本文目录导读：
数据规模庞大
随着互联网的快速发展，数据规模呈爆炸式增长，传统的关系型数据库在处理海量数据时，往往会出现性能瓶颈，非关系型数据库应运而生，其分布式存储和计算能力使得它成为处理海量数据的不二之选。
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1、社交网络平台：如微信、微博等社交平台，用户数量庞大，数据量巨大，非关系型数据库能够轻松应对海量用户关系、朋友圈、评论等数据的存储和查询。
2、大数据应用：如搜索引擎、电商平台等，需要处理海量用户数据、商品数据、交易数据等，非关系型数据库的高并发、高性能特点，使得它成为大数据应用的最佳选择。
高并发访问
在互联网领域，高并发访问是常态，传统关系型数据库在高并发环境下，容易出现性能瓶颈，导致系统崩溃，非关系型数据库通过分布式架构，实现了高性能、高可用，满足了高并发访问的需求。
1、在线支付系统：如支付宝、微信支付等，需要处理海量交易数据，同时保证高并发、低延迟，非关系型数据库能够满足这一需求，确保支付系统的稳定运行。
2、电商平台：如淘宝、京东等，需要处理海量商品信息、用户评价、交易数据等，非关系型数据库的高并发处理能力，使得电商平台能够快速响应用户需求。
结构化数据与非结构化数据
随着互联网的不断发展，数据类型越来越丰富，既有结构化数据，也有非结构化数据，非关系型数据库能够兼容多种数据类型，满足各类业务需求。
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管理系统：如博客、论坛等，需要存储大量文本、图片、视频等非结构化数据，非关系型数据库能够轻松处理这些数据，实现高效的存储和查询。
2、物联网：物联网设备产生的数据类型多样，包括传感器数据、设备状态等，非关系型数据库能够兼容这些数据，实现高效的数据存储和分析。
数据实时性要求高
在互联网领域，实时性是至关重要的，非关系型数据库通过分布式架构和实时数据同步机制，实现了高实时性的数据处理。
1、实时推荐系统：如电商平台、新闻网站等，需要根据用户行为实时推荐相关内容，非关系型数据库的高实时性处理能力，使得推荐系统能够快速响应用户需求。
2、实时监控系统：如网络安全、生产设备监控等，需要实时监测系统状态，非关系型数据库的高实时性处理能力，使得监控系统能够及时发现异常情况。
灵活的扩展性
非关系型数据库具有出色的扩展性，可以根据业务需求灵活调整存储和计算资源。
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1、分布式存储：非关系型数据库支持分布式存储，可以实现横向扩展，提高系统容量。
2、分布式计算：非关系型数据库支持分布式计算，可以实现横向扩展，提高系统性能。
非关系型数据库在处理海量数据、高并发访问、结构化数据与非结构化数据、高实时性要求以及灵活扩展性等方面具有显著优势，随着互联网的不断发展，非关系型数据库的应用场景将越来越广泛。
标签： #非关系型数据库主要使用场景
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