【系统架构设计 每日一问】四 如何对关系型数据库及NoSql数据库选型

根据不同的业务需求和场景，选择适合的数据库类型至关重要。以下是一个优化后的表格展示，涵盖了管理型系统、大流量系统、日志型系统、搜索型系统、事务型系统、离线计算和实时计算七大类业务系统的数据库选型建议。先明确下NoSQL的分类

NoSQL数据库分类

场景分析及选型

系统类型	场景	数据量	并发量	实时性	一致性要求	读写分布和类型	安全性	运维性	数据库选型
管理型系统	运营类管理	中等	中等	中等	高	读写均衡	高	高	关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）
大流量系统	电商单品页服务	高	高	高	高（后台）	读多写少（前台）	高	高	后台：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL） 前台：K-V数据库（如Redis、Memcached）
日志型系统	日志收集与分析	高	低	低	低	写多读少	中	中	原始数据：列式数据库（如HBase、Cassandra） 日志搜索：倒排索引数据库（如Elasticsearch）
搜索型系统	站内商品搜索	中等	高	高	低	读多写少	中	中	后台：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL） 前台：倒排索引数据库（如Elasticsearch）
事务型系统	金融交易、库存	中等	高	高	高	读写均衡	高	高	关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）+ 缓存（如Redis）+ 一致性协议（如Paxos、Raft）或新型关系数据库（如CockroachDB、TiDB）
离线计算	大数据批量分析	高	低	低	低	读多写少	中	中	列式数据库（如Hadoop HDFS、Apache Parquet） 或关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）
实时计算	实时监控、物联网	中高	高	高	中	写多读少	中	中	时序数据库（如InfluxDB、TimescaleDB） 或列式数据库（如Druid、ClickHouse）

详细说明

1. 管理型系统：

   • 适用场景：运营类系统、管理信息系统。
   • 数据库选型：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）因为其高一致性和数据完整性。

2. 大流量系统：

   • 适用场景：电商单品页的某个服务。
   • 数据库选型：
     • 后台：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）以确保数据一致性。
     • 前台：内存型数据库（如Redis、Memcached）以应对高并发和快速响应需求。

3. 日志型系统：

   • 适用场景：日志收集和分析。
   • 数据库选型：
     • 原始数据存储：列式数据库（如HBase、Cassandra）以优化大数据写入。
     • 日志搜索：倒排索引数据库（如Elasticsearch）以实现快速查询和搜索。

4. 搜索型系统：

   • 适用场景：站内搜索（如商品搜索）。
   • 数据库选型：
     • 后台：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）用于数据管理。
     • 前台：倒排索引数据库（如Elasticsearch）用于快速搜索和查询。

5. 事务型系统：

   • 适用场景：库存管理、交易系统、记账系统。
   • 数据库选型：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）+ 缓存（如Redis）+ 一致性协议（如Paxos、Raft），或者使用新型关系数据库（如CockroachDB、TiDB）以确保数据一致性和高并发处理。

6. 离线计算：

   • 适用场景：大数据分析和处理。
   • 数据库选型：列式数据库（如Hadoop HDFS、Apache Parquet）或关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）以应对大量数据的批量处理需求。

7. 实时计算：

   • 适用场景：实时监控和分析。
   • 数据库选型：时序数据库（如InfluxDB、TimescaleDB）或列式数据库（如Druid、ClickHouse）以支持高频数据写入和实时分析。

原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_33087001/article/details/140580461

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