如何优化NoSQL类数据库处理非结构化数据的性能？

对应Redis而言，可以主从读写分开调整缓存大小访问并发大小
Hbase这个就比较多了，从预先分配好region，到rowkey的设置，在到底层配置参数的调整等

大家都是我的前辈，谢谢大家的分享，以后多加努力学习

redis，主要控制键的大小，控制每台的内存使用量，配置合适的压缩等
hbase不了解
mongodb很类似rdbms，因为索引也是继续b-tree的，基本上传统数据库适用的索引优化都可以用在mongodb上。

分享下Redis方面的一些优化经验：
1）数据结构选用方面，考虑需求的同时还需考虑性能因素。例如，不需要set操作或list的push/pop操作的时候，尽可能的使用Hash结构；
2）合理设计key的过期时间，减少内存占用。
3）根据自己的环境，合理配置maxmemory及maxmemory-policy，以尽量规避swap拉低性能问题。maxmemory依据持久化策略，建议配置为45%或95%；maxmemory-policy依据key过期情况，建议使用volatile-ttl或allkeys-lru。
4）设计实用高效命令。如命令合并，避免发送大量小命令；管道命令，避免网络开销；避免使用那些高时间复杂度，降低延迟；
5）合理配置maxclients，缩短单client等待时间；

欢迎补充。。。