它们将数据组织成列而不是

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键值存储：示例包括 Redis、Amazon DynamoDB 和 Apache Cassandra。它们将数据存储为键值对，提供对单个记录的快速访问，但查询功能有限。

列族存储：示例包括 Apache Cassandra、HBase 和 ScyllaDB。行，从而实现大型数据集的高效存储和检索。

图形数据库：示例包括 Neo4j、Amazon Neptune 和 JanusGraph。它们将数据建模为节点和边，促进复杂关系的表示和遍历。

NoSQL 数据库通常用于内容管理系统、实时分析、IoT（物联网）和社交网络等应用程序。



内存数据库

内存数据库将数据完全存储在内存中，无需磁盘 I/O 操作，从而显着加快读写操作的速度。它们非常适合需要实时数据处理和低延迟响应的应用程序。内存数据库的示例包括 Redis、Memcached、SAP HANA 和 VoltDB。内存 伊朗数据 数据库通常用于缓存、会话管理和高频交易。



新SQL数据库

NewSQL数据库旨在将NoSQL数据库的可扩展性和灵活性与传统关系数据库的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证结合起来。它们旨在解决分布式和云环境中关系数据库的局限性，同时保持强大的一致性和事务支持。 NewSQL 数据库的示例包括 Google Spanner、CockroachDB、NuoDB 和 TiDB。 NewSQL 数据库非常适合高性能 OLTP（在线事务处理）和 OLAP（在线分析处理）工作负载。







时间序列数据库

时间序列数据库专门用于存储和查询带时间戳的数据点，使其成为处理时间序列数据的应用程序的理想选择，例如物联网遥测、监控系统和金融市场数据分析。时间序列数据库有效地处理高写入吞吐量并在时间间隔内执行复杂的查询，从而实现趋势分析、异常检测和预测。时间序列数据库的示例包括 InfluxDB、Prometheus、Graphite 和 Amazon Timestream。



列式数据库

列式数据库将数据存储在列中而不是行中，从而优化了分析工作负载的查询性能。它们特别适合需要对大型数据集进行复杂查询和聚合的应用程序，例如数据仓库和商业智能。列式数据库的示例包括 Vertica、Google BigQuery、Apache Kudu 和 Apache Parquet。