云数据库 KeeWiDB 基于其持久化、冷热分离、大容量、低成本、高性价比等特点，可广泛应用于电商、游戏、视频直播、新闻内容、推荐业务等场景。
电商场景
电商类应用通常拥有海量的商品数据，使用 KeeWiDB 可以轻松突破内存容量限制，在正常业务请求中，活跃的商品数据会从持久内存中读取，而不活跃的商品数据将从磁盘读取，大幅降低业务成本。 并且，新一代 KeeWiDB 存储引擎带来更强劲的读取能力，单节点最大支持 28W + QPS、P99 延迟小于 3ms，可轻松应对百万请求。同时，在电商活动期间，可通过缓存资源的无损扩缩容，快速支撑陡增的性能需求。
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游戏全服务
游戏业务包括登录服务、匹配服务、战队服务、社交服务等，需要存储不同的数据结构，如 Hash 存储玩家信息、Zset 存储排行榜。KeeWiDB 兼容 Redis 的数据结构，对开发者非常友好，同时可将在线活跃的玩家数据持续缓存，未登录的玩家数据落冷至磁盘，玩家上线后数据自动缓存，从而大幅降低成本，保证热数据的极致性能，无需在业务侧处理缓存和存储交换的逻辑，可极大提升开发效率。
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视频直播
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视频直播类业务数据往往存储非常明显的冷热分布，热门直播间的访问比例占到了绝大多数。使用云数据库 KeeWiDB，缓存中保留热门直播间的数据，不活跃的直播间数据被自动存储到磁盘上，可以达到用户体验与业务成本兼顾的目的。
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新闻/内容平台
随着业务运营时间越来越长，内容数据在业务稳定后会有线性的增长，而客户访问的内容以近期、热点数据为主，所以热数据的容量比较稳定，冷数据会不断增大。KeeWiDB 可替换类似 Redis + MySQL 的缓存加存储方案，一体化的缓存+存储架构设计，解决缓存一致性问题，同时，提升业务开发效率，降低存储成本。
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画像/推荐业务
当前互联网公司的核心资产是用户，基于用户行为的画像和推荐系统也成为互联网的基础设施。画像、特征、embedding 给企业带来了海量的 KV 存储需求，请求以点读和批量导入为主。KeeWiDB 通过冷热分级存储提供大容量、低成本的 KV 存储能力；通过命令级持久化，实现高速写入，缩短批量导入的窗口时间；通过分布式架构，能够提供百TB 的存储规模。
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