2025年10大常用数据库对比

引言

数据库选型仍然是现代应用程序最关键的决策之一，直接影响性能、可伸缩性和长期成功。进入2025年，数据库格局发生了显著演变，传统关系型数据库与创新的NoSQL解决方案、云原生选项以及专业时序数据库相互竞争。

无论您是在独立服务器上部署应用程序，在多个VPS实例上管理数据库，还是设计云原生解决方案，了解每种数据库系统的优势和局限性都至关重要。错误的选择可能导致性能瓶颈、扩展挑战和不必要的额外基础设施成本。

本综合指南探讨了2025年最受欢迎的10种数据库，提供了详细的对比、实际用例和实用的实施指导。在TildaVPS，我们观察到数据库选择如何显著影响独立服务器和VPS托管解决方案的服务器资源利用率和应用程序性能，因此这些知识对于优化部署策略至关重要。

您将了解每种数据库的架构、性能特性、扩展能力和理想用例，并获得评估和选择适合您特定需求的数据库的详细分步过程。

第1节：理解数据库类别和现代需求

数据库技术演进

2025年的数据库格局以多样性和专业化为特点。与过去MySQL和PostgreSQL主导大多数用例不同，当今的应用程序对同一系统内的不同组件需要不同的数据库范式。

**关系型数据库（RDBMS）**在需要ACID合规性、复杂查询和数据完整性的场景中继续表现出色。这些系统，包括PostgreSQL、MySQL和Microsoft SQL Server，仍然是企业应用程序和金融系统的支柱。

NoSQL数据库已显著成熟，为文档存储（MongoDB）、键值操作（Redis）、宽列存储（Cassandra）和图关系（Neo4j）提供了专业解决方案。这些数据库优先考虑灵活性、横向扩展和性能，而非严格的一致性。

NewSQL解决方案，如CockroachDB，弥合了传统SQL数据库和现代扩展需求之间的鸿沟，提供ACID合规性与分布式架构能力。

2025年现代数据库需求

当今的应用程序需要能够处理以下需求的数据库：

• 多云部署与无缝数据同步
• 实时分析与事务工作负载并行
• 微服务架构与服务特定的数据存储
• 边缘计算与分布式数据处理
• AI/ML集成用于智能数据处理

在独立服务器或VPS实例上部署时，这些需求转化为特定的基础设施需求。一个应用程序可能需要PostgreSQL实例用于事务数据，Redis用于缓存和会话，ClickHouse用于分析——每个都针对不同的服务器配置进行了优化。

数据库评估分步过程：

1. 分析数据模式：确定您的数据主要是关系型、文档型还是图结构。
2. 评估扩展需求：确定当前和预计的数据量、查询负载和并发用户数。
3. 定义一致性需求：评估您的应用程序是否需要严格的ACID合规性，或者可以容忍最终一致性。
4. 考虑基础设施：将数据库需求与您的服务器资源和部署架构相匹配。
5. 评估团队专业知识：考虑您的团队对不同数据库技术的熟悉程度。

[图片：显示数据库选择决策树的流程图，具有不同用例和需求的分支路径]

本节小结

理解数据库类别和现代需求是做出明智决策的基础。关键在于将数据库特性与特定的应用程序需求相匹配，而不是仅仅根据流行度或熟悉程度进行选择。

小问答

SQL和NoSQL数据库有什么区别？

SQL数据库使用结构化查询语言，并强制执行具有ACID属性的严格模式，使其非常适合复杂关系和事务。NoSQL数据库提供灵活的模式，专为文档、键值对或图等特定数据模式设计。

我可以在一个应用程序中使用多个数据库吗？

是的，在现代应用程序中，多语言持久化是很常见的。您可能在同一系统中，使用PostgreSQL处理用户数据，Redis用于缓存，MongoDB用于内容管理。

第2节：关系型数据库翘楚——PostgreSQL、MySQL和SQL Server

PostgreSQL：先进的开源领导者

PostgreSQL已确立其作为功能最丰富的开源关系型数据库的地位，提供企业级功能和广泛的自定义选项。其高级索引、全文搜索、JSON支持和可扩展性使其适用于需要处理关系型和半结构化数据的复杂应用程序。

