主流实时数据库有：Apache Kafka、Amazon Kinesis、RDB实时数据同步解决方案、Apache Druid以及实时NoSQL数据库如Apache Cassandra等。其中后三者具有强大的实时数据分析处理功能。它们可以根据实际需求为各类应用程序提供快速的数据访问和响应能力。接下来详细介绍这些实时数据库的特点：
Apache Kafka：是一个开源流处理平台，用于构建实时数据管道和应用。它允许发布和订阅记录流，类似于消息队列系统，具有容错性、持久性和可靠性等特点，能够处理大规模的数据流并支持分布式处理。Kafka广泛应用于实时日志收集、消息推送等场景。
Amazon Kinesis：是亚马逊提供的一项实时数据流处理服务。它能够摄取大规模数据流并进行实时分析，适用于构建微服务应用或实时大数据分析系统。它提供了可扩展的分布式数据存储和处理能力，可以无缝集成其他AWS服务。
RDB实时数据同步解决方案：包括Oracle GoldenGate和Informatica等商业产品。这些解决方案主要用于数据库之间的实时数据同步，支持多种数据源和目标数据库，提供了强大的数据复制和集成功能，适用于企业级的数据同步需求。
Apache Druid：是一个高性能、实时的分析型数据存储和查询引擎。它能够进行大规模数据集的分析处理，适用于多种实时应用需求。Druid能够快速执行聚合查询、数据挖掘和分析等任务，因此常用于数据分析领域的场景。
实时NoSQL数据库如Apache Cassandra：作为高度可扩展的NoSQL数据库解决方案，适合处理实时数据分析需求大的场景。Cassandra以其高性能和可扩展性而著称，能够在分布式系统中实现数据的快速读取和写入操作，广泛应用于各种需要快速响应的实时应用环境。
这些主流实时数据库在不同的应用场景和需求下都有其独特的优势和应用价值。选择合适的实时数据库取决于具体的业务需求和技术架构要求。