Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为"云雀"，它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎，可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时，Hibari也支持Java，C/C++，Python，Ruby和Erlang语言的客户端。
第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是 不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。
第五推荐的是Leveldb。这是一个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LSM算法。LevelDB是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。
XML数据库的优势XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等操作的数据管理系统。在系统中，开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型：XMLEnabledDatabase(XEDB)，即能处理XML的数据库；NativeXMLDatabase(NXD)，即纯XML数据库；HybridXMLDatabase(HXD)，即混合XML数据库。
关系数据库中的第一代XML支持是切分（或分解）文档，以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象（CLOB 或 BLOB）。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而，这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页，以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。
在这里，首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库，提供了全功能的核心数据库服务，包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了 W3C XQuery 规范，支持全文搜索以及节点级别的更新操作。
第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath和XQuery的实现，同时，它还提供一个前端操作界面。
第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档，因为所采用的存储机制，所以文档的搜索速度特别快，同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块，可以应用在Web应用中。
第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DB Java API包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。
与传统关系型数据库相比，XML数据库具有以下优势：第一，XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据，而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二，提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行操作，不能对元素名称操作，半结构化数据库提供了对标签名称的操作，还包括了对路径的操作。第三，当数据本身具有层次特征时，由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征，因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集，如果己经以XML格式存储信息，则XML数据库利于文档存储和检索；可以用方便实用的方式检索文档，并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构，提供对异种信息存取的支持。