数据增长太快，传统方式扛不住
现在一个普通电商App，每天产生的用户行为数据可能就上亿条。比如你刷个短视频，点赞、评论、分享、停留时长，这些全要记下来。要是还用MySQL这类关系型数据库，一张表硬撑，索引越建越多，查询越来越慢，加字段还得锁表，运维半夜都不敢睡觉。
NoSQL的出现，就是为了解决这种“数据爆炸”的场景。它不强制要求固定表结构，字段想加就加，数据格式灵活，写入速度能轻松达到每秒几十万条。
读写压力大，响应得快
想象一下双11零点，几千万人同时抢购，每个请求都要查库存、写订单、更新用户状态。如果所有操作都走MySQL，连接池瞬间被打满，数据库CPU直接拉爆，页面卡住不动，用户只能看到“请稍后再试”。
这时候Redis这类NoSQL就派上用场了。把热门商品的库存放到内存里，用原子操作做减法，响应时间从几百毫秒降到几毫秒。哪怕后端MySQL暂时扛不住，前端也能先顶住流量高峰。
数据结构不规整，JSON更顺手
很多业务的数据天生就是“乱”的。比如用户画像，有的人有地址，有的人没填；有的设备上报10个参数，有的只报3个。如果非得塞进固定的字段里，空值一大堆，维护起来头疼。
MongoDB这类文档数据库，直接存JSON格式，一条记录一个样，字段自由增减。查的时候也简单，比如想找某个地区、年龄在25到30之间、买过运动鞋的用户，一个查询就能搞定。
系统要扩展，横向拆分更容易
传统数据库扩容，通常是换更强的服务器——CPU更多、内存更大。但这有个天花板，而且成本极高。NoSQL的设计从一开始就支持“横向扩展”，也就是加机器就行。
比如Cassandra，数据自动分片，写入一条记录，系统知道该存到哪台节点。就算其中一台挂了，其他节点还能继续服务。这种分布式架构，天生适合云环境，也更适合现代高并发的应用。
特定场景，专用工具更高效
不是所有数据都适合用表格表示。比如社交网络里“谁关注了谁”，这是典型的图结构。用MySQL存，得建一堆关联表，查三度关系就得连表五六次，性能很差。
用Neo4j这种图数据库，节点和关系直接存储，查“朋友的朋友”一句话就能出来。再比如日志分析，数据量大、写得多、读得少，用Elasticsearch这种搜索引擎类NoSQL，既能快速写入，又能按关键词检索，比传统数据库强太多。
技术选型没有标准答案，但当你的应用开始面临高并发、数据结构多变、快速迭代时，NoSQL往往能提供更轻便、更高效的解决方案。