDB、CouchDB、HBase 和 Cassandra。这个想法是选择一个能够在单个服务器或集群中运行的数据库。 到目前为止，由于 Hbase 依赖于分布式环境，我们已经放弃了使用 Hbase。即使有水平扩展的想法，我们也需要在生产环境中在单个服务器上运行一段时间的数据库。 MongoDB 也被丢弃了，因为它不支持 map/reduce 功能。 我们还有 2 个备选方案，我们没有坚实的背景可以决定。任何指导或帮助表示赞赏

注意：我不会假装用没有根据的论点来创建类似宗教的讨论。这是一个严格的技术问题，需要在问题的上下文中讨论

Answer 1

图数据库通常被认为最适合推荐引擎，因为很多推荐算法实际上都是基于图的。我建议查看Neo4J - 它可以在单台机器上处理数十亿个节点/边缘，并且它支持所谓的高可用性模式，即具有自动主选择的主从设置。