如今，有數百個SQL和NoSQL數據庫。其中有些數據庫很受歡迎，有些數據庫則被忽略;有些是用戶比較喜歡使用的并且有據可查，有些則很難使用；有些數據庫是開源的，有些是專有的；最重要的是有些數據庫是可伸縮的，優化的，高度可用的，而有些則很難擴展或維護。有一個自然的問題：如何選擇數據庫？為了回答這個問題，我們應該決定要使用數據庫實現的目標。要創建視圖，我們應該回答以下問題：我們需要對數據庫的分析訪問嗎？我們需要實時書寫或閱讀嗎？我們要存儲多少張表/記錄？我們需要什么可用性？我們需要列嗎？我們將訪問按列過濾還是按行過濾的表？

做出決定后，我們需要牢記一個或另一個數據庫能夠提供的內容。每個數據庫的特定功能可能會有所不同，但是通常，只有少數幾種類型的數據庫。在這些類型中，我們可以實現幾乎相同的目標。讓我們仔細看看它們。

1. SQL關系數據庫

如果您曾經使用過數據庫，則很可能已經開始使用這種類型的數據庫。這種類型是最流行和廣泛使用的。這些數據庫允許將數據存儲在具有特定類型的已定義列的關系表中。關系表是良好的規范化和聯接。

好處

SQL支持

ACID事務（原子性，一致性，隔離性和持久性）

索引和分區支持

缺點

對非結構化數據/復雜類型的支持不佳

錯誤的事件處理優化

困難/昂貴的縮放

示例：Oracle DB，MySQL，PostgreSQL。

2.面向文檔的數據庫

如果我們不想連接多個表來檢索所需的數據，我們可以看一下面向文檔的數據庫。這些數據庫允許以類似JSON的格式存儲記錄。使用這種格式，我們可以為任何鍵創建復雜的值，并將所有數據結構一次包含在一條記錄中。

好處

無架構

無需總是在每條記錄中寫入所有字段

良好的復雜類型支持

適合OLTP

缺點

交易支持不佳

不良的分析支持

困難/昂貴的縮放

示例：MongoDB

3.內存數據庫

這種類型的數據庫可以提供實時響應，以選擇和插入特定記錄。它們中的大多數主要將數據存儲到RAM中，但在某些情況下還可以在HDD或SSD上提供持久性存儲。這些數據庫中的大多數都使用鍵/值記錄進行操作，因此值可以調用面向文檔的格式。但是某些數據庫還使用列進行操作，并允許在同一表中進行二級索引。使用RAM可以快速處理數據，但使其更加不穩定和昂貴。

好處

快速寫作

快速閱讀

缺點

可靠性差

昂貴的縮放

示例：Redis，Tarantool，Apache Ignite

4.寬列數據庫

這些數據庫將數據存儲為HDD或SSD上的鍵/值記錄。這些解決方案旨在充分擴展，以管理分布式系統中數千個商用服務器中的PB數據。它們代表SSTable體系結構。該體系結構設計用于兩個用例：按鍵快速訪問和快速，高可用性的編寫。

好處

逐行快速書寫

快速讀取按鍵

良好的可擴展性

高可用性

缺點

鍵/值格式

沒有分析支持

示例：Cassandra，HBase

5.柱狀數據庫

有時我們需要快速訪問數據，而不是使用特定的鍵，而是使用特定的列。在這種情況下，我們最好避免逐行插入，而轉為批量寫入。批處理插入允許列式數據庫準備數據以供列快速讀取。

好處

按列快速閱讀

良好的分析支持

良好的可擴展性

缺點

僅適用于批量插入

示例：Vertica，Clickhouse

6.搜索引擎

如果我們想通過任何值甚至是列中的任何單詞使用過濾器訪問數據，我們都應該記住搜索引擎。這些數據庫對列中的每個單詞進行索引，并允許全文搜索。它們非常適合存儲和分析日志或較大的文本值。

好處

一字快速訪問

良好的可擴展性

缺點

僅適用于批量插入

不良的分析支持

示例：ElasticSearch，Apache Solr

7.圖形數據庫

對于某些用例，存在圖數據結構。我們可以在圖形數據庫中找到它們的實現。如果您的任務需要使用圖形，則可以使用專門設計的數據庫來滿足您的需求。

好處

圖形數據結構

實體之間的可管理關系

靈活的結構

缺點

特殊查詢語言

難以擴展

示例： Neo4j

關于如何選擇數據庫，上述推薦了7款使用比較廣泛的數據庫。至于到底如何選擇，其實所有類型的數據庫都可以完成所有任務。問題是它會多么昂貴和如何優化。選擇您慣用的工具可以縮短產品上市時間，但同時也會花費大量金錢維護和擴展您的硬件，而這可能會導致效率低下。始終嘗試按照其使用方式使用數據庫。也許，就能找到適合所需求的解決方案。想了解更多數據庫的信息，請繼續關注中培偉業。