我目前正在实施分布式在线机器学习框架。基本上这个系统处理样本的数据流。模型（例如感知器层）将随每个样本更新。
所以，我正在寻找一个可以支持大量更新和读取单个实体的数据库。我认为mongodb和它的“就地更新”是一个不错的选择，但也许有一个更符合我需求的数据库。
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我会冒昧地回答......
我将免责声明我已成为Mongo的忠实粉丝，所以请考虑到这一点。 =）
Mongo对于读取来说是个不错的选择，但只有如果你愿意让数据略微不一致。 Mongo有一个称为副本集的东西，它基本上是一个集群。
副本集只有一台计算机，可以接收写入/更新。它处理得很好，但需要考虑。它不是主/主复制设置。
随着写入/更新的进入，它们将被复制到副本集中的其他节点。这就是最终的一致性。
你可以考虑像Couchbase / CouchDB这样的东西，它也有一个集群概念，它是主/主。您可以写入任何节点，它最终将在其他节点上可用。
要考虑的一些事情。
编辑：
我会和Mongo一起去。 =）