下列是现阶段消费市场上许多非主流的资料库和它的特征和应用领域情景：
1. MySQL
名列：1
特征：开放源码、初学功能强大、效率高、操控性高、可扩充性强、全力支持多种不同储存发动机。
应用领域情景：中文网站、电商、手机游戏、基础架构等各式各样体量的工程项目。
2. PostgreSQL
名列：2
特征：开放源码、度可扩充、全力支持储存操作过程、全力支持并行计算、多元化的检索类别。
应用领域情景：虚拟化应用领域、GIS、统计数据挖掘、普通用户处置小型统计数据集。
3. MongoDB
名列：3
特征：如前所述NoSQL的文件格式型资料库、易扩充、高效能、可扩展性、全力支持多样的查阅和裂解操作方式。
应用领域情景：大信息处置、动态预测、文本管理工作和交货、物联网等。
4. Microsoft SQL Server
名列：4
特征：适用于中小型企业、简化管理工作、高效能、可扩充、与其他Microsoft产品集成良好。
应用领域情景：虚拟化应用领域、统计数据管理工作、基础架构、电商等。
5. Oracle Database
名列：5
特点：面向对象、全力支持大体量并发、可扩充、可扩展性、长期稳定全力支持。
应用领域情景：小型企业应用领域、金融、电信、医疗等行业的统计数据管理工作和预测。
6. Redis
名列：6
特征：如前所述键值对的内存资料库、高效能、全力支持统计数据持久化、全力支持多种不同统计数据结构。
应用领域情景：缓存系统、动态消息推送、计数器、排行榜等高效能情景。
7. SQLite
名列：7
特征：轻量级、无需独立的服务器、零配置、易于集成、适合移动和嵌入式应用领域。
应用领域情景：移动应用领域、桌面软件、IoT设备、原型开发等。
8. Elasticsearch
名列：8
特征：如前所述Lucene的搜检索擎、动态预测、高可扩充、易于集成、全力支持大量插件。
应用领域情景：日志和事件统计数据挖掘、全文检索、统计数据可视化等。
9. MariaDB
名列：9
特征：MySQL的开放源码分支、兼容MySQL、操控性优化、更多新特性、社区驱动。
应用领域情景：替代MySQL的情景、云计算、中文网站开发、大统计数据应用领域等。
10. Apache Cassandra
名列：10
特征：分布式NoSQL资料库、高可扩充、高效能、可扩展性、适合大体量统计数据储存。
应用领域情景：大体量信息处置、物联网、社交网络、动态预测等。
11. Couchbase
名列：11
特征：如前所述NoSQL的文件格式统计数据储存、易扩充、内存优先设计、适合移动和Web应用领域。
应用领域情景：用户个性化、动态大统计数据、移动应用领域、文本管理工作等。
12. InfluxDB
名列：12
特征：时序资料库、高效能、易使用、适用于动态监控和事件/指标统计数据。
应用领域情景：物联网设备监控、应用领域操控性监控、动态预测等。
14. Amazon DynamoDB
名列：13
特征：托管式NoSQL资料库、按需扩充、高可用、适用于AWS生态系统。
应用领域情景：游戏开发、电商、移动应用领域、广告技术等。
14. Neo4j
名列：14
特征：图形资料库、高效能、易扩充、适用于复杂关系统计数据储存和查阅。
应用领域情景：社交网络、推荐系统、实体关系建模、网络拓扑分析等。
25. CockroachDB
名列：15
特征：分布式SQL资料库、可扩展性、易扩充、全力支持多云和混合部署。
应用领域情景：全球应用领域、金融服务、电信、云服务等。
16. TiDB
名列：16
特征：分布式关系型资料库、兼容MySQL协议、横向可扩充、高可用、全力支持事务处置。
应用领域情景：金融、电商、游戏、物联网等需要高可用和高扩充性的业务情景。
这些是现阶段许多非主流的资料库和它的特征和应用领域情景。在选择资料库时，需要充分考虑工程项目需求、操控性、可扩充性、成本和与现有技术栈的兼容性等各方面因素。
