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分布式架构数据库选购

分布式数据库选购需聚焦数据一致性模型、水平扩展能力、高可用机制，兼顾性能成本比，评估社区生态与技术支持，结合

分布式架构对数据库的核心需求

分布式系统通常具备以下特征,这些特征直接影响数据库的选型：

类型	典型产品	核心特点	最佳场景
分布式SQL	TiDB、CockroachDB、Google Spanner	ACID事务、水平扩展、兼容MySQL协议	金融交易、ERP系统、传统业务迁移
分布式NoSQL	Cassandra、MongoDB、HBase	灵活数据模型、高写入吞吐、弱一致性	日志处理、物联网、内容管理系统
NewSQL	VoltDB、CockroachDB	结合SQL与NoSQL扩展性，强一致性	高并发OLTP系统（如电商订单库）
时序数据库	InfluxDB、TimescaleDB	高效存储时间序列数据，压缩优化	监控告警、物联网设备数据采集
云原生数据库	Amazon Aurora、Azure Cosmos DB	自动扩缩容、Serverless计费、全球分布式	快速上线的互联网应用、多区域部署

数据一致性模型
- 强一致性（CP）：适合金融、订单等场景（如TiDB、Spanner）。
- 最终一致性（AP）：适合社交、日志等场景（如Cassandra）。
- 可调一致性：允许根据业务需求平衡性能与一致性（如CockroachDB）。
扩展性
- 水平扩展：通过增加节点提升容量与性能，需关注扩缩容对业务的影响。
- 分片策略：哈希分片（均匀分布）、范围分片（时间序列）、自定义分片（业务逻辑）。
事务支持
- ACID事务：金融交易、库存管理等需保证原子性。
- BASE理论：高并发场景可接受软状态（如用户点赞计数）。
运维成本
- 部署复杂度：开源数据库（如TiDB）需自建运维体系，云数据库提供托管服务。
- 硬件成本：冷存储场景可选对象存储（如S3），热数据需SSD集群。
- 学习曲线：SQL开发者倾向TiDB/CockroachDB，NoSQL开发者适配MongoDB/Cassandra。
生态与兼容性
- 工具链：是否支持现有监控（Prometheus）、备份（Velero）工具。
- SQL兼容性：MySQL/PostgreSQL语法兼容度决定迁移成本。

产品	数据模型	一致性	扩展方式	单集群最大节点	典型延迟	适用场景
TiDB	SQL	强（可配置）	水平扩展	数百节点	<10ms	互联网电商、金融核心业务
Cassandra	宽表	最终一致	线性扩展	上千节点	~20ms	大规模日志、IoT数据存储
MongoDB Atlas	JSON文档	可调一致	自动分片	50节点	~15ms	内容管理、快速原型开发
CockroachDB	SQL	强一致	无共享存储	数千节点	~50ms	全球化金融、多活数据中心
Amazon DynamoDB	Key-Value	可调一致	自动扩缩容	无上限（云限制）	<1ms	高并发API、Serverless应用

明确业务需求优先级
- 事务型业务（如支付）：选择TiDB或CockroachDB，强调强一致性与SQL支持。
- 实时分析（如风控）：结合ClickHouse（分析）+ Kafka（流处理）。
- 冷数据存储：使用对象存储（如MinIO）+ 索引服务（如ES）。
验证关键能力
- 压测模拟：使用JMeter或YCSB测试吞吐量与延迟。
- 故障演练：模拟节点宕机、网络分区，观察自愈能力。
- 迁移评估：利用工具（如Debezium）同步数据,验证兼容性。
规避常见陷阱
- 过度设计：初期可选用云数据库降低运维负担，后期再考虑自建。
- 忽略成本：计算存储费用（如TiDB需SSD）、网络带宽（跨机房同步）及人力成本。
- 锁定风险：避免依赖特定厂商语法（如Spanner的DDL扩展）。