你有没有遇到过这种情况：网站用户突然暴增，订单数据像洪水一样涌进来，传统数据库开始卡顿，页面加载慢得像蜗牛。这时候，很多人开始把目光转向非关系型数据库。
高并发写入场景
比如你开发了一个短视频App，用户每秒都在上传、点赞、评论。这些操作会产生大量写入请求。关系型数据库在处理高频写入时容易成为瓶颈，因为要维护事务、索引和表结构约束。而非关系型数据库，比如MongoDB或Cassandra，天生为高并发设计，能轻松应对每秒上万次的写入操作。
数据结构不固定
设想你在做一个智能家电后台，不同设备上报的数据格式五花八门：空调传温度和模式，门锁传开锁方式和时间，摄像头传视频片段链接。如果用MySQL，每次新增设备类型就得改表结构，麻烦还容易出错。而用MongoDB这类文档数据库，每个记录可以有自己的字段，插入时灵活自由，后端代码也省心不少。
日志和行为追踪存储
网站埋点、用户点击流、服务器日志这类数据，量大、写多读少、查询模式简单。用Elasticsearch存这类数据再合适不过。它基于Lucene构建，擅长全文检索和聚合分析。比如你想查“昨天下午三点有多少用户点了购物车按钮”，Elasticsearch几秒就能返回结果。
{
"user_id": "U123456",
"action": "click_cart",
"timestamp": "2024-04-05T15:03:22Z",
"device": "iPhone 14"
}需要横向扩展的系统
当单台服务器撑不住时，MySQL主从复制能缓解压力，但分库分表复杂得让人头疼。而非关系型数据库多数原生支持分布式部署。比如Cassandra，数据自动分片到多个节点，加机器就能扩容，运维成本低很多。适合社交网络、物联网这类未来可能爆发增长的项目。
缓存层加速访问
Redis虽然常被当作缓存工具，但它也是典型的非关系型数据库。电商大促时，商品详情页被千万人反复刷，直接查数据库肯定扛不住。提前把数据写进Redis，读请求几乎瞬间响应。像“秒杀库存”这种强一致性需求，还能用Redis的原子操作保证不超卖。
SET product:1001:name "无线耳机"
DECR product:1001:stock地理位置查询
如果你在做打车软件或附近的人功能，MongoDB和Redis都支持地理空间索引。比如查“我周围5公里内的司机”，一条命令就能搞定，不用自己算经纬度距离。开发效率提升明显，响应速度也快。