性能特性：PostgreSQL擅长处理复杂查询的读密集型工作负载，支持并行查询执行和高级优化技术。在配备充足内存的独立服务器上，PostgreSQL可以通过其复杂的查询规划器处理数千个并发连接，同时保持查询性能。

扩展策略：虽然传统上在纵向扩展方面表现强劲，但PostgreSQL现在通过逻辑复制、分区和Citus等扩展提供了强大的横向扩展选项，以实现分布式部署。

MySQL：可靠的“主力军”

MySQL仍然是部署最广泛的开源数据库，为全球数百万个Web应用程序提供支持。其简单性、可靠性和庞大的生态系统使其成为Web应用程序、内容管理系统和电子商务平台的绝佳选择。

性能特性：MySQL的InnoDB存储引擎为混合读写工作负载提供了出色的性能。该数据库在资源适中的VPS实例上表现出色，对于中小型应用程序而言具有成本效益。

扩展策略：MySQL提供多种扩展方法，包括只读副本、用于分布式计算的MySQL Cluster以及用于高可用的MySQL Group Replication。

Microsoft SQL Server：企业集成巨头

SQL Server与微软生态系统深度集成，提供高级分析、报告服务和无缝的Windows Server集成。2025年版本包括增强的云功能和改进的Linux支持。

性能特性：SQL Server在具有复杂报告需求和混合工作负载的企业环境中表现出色。其列存储索引和内存中OLTP功能为分析查询提供了卓越的性能。

扩展策略：SQL Server提供Always On可用性组、分布式可用性组和Azure集成，以实现混合云场景。

[表格：关系型数据库功能对比]

本节小结

关系型数据库继续构成企业应用程序的骨干，每种数据库都提供独特的优势。PostgreSQL在功能丰富性和可扩展性方面领先，MySQL提供简单性和广泛采用，而SQL Server则在以微软为中心的环境中表现出色。

小问答

哪种关系型数据库最适合Web应用程序？

MySQL通常为Web应用程序提供性能、简单性和托管兼容性的最佳平衡。然而，对于需要全文搜索或复杂数据类型等高级功能的应用程序，PostgreSQL更佳。

我应该为独立服务器上的PostgreSQL分配多少内存？

将系统总内存的25-40%分配给PostgreSQL的shared_buffers，并根据并发连接和查询复杂性，为work_mem和maintenance_work_mem分配额外内存。

第3节：NoSQL文档和键值存储——MongoDB、Redis和DynamoDB

MongoDB：文档数据库先驱

MongoDB通过允许开发者以符合其应用程序对象的数据格式工作，彻底改变了应用程序开发。其灵活的模式设计和强大的查询功能使其成为内容管理、产品目录和用户资料的理想选择。

性能特性：MongoDB擅长处理模式演变和复杂嵌套数据结构的应用程序。其聚合管道提供强大的分析功能，而分片则支持跨多个服务器的横向扩展。

部署考虑：MongoDB在配备快速SSD和充足内存以容纳工作集的独立服务器上表现最佳。适当的副本集配置可确保高可用性和读扩展性。

Redis：内存速度冠军

Redis完全在内存中运行，为缓存、会话管理和实时分析提供亚毫秒级的响应时间。其数据结构支持（字符串、哈希、列表、集合、有序集合）使其超越简单的键值操作，用途广泛。

性能特性：Redis在现代硬件上每秒可处理数百万次操作。其单线程设计消除了锁开销，而Redis Cluster则提供横向扩展能力。

用例：会话存储、应用程序缓存、实时排行榜、发布/订阅消息和速率限制是Redis的主要优势。

Amazon DynamoDB：无服务器NoSQL解决方案

DynamoDB提供完全托管的NoSQL数据库服务，保证在任何规模下都能提供性能。其无服务器架构和按使用量付费的定价模式使其对可变工作负载和快速扩展需求具有吸引力。

