數據庫使用系列專欄：數據庫使用系列文章
目錄
1 NoSql與關係型數據庫應用場景對比
Nosql
1.適合存儲非結構化數據存儲，數據量且不可預期。如:評論，文章
2.排行榜數據獲取，實時更新的數據。如：遊戲榜排名，用戶投票
3.限時搶購活動。如：淘寶搶購活動
4.反垃圾系統。如：敏感詞
5.消息實時推送。如：微博推送
6.緩存。如：熱點數據
SQL
1.適合存儲結構化數據。如：賬號，地址
2.事務性，數據一致性。如：銀行
3.複雜數據邏輯處理，需要JOIN關聯
2 非關係型數據庫（NoSql）應用場景對比
| 分類 | 典型產品 | 典型應用場景 | 數據模型 | 優點 | 缺點 |
| 鍵值(key-value)存儲 |
Redis Memcached |
內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等等 | Key指向Value的鍵值對，通常用hash table來實現 | 查找速度快 | 數據無結構化，通常只被當作字符串或者二進制數據 |
| 列存儲(Column stores) | HBase | 分佈式的文件系統 | 以列簇式存儲，將同一列數據存在一起 | 查找速度快，可擴展性強，更容易進行分佈式擴展 | 功能相對侷限 |
| 文檔型(Document stores)數據庫 |
MongoDb CouchDB |
Web應用(與Key-Value類似，Value是結構化的，不同的是數據庫能夠了解Value的內容) | Key-Value對應的鍵值對，Value爲結構化數據 | 數據結構要求不嚴格，表結構可變，不需要像關係型數據庫一樣需要預先定義表結構 | 查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法 |
| 圖形(Graph)數據庫 | Neo4J | 社交網絡，推薦系統等。專注於構建關係圖譜 | 圖結構 | 利用圖結構相關算法。比如最短路徑尋址，N度關係查找等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，且這種結構不太好做分佈式的集羣方案 |
不同數據庫應用場景需要參考具體數據庫產品特性，本文根據以往市場使用情況列舉了部分數據庫的典型應用場景。