1. 易扩展性（Scalability）
NoSQL支持 水平扩展，通过添加服务器提升容量和性能，而非依赖单一服务器。其 分布式架构 能在多个节点间分散存储和计算，适合大规模数据处理。
示例：Cassandra （一个分布式列式数据库）在社交平台上存储用户帖子，随着用户增长，自动将数据分布到多个服务器，确保快速访问。
2. 高性能（High Performance）
NoSQL数据库通过简化模型和去除复杂的关系操作，通常在大数据场景下提供更高的读写性能。例如，Redis基于内存工作，读写速度极快，适合缓存和实时处理任务。
举例：Redis 是一个基于内存的键值对存储数据库，在线游戏中，Redis可以用来存储玩家的排行榜数据，由于其高性能，排行榜的更新和查询可以在毫秒级完成，确保玩家实时看到排名变化。
3. 灵活的数据模型
无固定表结构：数据结构不固定，可以灵活变化，且可以随意添加修改字段，适合处理快速变化的业务需求。
4. 高可用性和容错性
NoSQL通过 自动分片和数据复制 实现高可用性，即使某个节点故障，数据可从其他节点恢复，确保系统持续运行。其 分布式架构 提供了强大的容灾恢复能力，特别是跨数据中心的多副本策略。
示例：Couchbase支持数据复制和自动故障恢复。当节点故障时，它会自动切换到其他节点，确保广告系统等应用不中断。