非关系型数据库适合什么场景
当你在开发一个社交App，用户每天产生大量动态、点赞和评论，数据增长飞快，传统表格结构显得笨重时，非关系型数据库可能就是你需要的解决方案。
非关系型数据库，也叫NoSQL，不依赖固定的表结构，灵活性强。比如用户信息一开始只有昵称和头像，后来要加个性签名、地区、兴趣标签，关系型数据库得频繁改表结构，而MongoDB这类文档数据库直接追加字段就行，开发效率高了不少。
高并发读写的应用
电商大促时，商品浏览、加入购物车、下单瞬间涌来，Redis这种键值型数据库常被用来缓存热门商品信息，响应速度快，能扛住流量高峰。它把数据存在内存里，读写都在毫秒级，特别适合会话存储、计数器等场景。
例如记录某篇文章的阅读量：
SET article:123:views 10000
INCR article:123:views每刷新一次页面执行一次自增，简单高效。
结构不固定或嵌套的数据
物联网项目中，不同设备上报的数据格式可能不一样。有的传感器传温度和湿度，有的还带位置和电池电量。用MySQL就得预留很多空字段或者拆表，而像Cassandra这样的宽列存储，每一行可以有不同的列，天然适合这种半结构化数据。
类似地，内容管理系统里一篇文章可能是图文，也可能是视频加弹幕，用JSON格式存到MongoDB里，后端取出来直接用，前后端对接省心。
需要横向扩展的系统
单台服务器撑不住时，MySQL主从复制有一定局限，分库分表复杂。而非关系型数据库如MongoDB、Cassandra原生支持分布式部署，可以轻松添加新节点，自动分片，数据量从百万到十亿都能应对。
比如你做的短视频平台火了，用户遍布全国，可以把数据库按区域分片，北京用户的数据存在华北节点，广州的存在华南节点，降低延迟，提升体验。
日志和实时分析场景
应用每天产生大量操作日志，要实时分析用户行为路径。Elasticsearch作为搜索引擎型数据库，擅长全文检索和聚合查询。把日志写入ES后，能快速查出“过去一小时哪些IP频繁访问登录接口”，配合Kibana还能出可视化报表。
写入示例：
POST /logs-user/_doc
{
"user_id": "u789",
"action": "click_like",
"timestamp": "2025-04-05T10:30:00Z"
}几分钟内就能查出某个功能的点击趋势。
不是所有场景都适合上NoSQL。如果业务涉及复杂事务，比如银行转账，要求强一致性，那还是得靠MySQL、PostgreSQL这些关系型数据库兜底。选型时得看实际需求，灵活搭配才是正道。