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非关系型数据库种类有哪些，各有什么优缺点？
非关系型数据库（NoSQL）主要分为四大类，每类针对不同数据模型和场景，此外还有时序数据库、图数据库等扩展类型，以下从种类、特点、典型产品及适用场景进行介绍。
键值存储
- 数据模型：使用键（Key）对应值（Value）,类似哈希表。
- 特点：查询速度快，扩展性强,支持简单数据存储。
- 典型产品：Redis、Memcached、DynamoDB、Riak。
- 适用场景：缓存、会话管理、实时应用、排行榜。
文档型数据库
- 数据模型：文档（JSON、BSON、XML等）作为基本存储单元,文档内字段可灵活变化。
- 特点：模式灵活，支持嵌套和索引，查询能力较强（类似SQL的部分功能）。
- 典型产品：MongoDB、Couchbase、CouchDB、Firestore。
- 适用场景管理、用户资料、日志、电商商品、物联网数据。
列族型数据库（宽列存储）
- 数据模型：按列族存储，每行可包含多个列,列可动态扩展。
- 特点：高可扩展性，适合大数据分析，写入性能高,支持稀疏数据。
- 典型产品：Apache Cassandra、HBase、ScyllaDB、Google Bigtable。
- 适用场景：时间序列数据、日志分析、推荐系统、大规模分布式存储。
图数据库
- 数据模型：节点（实体）和边（关系）构成图,属性键值对。
- 特点：擅长处理复杂关联关系，支持图算法（如最短路径、聚类）。
- 典型产品：Neo4j、Amazon Neptune、ArangoDB、JanusGraph。
- 适用场景：社交网络、知识图谱、推荐引擎、欺诈检测、网络拓扑。
其他类型
- 时序数据库：专门处理带时间戳的数据，如InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus，用于监控、IoT、金融数据。
- 对象数据库：存储对象（如JSON或二进制对象），如Intersystems Cache、ObjectDB,用于复杂对象持久化。
- 搜索引擎数据库：基于倒排索引，支持全文搜索和分析，如Elasticsearch、Solr、Splunk，用于日志搜索、全文检索、分析。
对比表格
| 类型 | 数据模型 | 优势 | 局限性 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|
| 键值存储 | 键值对 | 极速读写，水平扩展 | 不支持复杂查询，无关联 | 缓存、会话 |
| 文档型 | 文档（JSON等） | 灵活模式，丰富查询 | 复杂事务支持弱 | 内容管理、用户数据 |
| 列族型 | 列族，稀疏列 | 高可扩展，写入优异 | 关系查询弱，一致性需权衡 | 大数据、日志、时序 |
| 图数据库 | 节点和边 | 关系查询高效，图算法 | 非关系场景性能低 | 社交、欺诈、推荐 |
相关问题与解答
问题1：如何选择键值存储与文档型数据库？
解答：如果应用场景主要基于键的简单存取，且对数据模型无复杂要求（如缓存、会话存储），键值存储（如Redis）更高效，如果数据有嵌套结构、需要查询特定字段或支持多条件筛选，文档型（如MongoDB）更合适，用户资料（包含地址、偏好等嵌套字段）适合文档型；而临时会话数据直接通过ID读取,适合键值型。
问题2：图数据库适用于哪些场景，为什么不适合用关系型数据库处理关系？
解答：图数据库专为处理多对多关系、深度关联和灵活模式设计，例如社交网络（朋友的朋友）、推荐系统（用户-商品购买链路）、知识图谱（实体间复杂关系），关系型数据库在表连接操作上，当关联表数量多、层级深时，查询性能急剧下降，且模式固定不灵活，图数据库以邻接表存储，遍历关系复杂度为O(1)，且支持动态添加关系类型,因此在关系密集型场景中效率远优于关系型数据库。
