时序数据库专门存储和查询时间序列数据，即按照时间顺序排列的数据点。InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus是常见的时序数据库。实时监控系统、工业传感器数据分析和网络流量监测等领域，时序数据库发挥着关键作用。
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图数据库（Graph Database）
图数据库通过节点和边的结构高效表达复杂关系。Neo4j、JanusGraph等产品支持实时的关系查询和路径分析，适用于社交网络实时推荐、网络安全威胁检测等场景。
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新型NoSQL数据库
包括键值存储、文档数据库和列存储 vk数据 数据库等，如MongoDB、Cassandra等。这些数据库灵活的架构和良好的水平扩展能力，使其适合存储和处理海量的半结构化实时数据。
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金融行业
金融交易对实时性要求极高，任何延迟可能导致巨大损失。内存数据库用于加速订单撮合，流数据库实现风险实时监控，时序数据库用于交易数据的历史趋势分析。同时，图数据库帮助识别复杂的欺诈行为和洗钱链条。
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互联网与电商
电商平台需要实时分析 用户会在页面顶部找到他们正在寻找的产品列表 用户行为数据，调整推荐策略和广告投放。流数据库能够持续处理用户点击流和交易数据，内存数据库提供快速的缓存服务，保障用户体验的流畅和系统响应速度。
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物联网与智能制造
物联网设备持续产生海量传感器数据，时序数据库高效存储这些时间序列信息，流数据库实时检测异常事件，保障设备运行安全和生产效率。
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智能交通
交通系统通过实时数据处理调整信号灯控制、路线规 體育新聞 891 划等。流数据库和内存数据库共同实现数据的实时采集和快速响应，图数据库辅助分析道路网络和交通流动。
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网络安全
网络攻击需要实时检测和响应。流数据库捕获网络流量数据，图数据库分析攻击路径和关联关系，内存数据库支持实时日志查询，构成多层防护体系。