Twitter FlockDB：分布式图形数据库。
NewSQL数据库
Actian Ingres：由商业支持，开源的SQL关系数据库管理系统;
Amazon RedShift：基于PostgreSQL的数据仓库服务;
BayesDB：面向统计数值的SQL数据库;
CitusDB：通过分区和复制横向扩展PostgreSQL;
Cockroach：可扩展、地址可复制、交易型的数据库;
Datomic：旨在产生可扩展、灵活的智能应用的分布式数据库;
FoundationDB：由F1授意的分布式数据库;
Google F1：建立在Spanner上的分布式SQL数据库;
Google Spanner：全球性的分布式半关系型数据库;
H-Store：是一个实验性主存并行数据库管理系统，用于联机事务处理(OLTP)应用的优化;
Haeinsa：基于Percolator，HBase的线性可扩展多行多表交易库;
HandlerSocket：MySQL/MariaDB的NoSQL插件;
InfiniSQL：无限可扩展的RDBMS;
MemSQL：内存中的SQL数据库，其中有优化的闪存列存储;
NuoDB：SQL / ACID兼容的分布式数据库;
Oracle TimesTen in-Memory Database：内存中具有持久性和可恢复性的关系型数据库管理系统;
Pivotal GemFire XD：内存中低延时的分布式SQL数据存储，可为内存列表数据提供SQL接口，在HDFS中较持久化;
SAP HANA：是在内存中面向列的关系型数据库管理系统;
SenseiDB：分布式实时半结构化的数据库;
Sky：用于行为数据的灵活、高性能分析的数据库;
SymmetricDS：用于文件和数据库同步的开源软件;
Map-D：为GPU内存数据库，也为大数据分析和可视化平台;
TiDB：TiDB是分布式SQL数据库，基于谷歌F1的设计灵感;
VoltDB：自称为最快的内存数据库。
列式数据库
注意：请在键-值数据模型 阅读相关注释。
Columnar Storage：解释什么是列存储以及何时会需要用到它;
Actian Vector：面向列的分析型数据库;
C-Store：面向列的DBMS;
MonetDB：列存储数据库;
Parquet：Hadoop的列存储格式;
Pivotal Greenplum：专门设计的、专用的分析数据仓库，类似于传统的基于行的工具，提供了一个列式工具;
Vertica：用来管理大规模、快速增长的大量数据，当用于数据仓库时，能够提供非常快的查询性能;
Google BigQuery ：谷歌的云产品，由其在Dremel的创始工作提供支持;
Amazon Redshift ：亚马逊的云产品，它也是基于柱状数据存储后端。
时间序列数据库
Cube：使用MongoDB来存储时间序列数据;
Axibase Time Series Database：在HBase之上的分布式时间序列数据库，它包括内置的Rule Engine、数据预测和可视化;
Heroic：基于Cassandra和Elasticsearch的可扩展的时间序列数据库;
InfluxDB：分布式时间序列数据库;
Kairosdb：类似于OpenTSDB但会考虑到Cassandra;
OpenTSDB：在HBase上的分布式时间序列数据库;
Prometheus：一种时间序列数据库和服务监测系统;
Newts：一种基于Apache Cassandra的时间序列数据库。
类SQL处理
Actian SQL for Hadoop：高性能交互式的SQL，可访问所有的Hadoop数据;
Apache Drill：由Dremel授意的交互式分析框架;
Apache HCatalog：Hadoop的表格和存储管理层;
Apache Hive：Hadoop的类SQL数据仓库系统;
Apache Optiq：一种框架，可允许高效的查询翻译，其中包括异构性及联合性数据的查询;
Apache Phoenix：Apache Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动;
Cloudera Impala：由Dremel授意的交互式分析框架;
Concurrent Lingual：Cascading中的类SQL查询语言;
Datasalt Splout SQL：用于大数据集的完整的SQL查询工具;
Facebook PrestoDB：分布式SQL查询工具;
Google BigQuery：交互式分析框架，Dremel的实现;
Pivotal HAWQ：Hadoop的类SQL的数据仓库系统;
RainstorDB：用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库;
Spark Catalyst：用于Spark和Shark的查询优化框架;
SparkSQL：使用Spark操作结构化数据;
Splice Machine：一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS，并带有ACID事务;
Stinger：用于Hive的交互式查询;
Tajo：Hadoop的分布式数据仓库系统;
Trafodion：为企业级的SQL-on-HBase针对大数据的事务或业务工作负载的解决方案。
数据摄取
Amazon Kinesis：大规模数据流的实时处理;
Apache Chukwa：数据采集系统;
Apache Flume：管理大量日志数据的服务;
Apache Kafka：分布式发布-订阅消息系统;
Apache Sqoop：在Hadoop和结构化的数据存储区之间传送数据的工具;
Cloudera Morphlines：帮助 Solr、HBase和HDFS完成ETL的框架;