数据增长快，关系型数据库扛不住了
公司刚上线一个社交类 App，用户活跃度出乎意料地高。原本用 MySQL 存用户动态和点赞记录，结果一到晚上高峰期，查询变慢，写入超时，运维天天盯着数据库报警。老板问：能不能换个更快的存储？这时候，有人提了一嘴：试试 NoSQL？
NoSQL 听起来像“非主流”，其实它只是不走 SQL 路线。面对高并发、大数据、灵活结构的需求，它往往比传统数据库更合适。但问题来了：NoSQL 怎么选型？不是随便找个热门的就上，得看业务。
先问自己三个问题
别急着查文档、跑压测。先搞清楚：你的数据长什么样？读写比例如何？能容忍丢数据吗？
比如你做的是电商秒杀系统，要求每秒处理上万订单，那响应速度是第一位的；如果你在做用户画像分析，数据结构天天变，那灵活性更重要；如果是金融类操作，哪怕慢点也得保证数据不丢。
常见的 NoSQL 类型和适用场景
1. 键值型（Key-Value）——简单粗暴快
代表产品：Redis、Memcached、DynamoDB
适合存 session、缓存、计数器这类“查得快、改得频”的数据。比如你做一个短链服务，把 https://xxx.com/abc 映射到原始地址，用 Redis 几行命令就能搞定：
SET short:abc "https://long-url-example.com/article/123"
GET short:abcRedis 还支持过期时间，短链自动失效也不用额外写任务清理。但你要拿它做复杂查询，比如“找出所有以 abc 开头的短链”，那就力不从心了。
2. 文档型（Document）——结构灵活，开发省心
代表产品：MongoDB、CouchDB
数据长得像 JSON，一条用户记录可以有地址、订单列表、偏好设置，下一条还能多加个积分等级字段，不用提前定义表结构。适合内容管理系统、用户中心这类字段经常变的场景。
比如你做一个博客平台，一开始用户只填昵称和邮箱，后来想加社交账号绑定、个人简介、头像 URL。用 MongoDB，直接往 document 里塞新字段就行，不用 ALTER TABLE 跑半天迁移。
{
"_id": "user_1001",
"name": "小王",
"email": "wang@example.com",
"posts": [
{ "title": "第一天学习", "views": 120 }
],
"profile": {
"avatar": "/img/1001.jpg",
"bio": "热爱生活的技术人"
}
}不过文档数据库对事务支持弱一些，MongoDB 虽然后来加了多文档事务，但性能代价不小，高并发下慎用。
3. 列式存储（Column-Family）——海量数据扛把子
代表产品：Cassandra、HBase
数据按列族组织，擅长存日志、监控指标、物联网传感器数据这种“写得多、读得少、总量大”的场景。比如你公司在全国各地部署了上千台设备，每秒上报一次温度，一天就是上亿条记录。
Cassandra 支持多机房自动复制，一台挂了不影响服务，适合对可用性要求极高的系统。但它查询方式受限，不能像 SQL 那样随意 JOIN 或 WHERE 多条件组合，得提前设计好查询模式。
4. 图数据库（Graph）——关系网中找连接
代表产品：Neo4j、JanusGraph
如果你的业务核心是“关系”，比如社交网络中的好友推荐、金融风控里的资金流向追踪，图数据库就特别合适。它把节点和边作为一等公民，查“我朋友的朋友中有没有买过这款产品”这种问题，几毫秒就能出结果。
而用 MySQL 实现，可能要连着 JOIN 几张关系表，性能差十倍都不止。
选型不是一锤子买卖
没有哪个 NoSQL 能通吃所有场景。大厂往往是混合使用：Redis 做缓存，MongoDB 存业务数据，Cassandra 接日志，Neo4j 跑风控分析。
小团队更要注意权衡。别因为“别人用了 MongoDB 很爽”就照搬。你得想清楚：数据量现在多大？未来一年会不会翻十倍？团队有没有人熟悉运维？云服务成本划不划算？
有时候，加个 Redis 缓存，再把 MySQL 的索引优化一下，比整个迁到 NoSQL 更快更稳。技术选型，归根结底是解决问题，不是追潮流。