PickleDB-rs是一款基于Rust语言实现的简单易用的键值存储系统，是Python PickleDB的Rust移植版本。它结合了Rust语言的安全性和性能优势，在IT领域广泛应用于缓存、配置存储和简单数据库场景。键值存储模型简化了数据操作，提高了存取速度，特别适合读写密集型应用。PickleDB-rs支持多种操作，如设置键值、获取键值、删除键等，同时保持了JSON序列化和反序列化的功能。适用于嵌入式系统、移动应用和轻量级服务。

Neo4j内核是一个紧凑的Java嵌入式数据库，专注于存储数据的图形结构而非传统表格格式。详细信息请访问http://neo4j.org。

CqlQueryBuilder是一个开放源代码的NoSQL数据库，其SQL语法与传统关系型数据库非常相似。开发人员可以随时轻松输入这些语句，但在重复创建这些日常任务时会变得单调乏味。Minandra框架利用POCO对象生成Cassandra SQL语句，无需繁琐的配置，使开发人员摆脱繁重的设置困扰。

ScyllaDB是用C++重新编写的Cassandra数据库，每个节点每秒处理100万TPS。它与Apache Cassandra完全兼容，但具有比Cassandra高10倍的吞吐量和降低的延迟。Scylla支持实时大数据需求，兼容Apache Cassandra和Amazon DynamoDB API。采用无共享方法，大幅提升了吞吐量和存储容量，同时降低硬件成本。ScyllaDB在垃圾收集或Compaction期间无需暂停，并支持在常规生产负载下添加和删除节点。其设计和开发团队成员包括KVM虚拟化管理器的核心成员，他们将底层知识成功应用于大数据技术领域。数据结构测量不会跨CPU缓存线，使用poll模式驱动替代中断。ScyllaDB采用最新的C++14和GCC 5.1以实现理想的通用非挥发性随机访问存储。ScyllaDB的服务器采用AGPL 3.0开源协议，驱动采用Apache开源协议。

Neo4j内核是一款轻量级的嵌入式Java数据库，专为以图形而非表格形式存储结构化数据而设计。欲了解详情，请访问http://neo4j.org。

哈佛扩展学校大数据分析课程的最终项目由Galina Alperovich完成于2017年5月。Cassandra NoSQL在处理时间序列数据方面有着广泛的应用。Cassandra的数据模型特别适合按顺序处理数据，具备高速写入、跨节点复制和高可用性等特点。与传统的关系型数据库不同，Cassandra无需执行SQL连接、分组等标准操作。本项目展示了如何利用Cassandra进行财务时间序列分析，强调其处理顺序数据的自然优势。此外，我们提供了轻量级Web应用程序，用户可选择美国3000家公司之一，并查看其股票数据的时间序列图表，进行统计分析和实时监测。

随着技术的不断进步，现在已经可以看到使用Node.js和MongoDB实现简单REST API的例子。这个示例展示了我在Web开发方面的技能。这个后端包括快速的REST API实现，使用MongoDB（NoSQL）和Node.js（HTTP GET，HTTP POST，HTTP PUT，HTTP DELETE）来支持创建、读取、更新和删除操作。

Neo4j核心是一个高效的Java嵌入式数据库，专注于以图形而非表格的形式存储结构化数据。详细信息请访问http://neo4j.org。

OrientDB图数据库的最新版本是3.1.10，提供了com.orientechnologies/orientdb-graphdb/3.1.10/orientdb-graphdb-3.1.10.jar文件。

介绍了如何使用Python连接目前主流版本的MongoDB（V3.4.0），并详细使用了PyMongo（V3.4.0）和MongoEngine（V0.10.7）。同时比较了SQL和NoSQL的不同之处。