性能特性：DynamoDB提供一致的个位数毫秒级延迟，并具有自动扩展功能。其全局表功能支持多区域部署，并具有最终一致性。

成本考虑：虽然DynamoDB消除了运营开销，但对于高吞吐量应用程序，成本可能会上升。适当的容量规划和高效的访问模式至关重要。

MongoDB部署分步过程：

1. 服务器准备：在您的独立服务器或VPS上安装MongoDB，并设置适当的用户权限。
2. 配置优化：配置内存分配、存储引擎（WiredTiger）和连接限制。
3. 副本集设置：配置主节点和辅助节点以实现高可用性。
4. 安全实现：启用身份验证，配置SSL/TLS，并设置基于角色的访问控制。
5. 监控设置：实施性能指标、复制滞后和资源利用率的监控。
6. 备份策略：配置自动备份并测试恢复过程。

[图片：显示MongoDB副本集部署在多个VPS实例上并进行负载均衡的架构图]

本节小结

NoSQL文档和键值存储在灵活性、性能或扩展需求超出传统关系型数据库能力的特定用例中表现出色。MongoDB适用于具有复杂、不断演进数据结构的应用程序，Redis为缓存和实时操作提供无与伦比的速度，而DynamoDB则提供完全托管的扩展。

小问答

我什么时候应该选择MongoDB而不是PostgreSQL？

当您的应用程序具有快速演变的模式、复杂的嵌套数据结构，或者开发者需要以面向对象格式处理数据时，请选择MongoDB。PostgreSQL更适合需要复杂连接和ACID事务的应用程序。

Redis需要多少内存？

Redis需要足够的内存来存储您的整个数据集加上开销（通常额外20-30%）。监控内存使用情况并实施适当的逐出策略以防止内存不足。

第4节：专用和新兴数据库——Cassandra、Neo4j和ClickHouse

Apache Cassandra：分布式架构大师

Cassandra擅长处理需要大规模、高可用性和地理分布的场景。其无主架构消除了单点故障，而其宽列设计有效地处理时序数据和大规模分析。

性能特性：Cassandra提供线性扩展性，意味着性能与添加的节点成比例增加。写密集型工作负载尤其受益于Cassandra的分布式架构，每个节点每秒可实现数千次写入。

部署策略：Cassandra需要对数据中心拓扑、复制因子和一致性级别进行仔细规划。生产环境的最小部署通常需要三个节点。

Neo4j：图数据库领导者

Neo4j专注于管理高度连接的数据，使其成为推荐引擎、欺诈检测、社交网络和知识图谱的理想选择。其Cypher查询语言提供直观的图遍历能力。

性能特性：Neo4j在涉及多个关系和深度图遍历的查询中表现出色。在关系型数据库中需要多次连接的复杂关系查询，通过原生图处理可以高效执行。

用例：社交媒体平台、推荐系统、网络拓扑分析和欺诈检测从Neo4j的图原生方法中显著受益。

ClickHouse：分析引擎巨擘

ClickHouse由Yandex开发，为大型数据集的分析查询提供卓越的性能。其列式存储和向量化查询执行使其非常适合实时分析和商业智能应用程序。

性能特性：ClickHouse每秒可处理数十亿行数据进行分析查询。其压缩算法和列式存储减少了存储需求，同时提高了查询性能。

集成模式：ClickHouse通常作为分析层，通过ETL过程或实时流从事务系统接收数据。

ClickHouse分析设置分步过程：

1. 服务器需求评估：确保足够的CPU核心（最少8个）、内存（32GB+）和快速存储（首选NVMe SSD）。
2. 安装和配置：安装ClickHouse服务器和客户端，配置内存限制和存储路径。
3. 模式设计：为您的分析查询创建具有适当分区键和排序顺序的表。
4. 数据摄取设置：使用Kafka、HTTP API或文件导入配置源系统的数据管道。
5. 查询优化：为常见的分析模式设计物化视图和聚合合并树表。
6. 监控实施：设置查询性能、资源利用率和数据摄取速率的监控。

