许多分布式系统有效地使用专用存储，例如：
- 时间序列
- blob存储
- 图形数据库
- 空间数据库
下面是对它们的简要介绍：
时间序列
时间序列是与特定时间相关的大量数据的专门存储。 它们经过优化，可以测量数据随时间的变化并执行统计计算。 它们对于监控目的非常有用。
时间序列的典型用例包括：
- ·监测系统中有多个同时发生事件的部件
- ·在具有多个设备的物联网系统中收集遥测数据
- ·处理金融数据（股票、加密货币）
流行的实现是InfluxDB和Prometheus。
Blob存储
用于存储和检索大量非结构化数据的专用存储。 Blob实际上是二进制大对象的首字母缩写。 图像、视频、大量文本数据和编译代码都是此类对象的示例。
这些数据库非常复杂，并且针对可用性和持久性进行了优化。 从用户的角度来看，它们看起来像键值存储，因为数据是通过键访问的。
Google云存储、Amazon S3和Azure blob存储都是流行的实现。
图数据库
用于存储具有许多关系的数据的专用存储器。 数据按照图数据模型存储，实体和实体之间有关系。 在这些图上执行查询看起来就像遍历一个图。
在关系数据库上执行相同的查询将更加复杂和昂贵。 实际上，表之间的连接数量会很高。
最流行的图数据库实现是Neo4j及其查询语言Cypher。
空间数据库
用于存储空间数据（如地图上的位置）的专用存储。 它们依赖于k-d树或四叉树等空间索引，可以高效地执行空间相关查询。 四叉树是最简单的，在概念上类似于网格。
外部网格矩形表示根，包含所有可能的空间位置。 每个矩形递归地分为4个，一个象限代表一个节点的子节点。 分割在位置数少于特定数量的象限中停止。
因此，具有许多位置的地理区域被划分为更多的象限。 使用四叉树的空间查询是高效的，需要以4为底的对数时间。
具有良好地理空间支持的数据库有PostgreSQL、MongoDB和ElasticSearch。