Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LMS算法,但是Leveldb是单进程的服务，而且它只是一个 C/C++ 编程语言的库, 不包含网络服务封装, 所以无法像一般意义的存储服务器(如 MySQL)那样, 用客户端来连接它. LevelDB 自己也声明, 使用者应该封装自己的网络服务器.所以它只能做一个嵌入式数据来使用，目前淘宝的Tair系统将它做了封装。
Rocksdb其实是Leveldb的改进版，RocksDB支持一次获取多个K-V，还支持Key范围查找。LevelDB只能获取单个Key,RocksDB除了简单的Put、Delete操作，还提供了一个Merge操作，说是为了对多个Put操作进行合并。站在引擎实现者的角度来看，相比其带来的价值，其实现的成本要昂贵很多。
下面是性能对比
Accumulo是一个使用谷歌BigTable的设计思路，基于Hadoop、Zookeeper和Thrift构建的，可靠的、可伸缩的、高性能的排序分布式KV数据存储系统。这个开源项目是由美国国家安全局开发，并于2011年发布的。目前，Accumulo属于Apache的顶级项目，它具有BigTable中所没有的一些功能，例如基于单元的访问控制。
下面我们看看Accumulo都有哪些主要特性:
1、对数据保护的安全性高
从下图可以清楚的看到Accumulo是如何控制单元的访问控制的。
2、支持ACID原则
3、读写性能强
麻省理工2013的性能测试报告
MIT Lincoln laboratories has recently released performance data for Apache Accumulo.In this paper MIT reached ~400,000 writes per second per node across an 8 node cluster.This is impressive performance given that MIT cites HBase as supporting ~60,000 writes per second per node and Cassandra as supporting ~35,000 writes per second per node.
在8节点集群的每个节点上，accumulo每秒达到40万次的写入，hbase达到6万次的写入，Cassandra达到3.5万次的写入。
为什么会写入这么快呢？原因如下:
因为accumulo使用了动态分布式空间数据模型（The Dynamic Distributed Dimensional Data Model (D4M)），Accumulo没有直接使用Hadoop的MapReduce并行编程模型，而是使用了pMatlab的并行编程环境。
4、分布式
Accumulo采用分布式存储。当Accumulo表不断的变大时，表会被自动分成块，数据可以存储在不同的块中。
5、分区
当表的容量达到上限时，accumulo会自动将表进行分割成默认的大小。
Accumulo的使用场景
目前，Accumulo都用在了政府的应用中，除政府之外的企业用的比较少。Cloudera公司已经将Accumulo 1.6.0的版本加入到了CDH 5.4.1中。此外，Hadoop系统打算用Accumulo解决储存海量数据的可扩展性。
最后通过各维度的比较，三个数据库的对比为
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