[表格：专用数据库对比]

本节小结

专用数据库解决了通用数据库处理效率低下的特定技术挑战。Cassandra为分布式应用程序提供无与伦比的可伸缩性，Neo4j在关系密集型数据场景中表现出色，而ClickHouse提供卓越的分析查询性能。

小问答

Cassandra适合小型应用程序吗？

Cassandra的复杂性和最低节点要求使其不适合小型应用程序。对于不需要大规模或地理分布的应用程序，请考虑PostgreSQL或MongoDB。

ClickHouse可以替代我现有的数据仓库吗？

ClickHouse可以在许多用例中替代传统数据仓库，提供卓越的性能和更低的成本。但是，在迁移之前请评估您的特定BI工具集成和分析需求。

第5节：云原生和NewSQL解决方案——CockroachDB和Aurora

CockroachDB：分布式SQL先驱

CockroachDB将SQL的熟悉性与NoSQL系统的可伸缩性相结合，在分布式部署中提供ACID事务。其架构确保了强一致性，同时提供横向扩展能力。

架构优势：CockroachDB的多活可用性设计消除了故障转移过程的需要。每个节点都可以处理读写操作，实现跨区域的真正主-主部署。

性能特性：虽然单个查询性能可能无法与专业的单节点数据库匹敌，但CockroachDB在需要分布式事务和全局一致性的场景中表现出色。

Amazon Aurora：云优化的MySQL/PostgreSQL

Aurora提供MySQL和PostgreSQL兼容性，并采用云原生架构，分离计算和存储层，以提高可伸缩性和可用性。其存储自动扩展，并提供跨可用区的六向复制。

性能优势：通过优化的存储层和并行查询处理能力，Aurora通常比标准MySQL/PostgreSQL部署提供3-5倍的性能提升。

成本考虑：Aurora的定价模型包括计算、存储和I/O操作的单独费用。具有可预测工作负载的应用程序可能会发现传统的独立服务器部署更具成本效益。

数据库迁移规划分步过程：

1. 当前状态评估：分析现有数据库性能、模式复杂性和应用程序依赖项。
2. 目标数据库评估：使用代表性工作负载和数据样本测试目标数据库。
3. 迁移策略选择：选择“大爆炸”迁移、并行运行或渐进式迁移方法。
4. 数据迁移测试：在模拟生产工作负载的预生产环境中验证数据完整性、性能和应用程序兼容性。
5. 应用程序代码更新：修改应用程序代码以适应数据库特定的功能和连接处理。
6. 监控和回滚计划：建立监控基线并准备回滚程序。
7. 上线执行：在流量低谷期执行迁移，并进行全面监控。

[图片：显示从评估到迁移后优化的阶段的迁移时间线图]

混合和多数据库架构

现代应用程序越来越多地采用多语言持久化，为不同组件使用不同的数据库。一个典型的电子商务应用程序可能使用：

• PostgreSQL 用于用户账户和订单管理
• Redis 用于会话存储和产品推荐
• MongoDB 用于产品目录和内容管理
• ClickHouse 用于分析和报告

这种方法为每个组件优化其特定的数据库优势，同时通过适当的抽象层管理复杂性。

本节小结

云原生和NewSQL数据库弥合了传统数据库局限性与现代扩展需求之间的差距。CockroachDB提供分布式SQL功能，而Aurora则为云部署优化传统数据库。成功往往来自于深思熟虑的架构，结合多种数据库技术。

小问答

我应该从PostgreSQL迁移到CockroachDB吗？

仅当您需要跨多个区域的分布式事务或需要消除单点故障时，才迁移到CockroachDB。对于单区域部署，配置适当高可用性的PostgreSQL通常提供更好的性能和更低的复杂性。

