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摘要： 多花功夫，“就地取材”抉择最适宜的数据库很重要。
互联网 +AI 时代，随着业务场景越来越简单，各种开源和商业数据库品类繁多，让不少开发者目迷五色，无从下手。
业界有句俗语，任何脱离业务来谈架构都是瞎扯。所以用户在数据库选型时，须要从本身业务架构、业务数据量、数据类型、甚至团队成员的业务能力等多角度均衡，考量应该抉择何种数据库。
那么，咱们到底该如何依据每种数据库的个性抉择最适宜本人业务的？
强调事务，选它
首先谈谈利用最宽泛的关系型数据库，关系型数据最大的特点便是事务，它能保证数据始终如一的一致性，这里就不得不提及一下事务的 ACID 个性：
原子性： 事务是一个不可再宰割的工作单元，事务中的操作要么都产生，要么都不产生，不存在只执行了其中某一个或者某几个步骤。
一致性： 事务执行后，数据库状态与其业务规定保持一致。如转账业务，无论事务执行胜利与否，参加转账的两个账号余额之和应该是不变的。
隔离性： 多个事务并发拜访时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行成果。
持久性： 在事务实现当前，该事务对数据库所作的更改便长久的保留在数据库之中，不会因为异样、宕机而造成数据谬误或失落。
另外，通用的 SQL 语言使得操作关系型数据库十分不便，反对 join 等简单查问。
依据它的特点，关系数据库的实用场景通常能够分为 OLTP 和 OLAP。
其中，联机事务处理（OLTP）存储 / 查问业务利用中流动的数据，以撑持日常的业务流动，是每个企业不可或缺的生产交易系统。这类型利用数据量广泛不大，强调实时、疾速响应、数据强一致性，比方银行存取钱，购物生产。
联机剖析解决（OLAP）存储历史数据以撑持简单的剖析操作，侧重于决策反对，这类利用数据量大，高并行、低并发，可用性要求不高，比方客服零碎，销售零碎等。
以 MySQL 为例，这是以后最风行的开源关系型数据库，也是 OLTP 场景的首选数据库。
华为的 GaussDB(for MySQL) 和 GaussDB(openGauss) 外围竞争力也是 OLTP 的解决能力，同时具备肯定的 OLAP 的解决能力。
然而通常不倡议把 OLTP 和 OLAP 业务齐全混合，在典型的 OLAP 解决场景就应该应用面向 OLAP 设计的数据库，而在典型的 OLTP 解决场景就应用面向 OLTP 设计的数据库，否则既达不到 OLAP 的扩展性，又无奈满足 OLTP 的实时、高性能等要求。
须要强调的是，特地不倡议基于 OLAP 去减少 TP 的能力，因为后者是实时和在线，而 AP 更多是剖析，OLAP 的数据库往往无奈达到性能要求，即使上线初期看似能满足要求，但随着业务量的减少，问题就会凸显进去。
除此之外，还要依据是否反对 JSON 格局、反对的存储模式等维度评估，细节很多，所以在依据业务场景抉择数据库的时候，肯定要慎之又慎，灵便变通。
最初在具体业务场景方面，安利以下华为云的数据库产品。
网站业务： 网站业务申请写少读多，可应用云数据 MySQL 只读实例程度扩大读负载能力，搭配分布式数据库中间件 DDM 应用，实现主动读写拆散和读负载平衡。
挪动利用： 蕴含定位性能的挪动利用可应用云数据库 Postgre SQL 数据库取得地位运算能力；数据宏大的挪动利用，搭配 DDM 应用华为云 RDS MySQL 数据库，轻松应答分库分表问题。
游戏业务： 爆发式增长的玩家数据存储和读写申请，能够应用华为云 RDS 疾速扩容存储，变更规格或部署新的游戏分区数据库；游戏数据存档或回退，可应用华为云 RDS 主动备份和 PITR 个性随时闪回到任意工夫点。
电商业务： 电商“秒杀”、“抢购”等高并发的数据库申请，可应用华为云 RDS 高规格实例；业务连续性要求高的电商业务，可应用华为云 RDS 双机热备，跨 AZ 部署取得更高可用性反对。
金融业务： 金融级业务连续性和数据可靠性要求，可应用华为云 RDS 双机热备，跨 AZ 部署，或者华为自研的分布式数据库的 GaussDB，确保服务高可用，数据多正本存储和强一致性；金融级平安合规要求，可搭配数据库安全服务 DBSS 应用，实时监测并拦挡 SQL 注入，防脱敏数据泄露，审计数据库日志。
针对特定场景，满足高并发读写，选它
关系型数据库虽好，但在很多方面也有些力不从心。比方面对高并发读写需要时，多表的关联查问、简单的数据分析类型，为了保障 ACID 个性而就义的性能问题就凸显进去了。
这种时候，就是非关系型数据库的天下了。
NoSQL 不再将数据的一致性作为重点，它针对特定场景，以高性能和应用便当为目标。目前，利用比拟宽泛的非关系型数据库有以下几种：文档数据库、key-value 数据库、列存储数据库、时序数据库和图数据库。
