这本由供应商编写的技术入门读物由Network World编辑，以消除产品促销，但读者应该注意，它可能足球竞猜app软件会支持提交者的方法。
以前只有谷歌、Amazon和Facebook使用NoSQL数据库技术，现在许多行业都在关键的业务应用程序中采用NoSQL数据库技术，取代了它们的关系数据库部署，以获得灵活性和可伸缩性。以下是NoSQL最好解决的10个企业用例:
*个性化。个性化的体验需要大量的数据——人口统计学、情境化、行为学等等。数据越多，体验就越个性化。然而，关系数据库被个性化所需的大量数据所淹没。相比之下，分布式NoSQL数据库可以弹性伸缩，以满足最苛刻的工作负载，并动态地构建和更新访问者档案，提供与客户实时接触所需的低延迟。
*配置文件管理。用户配置文件管理是Web和移动应用程序的核心，以支持在线交易、用户首选项、用户身份验证等。今天，Web和移动应用程序支持数百万甚至上亿用户。由于关系数据库被限制在一台服务器上，所以它们很难处理这么多的用户配置文件数据，而分布式数据库可以跨多个服务器扩展。使用NoSQL，通过添加普通服务器就可以增加容量，使其更容易扩展，成本更低。
*实时大数据。从运营数据中实时提取信息的能力对于敏捷企业至关重要。通过使您能够立即对当前数据采取行动，它提高了运营效率，降低了成本，并增加了收入。在过去，操作数据库和分析数据库被维护为不同的环境。操作数据库为应用程序提供动力，而分析数据库则是商业智能和报告环境的一部分。今天，NoSQL被用作前端(存储和管理来自任何来源的操作数据，并将数据提供给Hadoop)和后端(接收、存储和服务来自Hadoop的分析结果)。
*内容管理。有效内容的关键是能够选择各种内容，将其聚合，并在交互时刻将其呈现给客户。NoSQL文档数据库具有灵活的数据模型，非常适合存储任何类型的内容——结构化、半结构化或非结构化——因为NoSQL文档数据库不需要首先定义数据模型。它不仅使企业能够轻松地创建和生成新类型的内容，还使企业能够以同样轻松和敏捷的方式整合用户生成的内容，如发布在社交媒体上的评论、图片或视频。
*目录。目录不仅被Web和移动应用程序引用，它们还支持销售点终端、自助服务亭等。随着企业提供更多的产品和服务，收集更多的参考数据，目录被应用程序和业务单位或品牌分割开来。由于关系数据库依赖于固定的数据模型，因此多个应用程序访问多个数据库的情况并不少见，这带来了复杂性和数据管理的挑战。相比之下，具有灵活数据模型的NoSQL文档数据库使企业能够更轻松地聚合单个数据库中的目录数据。
*客户360°视角。无论通过何种渠道，客户都希望获得一致的体验，而企业则希望利用追加销售/交叉销售机会，并提供最高水平的客户服务。然而，随着产品和服务、渠道、品牌和业务单位数量的增加，关系数据库的固定数据模型迫使企业对客户数据进行分段，因为不同的应用程序使用不同的客户数据。NoSQL文档数据库使用灵活的数据模型，允许多个应用程序访问相同的客户数据，并在不影响其他应用程序的情况下添加新属性。
*移动应用程序．面对近20亿的智能手机用户，移动应用在增长和容量方面面临着可伸缩性的挑战。举个例子来说吧，手机游戏在几个月内就获得数千万用户的情况并不少见。使用分布式的、可扩展的数据库，移动应用程序可以从小型部署开始，随着用户群的增长而扩展，而不是从一开始就部署昂贵的大型关系数据库服务器。
*物联网。今天，大约有200亿个设备连接到互联网上——从智能手机和平板电脑到家用电器和安装在汽车、医院和仓库中的系统。随着半结构化和连续的数字遥测技术的普及，机器生成数据的数量、速度和种类都在增加。关系数据库正努力应对大数据物联网应用带来的三大挑战:可伸缩性、吞吐量和数据多样性。相比之下，NoSQL允许企业对数以百万计的连接设备和系统进行并发数据访问，存储大量数据，并满足关键任务基础设施和操作的性能要求。
*数字通信。在企业环境中，数字通信可能采取在线交互的形式，通过直接消息来帮助访问者找到产品或完成结账过程。和手机短信一样，该应用程序可能需要支持数百万网站访问者。关系数据库在响应性和可伸缩性方面受到限制，而NoSQL数据库由于其分布式架构，提供了数字通信应用程序所需的毫秒级响应性和弹性可伸缩性。
*欺诈检测。对于金融服务组织来说，欺诈检测对于减少利润损失、最大限度地减少财务风险和遵守法规至关重要。当客户用信用卡或借记卡支付时，他们希望立即得到确认。这个过程对企业和客户都有影响。欺诈检测依赖于数据——检测算法规则、客户信息、交易信息、位置、一天中的时间等等——在不到一毫秒的时间内大规模应用。当关系数据库努力满足这种低延迟需求时，弹性可伸缩的NoSQL数据库可以可靠地提供所需的性能。
他提供全球性能最高的NoSQL分布式数据库平台。世界各地的开发人员使用Couchbase平台构建企业web、移动和物联网应用程序，以支持实时的海量数据量。