NoSQL 数据库非常适合用于推荐引擎，因为它们在处理非结构化数据方面的灵活性、对大型数据集的可伸缩性以及高效的关系查询。与传统关系型数据库不同，NoSQL 系统（如文档存储数据库（MongoDB）、图数据库（Neo4j）和键值存储数据库（Redis））允许开发人员以符合推荐逻辑的方式建模数据。例如，文档数据库可以存储包含嵌套偏好的用户配置文件，而图数据库则擅长映射用户和物品之间的连接。这种适应性使得管理用户交互、物品属性和实时行为等动态、不断演进的数据变得更加容易。
NoSQL 的一个主要优势是它能够处理多种推荐策略。像 MongoDB 这样的文档存储数据库可以在单个文档中跟踪用户活动日志（例如，查看的产品、评分），从而实现快速查找以进行协同过滤。像 Neo4j 这样的图数据库在社交推荐方面表现出色，通过遍历关系（例如，查找与用户兴趣相似的用户喜欢的商品）。例如，查询可以识别购买相同物品的用户，并根据他们的活动推荐商品。像 Redis 这样的键值存储数据库非常适合缓存实时推荐或存储基于会话的数据（例如，“查看此商品的其他人也购买了”）。时间序列 NoSQL 数据库（例如，Cassandra）也可以分析趋势，如季节性流行度的峰值，以调整推荐。
可伸缩性是另一个关键因素。NoSQL 数据库水平扩展，使推荐引擎能够处理数百万用户和物品而不会出现性能瓶颈。例如，使用 Cassandra 的电子商务平台可以将数据分布在集群中，以便在高峰流量期间提供个性化推荐。NoSQL 的无模式设计也简化了更新（例如添加新的用户偏好字段），而无需昂贵的迁移。此外，反范式化（存储冗余数据以加快读取速度）在结合用户行为和物品元数据时降低了查询复杂性。这种灵活的数据建模、高效的查询模式和可伸缩性的结合，使得 NoSQL 成为构建响应式、数据密集型推荐系统的实用选择。