本文基于九种 NoSQL 数据库的典型用例，详细解析它们的技术特点和应用场景。
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1. MongoDB - 文档存储
MongoDB 是最知名的文档存储数据库，支持 BSON 格式，具有无模式设计和水平扩展能力，常用于大规模非结构化数据的存储。
- 发布日期/公司: 2009年，由 MongoDB Inc. 发布
- GitHub: https://github.com/mongodb/mongo
- 官网: mongodb.com
- 适用场景: 大数据分析、CMS、移动应用
- 优点: 灵活性高、支持水平扩展
- 缺点: 内存占用大，复杂查询性能欠佳
2. Cassandra - 宽列存储
Cassandra 是高可用性、高可扩展性的分布式 NoSQL 数据库，支持时间序列数据和推荐引擎的管理。
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- 发布日期/公司: 2008年，由 Facebook 开发
- GitHub: https://github.com/apache/cassandra
- 官网: cassandra.apache.org
- 适用场景: 时间序列数据管理、物联网
- 优点: 高可用性、无单点故障
- 缺点: 配置复杂，写入延迟较高
3. Redis - 键值存储
Redis 是一个内存型键值数据库，常用于需要快速响应的应用，如缓存、会话管理和排行榜。
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- 发布日期/公司: 2009年，由 Salvatore Sanfilippo 开发
- GitHub: https://github.com/redis/redis
- 官网: redis.io
- 适用场景: 实时数据处理、缓存
- 优点: 极快的读写速度，支持多种数据结构
- 缺点: 内存依赖性强，需适应大数据量的磁盘存储
4. Couchbase - 键值与文档存储
Couchbase 结合键值和文档存储的优势，提供高性能内存优先架构，支持电商平台和 CMS 的高可用需求。
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- 发布日期/公司: 2011年，由 Couchbase Inc. 发布
- GitHub: https://github.com/couchbase
- 官网: couchbase.com
- 适用场景: 电商平台、CMS
- 优点: 高性能，支持 ACID 事务
- 缺点: 存储需求高，维护成本大
5. Neo4j - 图数据库
Neo4j 专注于图形数据存储，支持复杂的节点和关系查询，非常适合社交网络和欺诈检测等复杂场景。
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- 发布日期/公司: 2007年，由 Neo4j, Inc. 发布
- GitHub: https://github.com/neo4j/neo4j
- 官网: neo4j.com
- 适用场景: 社交网络、实时推荐系统
- 优点: 图形查询能力强，支持 ACID 事务
- 缺点: 大规模数据集的扩展性有限
6. Amazon DynamoDB - 键值与文档存储
DynamoDB 是 AWS 提供的完全托管 NoSQL 数据库，适合无服务器架构和物联网应用。
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- 发布日期/公司: 2012年，由 AWS 发布
- GitHub: 无开源
- 官网: aws.amazon.com/dynamodb
- 适用场景: 无服务器架构、IoT 应用
- 优点: 高扩展性、全球分布
- 缺点: 成本较高，灵活性有限
7. CouchDB - 文档存储
CouchDB 是一种支持最终一致性的文档数据库，常用于需要高容错性的移动应用和 CMS。
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- 发布日期/公司: 2005年，由 Apache 发布
- GitHub: https://github.com/apache/couchdb
- 官网: couchdb.apache.org
- 适用场景: 移动应用、分布式系统
- 优点: 支持离线同步，高容错性
- 缺点: 写入速度慢，适合中小规模数据
8. Apache HBase - 宽列存储
HBase 是基于 Google Bigtable 构建的宽列存储数据库，擅长处理大规模数据流或传感器数据。
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- 发布日期/公司: 2010年，由 Elastic N.V. 发布
- GitHub: https://github.com/elastic/elasticsearch
- 官网: elastic.co
- 适用场景: 全文搜索、日志分析
- 优点: 搜索速度快，支持大规模数据集分析
- 缺点: 索引存储需求高，数据更新复杂
9. Elasticsearch - 搜索引擎
Elasticsearch 是一个强大的文档存储与搜索引擎，常用于全文检索、日志和事件数据分析等场景。
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- 发布日期/公司: 2010年，由 Elastic N.V. 发布
- GitHub: Elasticsearch GitHub
- 官网: elastic.co
- 适用场景: 全文搜索、日志分析
- 优点: 搜索速度快，支持大规模数据集分析
- 缺点: 索引存储需求高，数据更新复杂
这九种 NoSQL 数据库各具特色，咱们开发者应根据项目的具体需求选择合适的数据库，以实现最佳性能和扩展能力。
