做视频剪辑的都知道，素材一多，项目文件动辄几十GB，本地硬盘都快撑爆了。可你有没有想过，像抖音、B站这种每天处理海量视频的平台，它们是怎么快速加载、推荐和存储内容的？其实背后不只是服务器猛，关键是用了对的数据库——特别是NoSQL里的三大类型。
文档型数据库：像文件夹一样存视频信息
比如你剪一条Vlog，除了视频文件本身，还有标题、标签、发布时间、作者信息、评论列表等等。这些数据结构不固定，今天加个位置标记，明天加个合作人名单，用传统表格数据库就挺别扭。这时候文档型数据库就派上用场了，典型代表是MongoDB。
它把一整套信息存成一个“文档”，就像你电脑里的JSON文件，灵活又直观。比如一条视频的数据可以长这样：
{
"title": "周末露营剪影",
"author": "小林",
"tags": ["户外", "露营", "vlog"],
"views": 12500,
"comments": [
{ "user": "阿杰", "text": "背景音乐是什么？" }
]
}增字段不改表结构，特别适合内容 constantly 变化的视频平台。
列式数据库：大数据分析的好帮手
你想知道哪个城市的用户最爱看美食视频？或者凌晨几点发布流量最高？这类统计不是靠猜，而是靠查。HBase就是典型的列式数据库，擅长处理超大规模数据的高效读写。
它不像传统数据库按行存，而是按“列”来组织。比如所有视频的“播放量”单独一列，统计起来飞快。平台做热门榜单、用户画像、流量趋势分析，基本都靠它撑着。
键值数据库：让视频秒开的秘密
你点开一个视频，为什么经常还没反应过来就已经开始播了？因为很多信息根本不是实时查的，而是提前缓存在键值数据库里，比如Redis。
它就像个超级快的记事本，拿“键”就能秒出“值”。比如用视频ID作为键，直接取出封面图、点赞数、推荐列表。响应时间从几百毫秒压到几毫秒，用户体验立马不一样。
你在剪完片子上传时，平台可能已经在用这三类NoSQL配合工作：元数据扔进文档库，用户行为喂给列式库，热门内容缓存到键值库。一套组合拳下来，才让你的作品被更快看见。