一、明确性能需求与访问模式
数据库选型需优先分析业务场景的并发量、响应延迟及吞吐量要求。例如金融交易系统要求ACID事务支持与毫秒级响应，而物联网场景更关注高吞吐写入能力。需通过压力测试验证数据库在混合读写场景下的稳定性，并评估其索引优化机制对查询效率的影响。
- 读密集型：推荐Redis等内存数据库
- 写密集型：Cassandra等分布式数据库更优
- 混合型：TiDB等NewSQL数据库可平衡需求
二、评估数据结构与复杂度
结构化数据宜选用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，利用其成熟的SQL支持与事务管理能力。非结构化数据场景中，MongoDB的文档模型或Neo4j的图结构可提供更灵活的数据表达方式。需特别注意时序数据、空间数据等特殊类型的原生支持能力。
三、规划扩展性与部署方案
分布式架构设计应满足未来3-5年的数据增长预期，Cassandra支持横向扩展至数百节点，而云原生数据库如PolarDB可弹性扩容。需测试分片策略对业务逻辑的影响，评估一致性哈希等算法在负载均衡中的表现。
四、综合成本与厂商生态
开源方案可降低初期授权成本，但需评估团队技术栈匹配度，例如PostgreSQL的扩展插件生态显著优于MySQL。商业数据库应计算TCO总成本，包括运维工具链、容灾方案等隐性支出。混合云场景需优先考虑跨平台兼容性。
数据库选型需构建多维评估矩阵，在性能基线达标的前提下，通过数据模型匹配度、扩展成本曲线、团队技术储备三个维度进行加权决策。建议通过概念验证(PoC)对比候选方案在真实负载下的表现，最终形成可演进的架构方案。
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