MySQL: 绝大多数业务场景都可以满足，但对于写并发量较大的业务，单机估计难以满足需求。通常需要多机主备，读写分离；甚至按业务划分DAO，分库分表等。所以单机数据库可以考虑使用MySQL 。
HIVE：常用于大数据分布式存储。sql的语法较MySQL 严谨，所支持的数据统计分析的能力、以及查询运算性能高于MySQL 。
redis：支持多种数据结构，适用于非常广泛的业务场景。相对于*SQL，通常使用其cache能力，如key-val的读写，多级key1-key2-val的读写，以及set（集合）的读写等。但redis的数据落地存在硬伤：由于使用父子进程的方式，当数据量超过进程的内存空间时（视机器配置而定），子进程copy整个内存空间进行数据落地时会影响吞吐能力。当然这可以通过数据落地的配置进行一定的缓解。如果数据量不大，可以优先考虑redis。
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