如何在一个应用程序中管理多个数据库？

实施数据库抽象层，为每种数据库类型使用连接池，在服务之间建立明确的数据所有权边界，并对所有数据库系统实施全面监控。

第6节：性能优化和服务器要求

不同数据库类型的硬件要求

数据库性能与适当的硬件分配和服务器配置直接相关。了解每种数据库的资源要求有助于在独立服务器和VPS实例上进行优化部署。

内存密集型数据库：Redis、SAP HANA以及传统数据库的内存配置需要大量内存分配。规划数据集大小加上操作开销，通常为数据大小的150-200%。

CPU优化数据库：ClickHouse和分析工作负载受益于高核心数和快速处理器。具有AVX2指令的现代CPU为列式操作提供了显著的性能提升。

存储敏感型数据库：MongoDB、Cassandra和大型PostgreSQL部署需要具有高IOPS的快速存储。NVMe SSD提供最佳性能，而适当的RAID配置确保可靠性。

数据库特定优化策略

PostgreSQL优化清单：

• 将shared_buffers配置为系统内存的25%
• 将effective_cache_size设置为系统内存的75%
• 根据并发连接优化work_mem
• 为分析工作负载启用并行查询执行
• 为高并发应用程序实现连接池（PgBouncer）

MongoDB优化技术：

• 确保工作集适合内存以获得最佳性能
• 设计索引以支持查询模式
• 为副本集使用适当的读偏好
• 适当配置WiredTiger缓存大小
• 为横向扩展需求实现分片

Redis性能调优：

• 禁用交换分区以防止性能下降
• 配置适当的maxmemory和逐出策略
• 对于超出单节点内存的数据集，使用Redis Cluster
• 优化数据结构以提高内存效率
• 实施适当的键命名约定以提高操作效率

[表格：按数据库类型划分的服务器资源建议]

监控和性能分析

有效的数据库监控需要跨不同层面跟踪多个指标：

系统级指标：CPU利用率、内存使用情况、磁盘I/O和网络吞吐量提供基础性能洞察。

数据库特定指标：查询执行时间、连接数、缓存命中率和复制延迟指示数据库健康状况和性能瓶颈。

应用程序级指标：响应时间、错误率和事务吞吐量揭示数据库性能如何影响用户体验。

性能监控设置分步过程：

1. 建立基线：在正常操作期间收集性能指标以建立基线行为。
2. 警报配置：为高CPU使用率、内存耗尽和慢查询等关键指标设置警报。
3. 查询分析工具：实施查询性能监控（PostgreSQL的pg_stat_statements，MongoDB Profiler）。
4. 资源监控：部署系统监控工具（Prometheus、Grafana）以获取基础设施指标。
5. 定期性能审查：安排定期性能分析以识别趋势和优化机会。

本节小结

数据库性能优化需要将硬件资源与数据库特性匹配，实施数据库特定的调优策略，并保持全面监控。适当的优化可以数量级地提高性能，同时降低基础设施成本。

小问答

我应该为数据库服务器分配多少内存？

将系统总内存的60-80%分配给数据库操作，具体分配取决于数据库类型。为操作系统和其他进程保留足够的内存以防止性能下降。

影响数据库性能最重要的因素是什么？

存储性能（IOPS和延迟）通常对数据库性能影响最大，其次是用于缓存的可用内存和用于查询处理的CPU性能。

结论

2025年选择合适的数据库需要同时理解技术要求和业务限制。每种数据库技术都提供独特的优势：PostgreSQL提供企业级功能和开源灵活性，MySQL为Web应用程序提供经过验证的可靠性，而Redis、MongoDB和ClickHouse等专用解决方案在各自领域表现出色。

成功数据库选型的关键在于将数据库特性与特定的应用程序需求相匹配，而不是盲目追随行业趋势。通过彻底的评估过程——分析数据模式、评估扩展需求、定义一致性需求以及考虑基础设施限制——可以确保做出支持当前需求和未来增长的最佳决策。

