NoSQL数据库主要分为以下几类：
-
文档型数据库 (Document Store)
- 特点：以文档的形式存储数据，通常使用JSON、BSON或XML等格式。每个文档自包含，支持动态的模式。
- 适用场景：适合需要存储复杂数据结构和动态变化模式的应用，例如内容管理系统和用户配置管理。
- 示例：MongoDB、CouchDB。
-
键值存储 (Key-Value Store)
- 特点：数据以键值对的形式存储，通过唯一的键快速访问相应的值。结构简单，通常具有卓越的性能和扩展能力。
- 适用场景：适合需要高速访问和简单查询的应用，例如会话存储、缓存和用户偏好设置。
- 示例：Redis、Amazon DynamoDB。
-
列族存储 (Column Family Store)
- 特点：数据以列族的形式存储，允许在同一列族下的不同行具有不同的列。适合处理大规模、高维度的数据。
- 适用场景：适合分析、数据仓库和大数据应用，例如社交媒体分析。
- 示例：Apache Cassandra、HBase。
-
图数据库 (Graph Database)
- 特点：专注于存储和处理图形结构的数据，节点（实体）和边（关系）的概念使得复杂关联的查询变得高效。
- 适用场景：适合社交网络、推荐系统和任何需要处理复杂关系的应用。
- 示例：Neo4j、Amazon Neptune。
-
时间序列数据库 (Time Series Database)
- 特点：专门用于处理时间序列数据，支持高效的插入、存储和查询时间序列数据，通常具备时间序列特有的聚合和分析功能。
- 适用场景：适合监控系统、物联网数据存储和金融市场分析。
- 示例：InfluxDB、TimescaleDB。
