典型應用場景：
- 大數據分析和日誌存儲：傳感器數據、事件數據，進行實時或批處理分析。
- 時間序列數據： 高效存儲和查詢按時間戳排列的數據，如監控指標、IoT設備讀數等，因為它們通常具有時間戳和大量稀疏列。
- 實時分析儀表板： 快速匯總和展示大量數據的趨勢和指標。
- 物聯網數據平台： 處理來自數十億設備的海量實時數據流。
2.4. 圖數據庫 (Graph Databases)
核心特點與技術原理： 圖數據庫是一種專門設 線上商店 計用於存儲和查詢圖結構數據的數據庫。數據以節點 (Nodes)、邊 (Edges) 和屬性 (Properties) 的形式表示。節點代表實體（如人、地點、事件），邊代表節點之間的關係，而屬性則描述節點或邊的詳細信息。這種模型能夠高效地處理數據之間的複雜關係網絡，並進行深度關聯查詢。
代表產品及其優勢：
- Neo4j： 最流行的圖數據庫，提供直觀的圖模型和強大的Cypher查詢語言。
- ArangoDB： 多模型數據庫，同時支持文檔、圖和鍵值模型。
典型應用場景：
- 社交網絡： 分析用戶關係、好友推薦、影響力傳播，例如「你可能認識的人」。
- 欺詐檢測： 識別金融交易中的異常模式、資金流向和欺詐團伙。
- 推薦系統： 基於用戶的瀏覽歷史、購買行為以及商品之間的關係提供個性化推薦。
- 知識圖譜： 構建和查詢實體（如人物、地點、概念）之間的複雜語義關係，支持智能問答和語義搜索。
- 網絡和IT運維： 識別服務器、應用程序、網絡設備之間的依賴關係，進行故障排除和性能優化。
3. 時間序列數據庫 (Time Series Databases – TSDB)
核心特點與技術原理： 時間序列數據庫專為存儲和處理帶有時間戳的數據而設計。這類數據的特點是數據量大、寫入頻率高、按時間順序追加、通常很少修改、且查詢多為基於時間範圍的聚合查詢。TSDB通過優化的存儲格式（如列式存儲、數據壓縮）和索引機制，實現極高的寫入性能和高效的基於時間的查詢。
代表產品及其優勢：
- InfluxDB： 高性能的開源TSDB，專為 存儲和處理TB級甚至PB級的日誌數據 處理高寫入和高查詢負載而設計。
- Prometheus： 廣泛應用於監控領域的開源時間序列數據庫，內置查詢語言。
- TimescaleDB： 作為PostgreSQL的擴展，將關係型數據庫的優勢與時間序列數據庫的性能結合。
典型應用場景：
- 監控系統： 收集服務器、網絡設備、應用程序 波札那商業指南 的各類性能指標（CPU使用率、內存、網絡流量），用於實時監控和歷史趨勢分析。
- 物聯網 (IoT) 數據平台： 接收來自智能設備、傳感器的連續數據流，如溫度、濕度、壓力、位置信息等。
- 金融市場數據： 存儲股票價格、交易量、期貨數據等歷史金融數據，進行量化分析和回測。
- 工業控制系統： 記錄生產線上的實時運營數據、設備狀態、能耗數據。
- 氣象數據： 存儲和分析歷史氣溫、降水量、風速等氣象數據。