你有没有遇到过这种情况：公司刚上线的电商促销系统，一到大促就卡得不行，用户下单慢，页面加载转圈圈。排查一圈下来，发现罪魁祸首是传统数据库扛不住瞬间暴涨的访问量。这时候，很多人开始把目光投向NoSQL数据库。
什么情况下该考虑NoSQL？
如果你的业务数据增长飞快，比如社交平台每天产生上百万条动态，或者物联网设备每秒都在上报数据，传统关系型数据库的表结构和事务机制反而成了负担。NoSQL的优势就在于“灵活”和“能扛”。它不强制要求固定的数据格式，适合存储JSON、日志、用户行为这类半结构化或非结构化数据。
举个例子，做短视频App的团队，用户上传视频时附带的标签、地理位置、设备型号五花八门，今天加个新字段，明天又要记录新的交互行为。要是用MySQL，每次改表结构都得ALTER TABLE，上线还得停服维护。而MongoDB这类文档型NoSQL，直接往文档里塞新字段就行，开发效率高了不少。
高并发读写场景更合适
电商秒杀、直播抢券、抢票系统这类业务，核心需求是“快”。Redis作为键值型NoSQL的代表，常被用来做热点数据缓存。比如商品库存，在活动开始前就预加载进Redis，用户抢购时直接在这里扣减，避免了频繁操作主库导致锁表。
代码长这样：
SET stock:1001 100 EX 3600 // 设置商品1001库存为100，过期时间1小时
DECRBY stock:1001 1 // 用户下单，库存减1这种操作毫秒级响应，撑起几万QPS都不在话下。等流量平稳了，再异步同步到MySQL做持久化存储。
需要横向扩展的系统
单台服务器总有极限。当你的用户从几千涨到几百万，数据库也得跟着扩容。关系型数据库主从复制虽然能分担读压力，但写入还是集中在主库。而Cassandra、HBase这类分布式NoSQL天生支持分片，数据自动打散到多个节点，加机器就能提容量。
比如某外卖平台的骑手轨迹记录系统，每个骑手每10秒上报一次位置，每天产生的数据量高达数十亿条。用MySQL根本没法查，换成Cassandra后，按时间分片存储，查询某个区域某时段的轨迹变得轻松许多。
不是所有业务都适合
NoSQL也不是万能药。银行转账、订单支付这类强一致性要求的场景，还是得靠MySQL、PostgreSQL这类支持ACID的关系型数据库。NoSQL多数牺牲了一致性换性能，像最终一致性模型下，可能出现短暂的数据不一致，这对金融类业务是不能接受的。
选型的关键，是看你的业务痛点在哪。如果追求的是灵活性、高吞吐、可扩展性，那NoSQL确实是不错的选择。但如果更看重数据准确和复杂关联查询，传统数据库依然不可替代。