本文目录导读：
分布式存储
非关系型数据库采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，实现数据的横向扩展，这种存储方式具有以下特点：
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1、高可用性：通过数据冗余，确保在某个节点发生故障时，系统仍能正常运行。
2、高性能：分布式存储能够充分利用多节点资源，提高数据读写速度。
3、可扩展性：随着业务需求增长，可以轻松增加节点，实现横向扩展。
4、节点自治：各个节点独立运行，无需集中管理，降低了系统复杂度。
数据模型灵活
非关系型数据库支持多种数据模型，如键值对、文档、列族、图形等，这种灵活性使得开发者可以根据实际需求选择合适的数据模型，提高开发效率。
1、键值对：简单易用，适用于存储少量数据。
2、文档：类似于JSON格式，适用于存储结构化数据。
3、列族：适用于大数据场景，可存储海量数据。
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4、图形：适用于复杂关系型数据，如社交网络、推荐系统等。
支持高并发
非关系型数据库具备良好的高并发处理能力，能够满足大规模在线业务的实时性需求，以下是其实现高并发的几个关键点：
1、无锁设计：非关系型数据库采用无锁或弱锁设计，降低并发冲突。
2、索引优化：通过优化索引结构，提高查询效率。
3、数据分片：将数据分散存储在多个节点，实现负载均衡。
易于扩展
非关系型数据库支持水平扩展，即通过增加节点来提高系统性能，这种扩展方式具有以下优势：
1、无需停机：在扩展过程中，系统可保持正常运行。
2、成本低：水平扩展可以利用现有硬件资源，降低投资成本。
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3、灵活调整：可根据业务需求调整节点数量，实现动态扩展。
丰富的应用场景
非关系型数据库凭借其独特的优势，广泛应用于以下场景：
1、大数据分析：如日志分析、用户行为分析等。
2、实时业务：如电商、金融、物联网等领域的实时数据处理。
3、分布式存储：如云存储、分布式文件系统等。
4、社交网络：如社交图谱、关系链等复杂关系型数据存储。
非关系型数据库凭借其分布式存储、灵活的数据模型、高并发处理、易于扩展以及丰富的应用场景等五大核心特征，在当今大数据时代展现出独特的魅力，随着技术的不断发展，非关系型数据库将在更多领域发挥重要作用。
标签： #非关系型数据库有哪些特征
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