缓存是⼀个高速数据交换的存储器，使用它可以快速的访问和操作数据。
缓存的本质，将热点资源（高频读、低频写）提前放入离用户最近、访问速度更快的地方，以提高访问速度。
相比于数据库而言，缓存的操作性能更高
- 缓存⼀般都是通过 key-value 查询数据，因为不像数据库⼀样还有查询的条件等因素，所以查询的性能⼀般会比数据库高；
- 缓存的数据是存储在内存中的，而数据库的数据是存储在磁盘中的，因为内存的操作性能远远大于磁盘，因此缓存的查询效率会高很多；
- 缓存更容易做分布式部署（当⼀台服务器变成多台相连的服务器集群），而数据库⼀般比较难实现分布式部署，因此缓存的负载和性能更容易平行扩展和增加。
- NoSQL与内存数据库有交集，NoSQL不一定是内存数据库（如mongodb是文档型数据库），内存数据库不一定是Nosql，存在关系型的内存数据库，如SQLite，MySQL.
- 内存数据库数据是完全保存在内存中的，一旦掉电，内存内数据将完全丢失，但是大部分内存数据库会定期将数据写入磁盘，对容灾有帮助，但是在发生掉电时未来得及刷入磁盘的数据将会丢失。
- 内存数据库的优势在于高性能，所有的操作都是在内存中进行的，从而降低了IO操作，主要应用于一些对实时性要求很高的应用中。
Memcache
很早出现的NoSql数据库
数据都在内存中，一般不持久化
支持简单的key-value模式，支持类型单一
一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库
Redis
几乎覆盖了Memcached的绝大部分功能
数据都在内存中，支持持久化，主要用作备份恢复
除了支持简单的key-value模式，还支持多种数据结构的存储，比如 list、set、hash、zset等。
一般是作为缓存数据库辅助持久化的数据库
MongoDB
高性能、开源、模式自由(schema free)的文档型数据库
数据都在内存中， 如果内存不足，把不常用的数据保存到硬盘
虽然是key-value模式，但是对value（尤其是json）提供了丰富的查询功能
支持二进制数据及大型对象
可以根据数据的特点替代RDBMS ，成为独立的数据库。或者配合RDBMS，存储特定的数据