1. MongoDB
一个基于分布式文件存储的数据库系统，由C++编写，旨在为Web应用提供高速、可扩展、高性能的数据存储解决方案。MongoDB采用了文档型数据库模型，即数据以文档的形式存储，而文档是由键值对组成的。MongoDB的名称来自Hadoop创始人Doug Cutting的宠物狗Mongo。
应用场景
- 灵活的模式设计：适用于需要快速迭代和变化的数据模型。
- 大型、分布式应用程序：MongoDB的分片特性能够支持水平扩展。
- 地理空间数据：提供内置的地理空间索引和查询功能。
- 日志或归档数据：适用于需要长时间保存的大量数据。
- 数据备份和恢复：MongoDB支持数据备份和恢复，可以保证数据的完整性和一致性。
- 内容管理系统：MongoDB可以用于搭建内容管理系统，如博客、新闻网站等。
2. Elasticsearch
一个基于Apache Lucene开发的分布式、可扩展、高性能、全文搜索引擎。它被设计用于处理大量数据和快速搜索，并具有高度可定制的能力。Elasticsearch主要用于实时搜索、日志分析、监控和数据分析等场景。
应用场景
- 全文搜索：提供高速、高可用的搜索功能，如网站搜索、企业内部搜索等。
- 日志和事务数据分析：常与Logstash和Kibana一同使用，组成ELK堆栈，帮助企业监控和优化业务。
- 实时数据分析: 对大量数据进行快速分析，如用户行为分析、市场趋势分析等。
- 应用性能监控：Elasticsearch可以用于监控系统，收集和分析各种指标数据，以便实时了解系统状态。
- 消息队列：Elasticsearch可以作为消息队列系统，实现异步消息传递和处理。
3. Redis
一个基于内存的开源数据库系统，它被广泛应用于 Web 应用、消息队列、缓存、实时统计等领域。Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。它支持多种操作，如读写、删除、排序等，同时还提供了事务、发布/订阅、Lua 脚本等功能。
应用场景
- 缓存：Redis 可以将热点数据存储在内存中，提高 Web 应用的访问速度。
- 消息队列：Redis 支持列表数据结构，可以用于实现任务队列和消息队列等功能。
- 实时统计：Redis 支持高效的计数器和集合操作，可以用于实现实时统计功能。
- 分布式锁：用于多个节点之间的协调。
- 会话存储：存储web会话信息。
- 排行榜：Redis 的有序集合可以用于实现排行榜功能。
- 社交网络：Redis 支持发布/订阅功能，可以用于实现社交网络中的消息推送等功能。
4. HBase
一个分布式、可扩展、高性能、面向列的NoSQL数据库，基于Google的BigTable设计思想，运行在Apache Hadoop之上。HBase旨在存储大型数据集，并能够提供快速的随机访问和写入操作。它采用Java语言编写，支持多种编程语言进行访问。
应用场景
- 大数据存储：与Hadoop结合，适用于PB级别的数据。
- 时间序列数据：适用于存储与时间有关的数据。
- 内容管理系统和归档系统：适用于大量数据和高写入吞吐量。
- 实时随机读取：提供对大数据集的快速随机读取。
综上所述，选择哪种技术取决于你的具体需求。例如，如果需要快速的全文搜索，Elasticsearch可能是最佳选择；如果需要高速读写的缓存，Redis可能是首选；对于大数据应用，HBase可能更合适；对于需要灵活模式的应用，MongoDB可能是最佳选择。