Why
- 一个应用肯定有两部分逻辑：数据逻辑和业务逻辑。
- 数据逻辑包括各种I/O,和内部的数据的处理，也就是在内部如何组织数据结构，变量也属于这一部分。
- 当一个应用变成一个进程，它负责数据逻辑的部分就有了两个选择：
- 将数据存在内存中，存在内存中的数据如果变得很重要，就需要保存进磁盘，所以有可能需要持久化的逻辑。为了更好的使用数据，需要有很好的数据结构建模，虽然基本的数据结构，甚至一些复杂的在程序语言或者库中都有集成，但是语言不负责执行，所以执行这一块还是进程自己在做。
- 将数据存在磁盘中，这需要有存/取得逻辑，在取的这一部分，基于业务可能要有强大的检索逻辑
- 当应用的数据规模变得很大，相应的数据逻辑和业务逻辑也会变得很复杂
- 从效率上来说，是时候考虑分布式了，所以我们有必要将和数据有关的逻辑独立出去，比如磁盘上的检索，内存中数据的持久化等。
- 从开发和维护的角度来说，集中精力在业务而不是数据，可以使得代码量变少，开发速度和可维护性都大大提高。
How
- 显然要将数据逻辑尽可能独立出去，就要用到工具软件，redis、memcached、Sql，NoSql都是这个目的的工具
- redis、memcached 侧重于内存中的数据
- 内存中的数据都有时效性，所以这两个工具都支持expire
- memcached 只负责 数据的存、取和超时，在取得部分也不考虑复杂得检索逻辑
- redis则更强大，它支持了5中数据结构，针对这些数据结构得操作也可以分离给它，同时还支持持久化，更强大的还支持主备、集群，可见它为分布式做了很好的工作。
- Sql、NoSql 侧重于磁盘侧数据
- 需要存在磁盘的往往是重要数据，这些数据更偏现实，是人类可读的，不像内存中的数据比如堆栈、整型这样的。这种数据我们称之为用户数据，又或者事务数据。这类数据往往很大，所以检索成了一个基本要求。
- NoSql 提供简单的检索，或者说基于算法的检索，比如hash、值比较、正则匹配等
- Sql 则提供复杂的检索，或者说基于事物的检索，而事务是复杂，很难一次建模的，为此我们用现实分类的方式建表，将数据冗余的存于多个表，从而获得强大的事务描述能力，称之为关系型数据库，关系即是现实的数据模型的复杂联系。关系型数据库使得我们事务数据建模的难度大大降低，也就使得开发和维护的程度大大降低。另一方面，Sql集成了强大的数据分析能力，使得数据分析的使用门槛降低很多。
- 不管是Sql还是NoSql都是C/S架构，很显然也使得分布式变得很容易
When
- 从上面可以看出偏内存的，选择redis或者memcache，偏磁盘的选择Sql、NoSql
- Nosql能做的，Sql都能做，memcached能做的redis都能做
- Nosql 更简单，面向不是很复杂的事务数据模型，用不到很复杂的检索和建模，选择Nosql可以更快开发和检索。比如图书关的检索系统，图书的数据模型很简单，也不需要很事务的检索，这些检索用NoSql就可以做。这时候用NoSql速度快，开发快。
- memcached又比redis简单，如果仅仅是数据量大，比如一个Web后端它对连接的一些记录例如cookie等，还有为了加快速度做的一些缓存，数据简单，设计的算法反倒不复杂，我们选memcached就很合适，速度更快，开发更快。
- 在需要数据持久化的时候，memcached不适合，这时候选redis。
- 在一些分布式架构中选redis，是因为它为分布式做了更多的工作，比如甚至提供了Publish/Subscribe 功能。memcached在分布式中最大做缓存，而redis是可以承接类似“中立交换语言”如json、xml所起的作用。
- 可以用redis或者memcached的场合，理论上SQl、NoSql也可以做，但是前者在内存中，速度肯定快很多。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2765030/blog/3014049