金融服务
金融行业对数据的安全性、一致性和审计要求极高，但同时又面临着海量交易数据和实时处理的挑战。MongoDB正在逐渐被金融机构采纳。
交易记录与审计追踪：金融交易数据量庞大且增长迅速，每笔交易都需要被精确记录和追踪。MongoDB能够以文档形式高效存储复杂的交易信息，包括交易方、金额、时间戳、交易类型、状态等，并支持快速查询。其不可变文档（通过版本控制或追加模式）特性也有助于满足严格的审计追踪要求。
风险管理与欺诈检测：金融机构需要对海量的历史交易数据、客户行为数据进行实时分析，以识别潜在的风险和欺诈行为。MongoDB的聚合框架和其在分布式环境下的查询能力，使其成为构建风险管理和欺诈检测系统的理想选择。通过对历史数据进行模式识别和异常检测，能够及时预警。
客户360视图：为了向客户提供更个性化的服务，金融机构需要 立陶宛电话号码库 整合来自不同系统（如核心银行系统、CRM系统、理财产品系统等）的客户信息。MongoDB的文档模型非常适合构建客户360视图，将客户的基本信息、账户明细、交易历史、投资组合、沟通记录等汇聚到一个文档中，形成统一、全面的客户画像，便于客户经理快速获取信息并提供精准服务。
3. 物联网（IoT）与大数据
物联网设备数量庞大，产生的数据量更是呈几何级增长，半结构化的。MongoDB在大数据和物联网领域展现出独特的优势。
海量传感器数据采集与存储：物联网设备（如智能传感器、智能家居设备、工业设备）会持续生成大量数据点，这些数据通常带有时间戳，并且结构可能因设备类型而异。MongoDB能够以高吞吐量摄取这些时序数据，并高效存储。其Schema自由的特性也使得在不同设备类型之间可以灵活地存储差异化数据。
实时数据流处理与分析：结合Apache Kafka、Spark Streaming等流处理技术，MongoDB可以作为实时数据流的持久化层和分析源。例如，可以将传感器数据先写入Kafka，再由消费者实时写入MongoDB，并利用MongoDB的聚合框架进行实时仪表盘展示或异常检测。