核心需求定位
数据库选型需首先明确业务场景的核心需求。关系型数据库适用于需要强事务支持的应用场景，如金融交易系统；NoSQL数据库更适合处理非结构化数据和高并发场景。数据量级评估应包含当前规模和未来三年增长预期，避免后期因扩容不足导致的迁移成本。
| 场景类型 | 推荐数据库 | 关键指标 |
|---|---|---|
| OLTP事务处理 | MySQL/Oracle | TPS≥5000 |
| 实时分析 | ClickHouse | 查询延迟≤1s |
| 时序数据 | InfluxDB | 写入速度≥10w/s |
成本控制策略
云数据库的计费模式选择直接影响长期成本。按需付费适合短期弹性需求，而预留实例可降低稳定负载场景40%以上成本。开源数据库可节省许可费用，但需评估团队技术栈匹配度，避免隐性维护成本。
- 硬件成本：SSD存储价格比HDD高3倍但IOPS提升10倍
- 人力成本：MongoDB维护成本比MySQL高30%
- 迁移成本：数据结构改造费用占项目预算15%-25%
技术选型技巧
数据类型选择需平衡存储效率与扩展需求。金额字段推荐DECIMAL类型，年龄字段使用TINYINT可节省75%存储空间。高可用方案应包含故障自动转移机制，主从复制延迟需控制在200ms以内。
- 基准测试：使用TPC-C模拟真实负载
- 兼容性验证：检查驱动版本和SQL方言
- 压力测试：模拟峰值流量3倍场景
数据库选型需建立多维评估体系，结合技术指标与商业考量。建议采用分阶段验证策略，初期通过POC测试验证关键性能指标，中期建立成本监控模型，长期规划技术演进路线。
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