现代应用程序越来越多地受益于多语言持久化，结合多种数据库技术来优化每个组件以满足其特定需求。这种方法虽然增加了复杂性，但在正确实施时能提供显著的性能和成本优势。

在TildaVPS，我们观察到适当的数据库选择和优化可以显著影响服务器资源利用率和应用程序性能。我们的独立服务器和VPS解决方案提供了部署和优化任何数据库配置的灵活性，从单实例PostgreSQL部署到复杂的分布式Cassandra集群。

无论您是迁移现有应用程序还是设计新系统，都请考虑与TildaVPS合作以满足您的数据库托管需求。我们经验丰富的团队可以帮助您优化服务器配置以满足您的特定数据库要求，确保最佳性能和可靠性。探索我们的独立服务器解决方案↗或联系我们的技术团队↗以获取个性化的数据库托管建议。

常见问题 (FAQ)

在SQL和NoSQL数据库之间选择时，我应该考虑哪些因素？

考虑您的数据结构复杂性、一致性要求、扩展需求和团队专业知识。当您需要ACID事务、复杂关系和成熟的工具生态系统时，选择SQL数据库（PostgreSQL、MySQL）。SQL数据库在金融应用程序、电子商务平台和数据完整性至关重要的企业系统中表现出色。

当您需要灵活的模式、横向扩展或专用数据模型时，选择NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra、Redis）。NoSQL解决方案适用于内容管理系统、实时应用程序以及数据结构快速演变的场景。考虑您的团队对不同查询语言的熟悉程度以及您组织中熟练开发人员的可用性。

我如何确定我的应用程序是否需要分布式数据库？

评估您的地理分布需求、可用性需求和扩展预测。当您需要在全球多个大洲以低延迟为用户提供服务、需要99.99%以上的正常运行时间，或者预计处理数百万并发用户时，分布式数据库（如Cassandra或CockroachDB）就变得必要。

然而，分布式数据库在最终一致性、操作开销和调试挑战方面引入了复杂性。许多应用程序可以通过配置得当的单区域部署（带有只读副本和强大的备份策略）实现出色的性能和可用性。仅当更简单的解决方案无法满足您的特定要求时，才考虑分布式数据库。

从一个数据库迁移到另一个数据库的最佳方法是什么？

首先全面评估您当前的数据库使用模式、查询复杂性和性能要求。创建详细的迁移计划，包括模式映射、数据转换要求以及目标数据库所需的应用程序代码更改。

尽可能实施分阶段迁移：首先在目标数据库中创建数据的只读副本，逐步将读取流量转移以测试性能和兼容性，然后在计划的维护窗口期间迁移写入操作。始终保持回滚能力，并在模拟生产工作负载的预生产环境中彻底测试您的迁移过程。

我应该为数据库托管和基础设施预算多少？

数据库基础设施成本因性能要求、可用性需求和选择的数据库技术而异。基本的Web应用程序可能需要每月50-200美元用于配置得当的VPS（带有MySQL或PostgreSQL），而具有高可用性要求的企业应用程序可能需要每月1000-5000美元用于独立服务器集群。

考虑总拥有成本，包括服务器硬件、软件许可（针对商业数据库）、备份存储、监控工具和运营开销。云托管数据库通常具有更高的单位成本，但操作复杂性较低；而独立服务器上的自管理数据库对于可预测的工作负载而言，成本效益更高。

我可以在同一台服务器上运行多种数据库类型吗？

是的，在同一台服务器上运行多种数据库类型很常见，并且通常有助于资源利用率。但是，请仔细规划资源分配，以防止一个数据库在高峰负载期间影响其他数据库。尽可能使用容器化（Docker）或虚拟机隔离数据库。

密切监控资源使用情况，并为每种数据库类型实施适当的备份策略。考虑将关键生产数据库部署在独立服务器上，同时将开发和测试数据库整合到共享基础设施上。确保所有数据库在并发使用高峰期都有足够的CPU、内存和存储资源。

不同数据库类型的安全考虑有哪些？

无论数据库类型如何，都应实施深度防御安全策略：启用身份验证和授权、加密传输中和静态的数据、定期更新数据库软件，并监控访问模式是否存在异常。每种数据库类型都有特定的安全功能和需要解决的漏洞。

