一、明确业务场景与数据类型
选择数据库前需优先分析业务数据类型：结构化数据(如交易记录)适用关系型数据库，半结构化数据(如JSON文档)适合MongoDB等文档数据库，非结构化数据(如图像/日志)则需S3等对象存储。例如金融系统需要ACID特性的事务处理能力，而社交平台可能更关注分布式扩展性。
| 数据类型 | 推荐系统 |
|---|---|
| 结构化 | MySQL、PostgreSQL |
| 半结构化 | MongoDB、DynamoDB |
| 非结构化 | S3、HBase |
二、评估性能与扩展需求
需量化每秒事务量(TPS)、查询响应时间等指标，高并发场景应选择支持分片技术的Cassandra或TiDB。关键考量点包括：
- 读写比例：读密集型适用Redis缓存，写密集型需LSM-tree结构的ScyllaDB
- 数据增长趋势：每年数据量超过10TB应考虑分布式架构
- 延迟容忍度：实时系统需内存数据库，离线分析可用列式存储
三、权衡安全与合规要求
金融医疗等敏感行业应选择支持透明数据加密(TDE)、审计日志的Oracle或SQL Server。开源数据库需评估：
- 认证机制：是否支持LDAP/OAuth集成
- 加密能力：静态加密与传输加密实现方式
- 合规认证：是否通过GDPR/HIPAA认证
四、综合选型决策流程
建议通过四阶段决策：需求分析→候选筛选→概念验证→成本评估。需注意云数据库的隐性成本，包括跨区传输费用和存储扩容定价。最终应制作评分矩阵，从功能匹配度、运维成本、生态支持等维度量化评估。
数据库选型是平衡艺术，需结合当前业务规模与未来三年扩展预期。建议优先考虑云原生数据库以获得弹性扩展能力，同时通过多活架构保障业务连续性。定期进行压力测试和成本审计，确保系统持续适配业务发展。
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