有几种类型的数据库用于不同的目的，但通常MySQL用于一切，因为是最知名的数据库。仅举一个例子，在我的公司中，大数据的应用程序在初始阶段有一个MySQL数据库，这是令人难以置信的，并将给公司带来严重后果。为何选择MySQL？仅仅因为没有人知道应该如何（以及何时）使用另一个DBMS。
所以，我的问题不是供应商，而是数据库的类型。您是否可以为每种类型的数据库提供特定情况（或应用程序）的实际示例，强烈建议您使用它？
示例：
•由于Y，社交网络应使用X类型。
•MongoDB或沙发数据库不支持交易，因此文档数据库对银行或拍卖网站的应用程序不利。
等等......
关系： MySQL，PostgreSQL，SQLite，Firebird，MariaDB，Oracle DB，{{ 3}}，SQL server，IBM DB2，IBM Informix
对象： Teradata，ZODB，DB4O，Eloquera，Versant，Objectivity DB
图表数据库： VelocityDB，AllegroGraph，Neo4j，OrientDB，InfiniteGraph，graphbase，{ {3}}，sparkledb
主要价值商店： flockdb，BrightstarDB，Amazon DynamoDB，Redis，Riak，Voldemort ，FoundationDB，leveldb，BangDB，KAI，hamsterdb，Tarantool，Maxtable，HyperDex
列系列： Genomu，Memcachedb，Big table，Hbase，hyper table
RDF商店： Cassandra，Apache Accumulo
多模型数据库： Apache Jena，Sesame，arangodb，Datomic，Orient DB
文档： FatDB，AlchemyDB，Mongo DB，Couch DB，Rethink DB，Raven DB，{{ 3}}，terrastore，Jas DB，Raptor DB，djon DB
答案 0 :(得分：5)
由于普遍性，这个问题几乎无法回答。我认为你正在寻找一些简单的答案问题=解决方案。问题是每个“问题”在成为一个企业时变得越来越独特。
你称之为社交网络？推特？ Facebook的？ LinkedIn？堆栈溢出？它们都针对不同的部分使用不同的解决方案，并且可以存在使用多语言方法的许多解决方案。 Twitter有一个像概念的图形，但只有1度的连接，关注者和追随者。另一方面，LinkedIn在展示人们如何超越一级学位方面茁壮成长。这是两种不同的处理和数据需求，但两者都是“社交网络”。
如果你有一个“社交网络”但没有做任何发现机制，那么你很可能很容易使用任何基本的键值存储。如果您需要高性能，水平缩放，并且具有二级索引或全文搜索，则可以使用Couchbase。
如果您在收集的日志数据之上进行机器学习，则可以将Hadoop与Hive或Pig或Spark / Shark集成。或者你可以做一个lambda架构，并使用许多不同的系统与Storm。
如果您通过超出二度顶点的查询等图形进行发现，并且还对边缘属性进行过滤，则可能会考虑在主要商店顶部使用图形数据库。但是，图形数据库不是会话存储或通用存储的好选择，因此您需要多语言解决方案才能有效。
数据速度是多少？规模？你想怎么管理它。您在公司或创业公司拥有哪些专业知识。这有很多原因，这不是一个简单的问答。
答案 1 :(得分：1)
特定于数据库选择的简短有用读物：How to choose a NoSQL Database?。我将在此答案中突出重点。
键值存储
如果您定义了清晰的数据结构，以使所有数据都只有一个键，请进行键值存储。就像您有一个很大的Hashtable，人们通常将其用于Cache存储或明显基于密钥的数据。但是，当您需要基于多个键查询相同的数据时，事情就会变得有些烦人了！
一些键值存储为：memcached，Redis，Aerospike。
围绕键值存储设计数据模型的两个重要事项是：
面向文档
如果您只是远离RDBMS，并且希望以对象方式并尽可能接近表式结构来保存数据，那么文档结构是您的最佳选择！当您创建应用程序并且不想过早地处理RDBMS表设计（在原型设计阶段）并且架构可能随着时间而发生巨大变化时，该功能特别有用。但是请注意：
面向文档的流行数据库是：MongoDB，Couchbase。
内存缓存
Redis
Aerospike
MongoDB
Couchbase服务器