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1. 数据存放
数据可以放内存，也可以放SSD。
数据放内存时速度肯定会很快，但这和memcache一样，相比memcache性能并没有优势
数据放内存时可以进行持久化配置，但文档只有一个地方提了一下，没展开描述，说明持久化不推荐使用。
数据也可以放SSD，并做了特定优化，相比mysql会更快，但数据操作模型过于简单，可使用场景很少。也比mongo性能更好，但其要求SSD存储，这样容量较小，费用也较高，这时mongo是好选择
2. 数据操作模型
支持 按主键及二级索引筛选数据
支持 聚合 （强大，一个卖点）
不支持排序（通过聚合功能的lua脚本也可能可以实现，但并不现实）
虽然支持类SQL语法操作，但可进行的操作非常简单，好于memcache, 稍好于mongo，比redis差些，跟mysql完全没法比，但其聚合功能还比较强大。
3. 集群管理
相当强大，多个平等的结点，平摊存储所有数据，并且互相备份。集群结点的失效及添加完全自动化处理，不影响用户请求。
相比memcache，这是它强大的地方，也不会弱于其它nosql的集群管理。
4.存储大数据
内存或SSD中可以存放很大的单个二进制数据。
5. 聚合功能
这里聚合的概念等同于mysql中的聚合。可以通过编写lua脚本，实现对数据的聚合，此时aerospike可以看作一个分布式的基于内存的map-reduce计算平台，相比普通的 hadoop map-reduce,速度是很快的,当然，可处理的数据量相对较少。
aerospike可能应用场景
aerospike总体来说是一个基于内存的并且具有高度可靠性的分布式计算系统。放在内存中是易失的，更多场景应该是放在SSD，但放在SSD其性能就不一定具有太大优势了，而且SSD存储容量小，费用也是比较贵的。
1. 替换memcache做缓存
这是由于它有强大的集群管理功能，对非常重要不能宕机的缓存服务可以采用它，但代价就是需要更多的硬件服务器。
2.性能要求很高的实时聚合计算
aerospike是一个分布式的基于内存的map-reduce服务，速度快。
一般来说，原始数据变化较频繁，而对聚合计算实时要求较高的情景可以用它。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xiaoit/p/4552645.html