SQL数据库通常提供成熟的基于角色的访问控制和审计日志功能。NoSQL数据库可能需要额外的配置才能实现安全功能。务必更改默认密码，禁用不必要的网络服务，配置防火墙以限制数据库访问，并实施定期安全评估和渗透测试。

如何处理数据库备份和灾难恢复？

制定全面的备份策略，包括逻辑备份（数据导出）和物理备份（文件级副本）。定期测试备份恢复过程，以确保数据完整性和恢复时间目标。实施自动备份计划，并根据您的合规性要求设置保留策略。

对于关键应用程序，实施时间点恢复功能，并将备份保存在地理上独立的位置。考虑对敏感数据进行备份加密，并制定清晰的职责和沟通计划的灾难恢复程序文档。定期练习灾难恢复场景，以便在实际紧急情况发生之前识别和解决潜在问题。

我应该使用哪些监控工具进行数据库管理？

在多个层面实施监控：系统指标（CPU、内存、磁盘I/O）、数据库特定指标（查询性能、连接数、复制状态）和应用程序级指标（响应时间、错误率）。流行的开源解决方案包括带Grafana进行可视化的Prometheus，而DataDog或New Relic等商业选项则提供集成监控平台。

数据库特定工具，如PostgreSQL的pgAdmin、MongoDB Compass或Redis Insight，提供数据库操作的详细洞察。为关键指标实施警报，并为不同严重级别建立升级程序。定期性能审查有助于识别趋势和优化机会，从而在影响应用程序性能之前解决问题。

如何优化查询以提高数据库性能？

首先根据您的查询模式制定适当的索引策略。分析慢查询日志以识别性能瓶颈，并使用数据库特定工具（如EXPLAIN计划）来理解查询执行。设计索引以支持您最频繁和最关键的查询，同时平衡写入操作期间维护索引的开销。

通过避免SELECT *、使用适当的WHERE子句以及利用物化视图或查询提示等数据库特定功能来优化查询结构。对于读密集型工作负载，考虑反范式化，并为频繁访问的数据实施缓存策略。定期查询性能分析和优化应该是您持续数据库维护程序的一部分。

数据库技术的未来展望是什么？

数据库技术持续向针对特定用例优化的专业解决方案发展。预计云原生数据库、无服务器数据库产品和AI集成数据库系统将继续增长。在单个系统中支持多种数据范式的多模型数据库变得越来越普遍。

边缘计算和物联网应用程序推动了对分布式数据库功能和实时处理的需求。考虑那些能为未来需求提供灵活性，同时保持当前需求稳定性的数据库。随时了解新兴技术，但优先选择经过验证的解决方案来支持关键业务应用程序。

关键要点

• 数据库选型应与特定的应用程序需求相匹配，而不是盲目跟随行业趋势或流行度指标。 • 使用多种数据库类型的多语言持久化通常比单一数据库方法提供更好的性能和成本效益。 • 适当的硬件分配和优化可以将数据库性能提高几个数量级，同时降低基础设施成本。 • 分布式数据库增加了复杂性，只有当更简单的解决方案无法满足地理或可用性要求时才应选择。 • 全面的监控和定期性能分析对于保持最佳数据库性能和预防问题至关重要。

词汇表

ACID 合规性 (ACID Compliance)：原子性、一致性、隔离性、持久性，保证数据库事务可靠性。 最终一致性 (Eventual Consistency)：一种数据一致性模型，系统将随时间变得一致，允许暂时不一致。 横向扩展 (Horizontal Scaling)：通过增加更多服务器来处理增加的负载，而不是升级现有硬件。 IOPS (Input/Output Operations Per Second)：每秒输入/输出操作数，衡量存储性能能力。 多语言持久化 (Polyglot Persistence)：在单个应用程序架构中使用多种数据库技术。 只读副本 (Read Replica)：数据库的副本，用于处理读取查询以减轻主数据库的负载。 分片 (Sharding)：将数据分布到多个数据库实例中，以提高性能和可伸缩性。