我现在在网上听到很多关于nosql密钥/值数据库的信息。你能举例说明一个人的用途吗？什么样的现实世界数据最适合这类数据库？
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我认为'What the heck are you actually using NoSQL for'对于NoSQL数据库的现实使用案例是一个很好的读物。我在这里引用其中的一些内容：
管理大量非事务性数据流：Apache日志，应用程序日志，MySQL日志，点击流等。
同步在线和离线数据。这是CouchDB针对的利基市场。 所有负载下的快速响应时间。
当复杂联接的查询加载对于RDBMS而言变得太大时，避免重度联接。
低延迟至关重要的软实时系统。游戏就是一个例子。
需要支持各种不同的写入，读取，查询和一致性模式的应用程序。有些系统针对50％读取进行了优化，50％写入，95％写入或95％读取。
需要极高速度和弹性的只读应用程序，简单 查询，并可以容忍稍微陈旧的数据。
完全需要中等性能，读/写访问，简单查询的应用程序 权威数据。
只读应用程序的复杂查询要求。
负载平衡以适应数据和使用浓度，并帮助保持微处理器的忙碌。
实时插入，更新和查询。
分层数据，如线索讨论和零件爆炸。
动态表格创建。
通过快速NoSQL接口提供低延迟数据的两层应用程序，但数据本身可由高延迟Hadoop应用程序或其他低优先级应用程序计算和更新。
顺序数据读取。需要选择正确的基础数据存储模型。 B树可能不是顺序读取的最佳模型。
将可能需要更高性能/可扩展性的部分服务切换到自己的系统上。例如，用户登录可能需要具有高性能，此功能可以使用专用服务来实现这些目标。
缓存。用于网站和其他应用程序的高性能缓存层。示例是大型强子对撞机使用的数据聚合系统的缓存。
投票。
实时网页浏览计数器。
用户注册，个人资料和会话数据。
文档，目录管理和内容管理系统。存储复杂文档的能力有一个整体而不是有组织的关系表，从而促进了这些。类似的逻辑适用于库存，购物车和其他结构化数据类型。
归档。存储仍可在线访问的大量连续数据流。
面向文档的数据库，具有灵活的架构，可以随时间处理架构更改。
分析。使用MapReduce，Hive或Pig执行支持高写入负载的分析查询和横向扩展系统。