文档数据库：
文档数据库会将数据以文档的模式贮存。每个文档都是自蕴含的数据单元，是一系列数据项的汇合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既能够是简略的数据类型，如字符串、数字和日期等；也能够是简单的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性能够是不同的，数据能够应用 XML、JSON 或者 JSONB 等多种形式存储。
代表产品：MongoDB、CouchDB、RavenDB
实用场景：
- 日志：企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息。文档数据库并没有固定的模式，咱们能够应用它贮存不同的信息。
- 剖析：因为它的弱模式构造，所以不扭转模式下就能够贮存不同的度量办法以及增加新的度量。
备注：以 MongDB 为例，其应用场景很大水平上能够对标关系型数据库，然而比拟适宜解决那些没有 join、没有强一致性要求且表 Schema 会常变动的数据。
键值数据库：
键值数据库就像在传统语言中应用的哈希表。能够通过 key 来增加、查问或者删除数据，鉴于应用主键拜访，所以会取得不错的性能及扩展性。它的劣势在于简略、易部署、高并发。
支流代表产品：Riak、Redis、Memcached
实用场景：贮存用户信息，比方会话、配置文件、参数、购物车等等，具体包含游戏场景中的角色信息、教训道具信息、好友排名，电商场景中的海量商品展现信息、购物评论信息等，这些信息个别都和 ID（键）挂钩，所以键值数据库是个很好的抉择。
列存储数据库：
列存储数据库将数据贮存在列族中，一个列族存储常常被一起查问的相干数据。举个例子，如果有一个 Person 类，咱们通常会一起查问他们的姓名和年龄而不是薪资。这种状况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
代表产品：Cassandra、HBase
实用场景：
- 日志：能够将数据贮存在不同的列中，每个应用程序可能将信息写入本人的列族中。
- 博客平台：贮存每个信息到不同的列族中，举个例子，标签能够贮存在一个列族，类别、文章也能够别离存储在不同的列族。
时序数据库：
时序数据库就是寄存时序数据的数据库，它须要反对时序数据的疾速写入、长久化、多纬度的聚合查问等基本功能。比照传统数据库仅仅记录了数据的以后值，时序数据库记录了所有的历史数据。它的查问也总是会带上工夫作为过滤条件，数据以工夫流的形式存在，每条记录包含工夫戳。能够更加高效疾速的存储大量工夫序列数据并对这些数据进行实时剖析。
代表产品：Prometheus、InfluxDB 和 OpenTSDB
实用场景：IoT 传感器时序数据分析；证券及加密货币交易数据；软硬件设施实时监控；都市环保数据采集等等。
图数据库：
数据以图的形式贮存。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比方咱们有三个实体，Steve Jobs、Apple 和 Next，则会有两个“Founded by”的边将 Apple 和 Next 连贯到 Steve Jobs。
代表产品：Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
实用场景：
- 在一些关系性强的数据中，用于构建关系图谱，例如社交网络。
- 举荐引擎。如果咱们将数据以图的模式体现，会十分有益于举荐的制订。
在非关系型数据库服务畛域，华为云也推出了 GaussDB(for Mongo)、GaussDB (for Redis)、GaussDB (for Influx)、GaussDB(for Cassandra）。目前，GaussDB(for Mongo)、GaussDB(for Cassandra)、GaussDB (for Redis) 已正式商用，开发者能够依据不同的数据模型和解决逻辑来抉择与业务相符的数据库。
最初：
举个简略例子，如果你的业务有大量的结构化数据且存在许多事务性操作，那首选必定就是 MySQL 这样的数据库。
如果你的业务常常有突发的流量顶峰，则优先思考实用 MangoDB 这样的非关系型数据库，有比拟好的扩展性。
数据库的抉择决定了业务的可继续倒退，所以肯定要多花功夫，“就地取材”依据业务理论状况，抉择最适宜的数据库。（注：文章中局部概念性内容源自网络。）
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