非关系型数据库在网络安全中的典型使用场景
说到数据库，很多人第一反应是 MySQL、Oracle 这类关系型数据库。但在实际的网络安全工作中，面对海量日志、频繁写入和结构多变的数据，非关系型数据库（NoSQL）反而成了更趁手的工具。
比如一个常见的场景：企业每天要处理来自防火墙、IDS、服务器、应用系统的数百万条安全日志。这些日志格式不一，有的是 JSON，有的是纯文本，还可能包含嵌套字段。如果硬塞进关系型数据库，不仅建表麻烦，性能也容易崩。这时候用 MongoDB 这类文档型数据库就顺滑多了，直接把日志当文档存，无需预定义 schema，灵活性拉满。
实时威胁情报存储与查询
安全团队经常需要接入外部威胁情报源，比如恶意 IP、C2 域名、文件 hash 等。这些数据更新频繁，查询要求低延迟。Redis 就特别适合这种场景——把最新的恶意域名列表缓存在内存里，配合布隆过滤器做快速判断，毫秒级响应不是问题。
SET malware:domain:evil.com true EX 3600这条命令就把一个恶意域名放进 Redis，设置一小时过期。下次检测到访问请求，先查一下是否存在，就能快速拦截。
用户行为分析中的会话追踪
在检测横向移动或账号盗用时，分析师需要还原用户的行为路径。用户的登录、访问、操作记录时间跨度大、来源分散。用 Cassandra 这种宽列存储，能高效写入高并发事件，并按用户 ID 快速聚合会话数据。它的分布式架构也保证了即使某个节点出问题，整体服务依然可用。
再比如，某些 APT 攻击会通过 DNS 隧道外传数据。这类流量特征隐蔽，但频率高、体积小。用 Elasticsearch 存储网络流量日志，结合 Kibana 做可视化分析，能快速发现异常查询模式。虽然 ES 本质是搜索引擎，但也被归为 NoSQL 的一种，在日志场景中几乎是标配。
还有个容易被忽略的点：渗透测试过程中，工具生成的大量中间数据，比如子域名爆破结果、端口扫描记录、页面截图链接等，结构松散且临时性强。与其费劲导入 MySQL，不如直接丢进 MongoDB，边跑边存，测试完一键清库，省心又高效。
非关系型数据库不是万能药，但在应对突发流量、结构变化快、读写偏科明显的网络安全任务中，确实能发挥奇效。选对工具，很多时候能少熬几个通宵。