关系型数据（Relational）: 虽然多模型数据库的主要优势在于非关系型数据，但一些多模型数据库也提供了对关系型数据的支持，或者能够与关系型数据进行集成，从而在同一系统中实现混合工作负载。
时间序列数据（Time-Series）: 专门优化用于存储和查询带有时间戳的数据，如传感器数据、监控数据、股票价格等。
空间地理数据（Geospatial）: 支持地理位置信息的存储和查询，如地图应用、LBS 服务等。
这种“一库多模”的能力，使得企业无需为每种数据类型部署单独的数据库，大大降低了系统复杂性、运维成本和数据同步的开销。开发者可以根据数据的自然形态来选择最合适的数据模型，避免了强制将数据适配到不匹配的数据模型所带来的性能损耗和开发复杂度。
1.2 查询语言灵活性：统一或特定，高效便捷
统一查询语言： 许多多模型数据库提供了统一的查 埃及电话号码库 询语言，例如ArangoDB的AQL (ArangoDB Query Language)，它是一种声明性语言，可以同时查询文档、图和键值数据。这种统一性大大简化了开发者的学习曲线和应用开发。
特定数据模型查询语言： 对于某些特定的数据模型，多模型数据库也会提供相应的查询语言，例如对于图数据，可能支持Cypher或Gremlin。这种灵活性允许开发者利用各自数据模型最擅长的查询方式，最大限度地发挥性能。
多语言API： 多数多模型数据库会提供多种编程语言的API（如Java, Python, Node.js等），方便不同技术栈的开发者进行集成和开发。