数据库选择指南：如何为你的项目选择合适的数据库

数据库类型对比总结表格

---

数据库类型	性能	数据一致性	适用场景	常见的业务应用
Hadoop/HDFS	批量存储性能强，随机访问性能较差	最终一致性	大数据存储、离线分析	数据湖、批量数据存储与分析、ETL
HBase	适合高吞吐量的读写，延迟较低	最终一致性	时序数据存储、日志存储、实时数据查询	监控系统、IoT数据存储、日志分析
Cassandra	高写入吞吐量，读性能一般	最终一致性	高并发写入、大规模分布式存储	社交平台消息存储、设备数据存储、推荐系统
ElasticSearch	查询性能优异，支持实时数据索引和搜索	最终一致性	全文搜索、日志分析、实时数据查询	日志搜索引擎、监控告警、文本搜索
TiDB	高性能事务处理，支持分布式扩展	强一致性（ACID）	高并发事务、在线分析与复杂查询	电商系统、金融系统、库存管理、分析型查询
MySQL/PostgreSQL	单机性能优异，高并发读写	强一致性（ACID）	核心业务数据库，事务性操作	订单管理系统、财务系统、企业ERP/CRM
PolarDB	高性能事务处理，读写分离，存储分离	强一致性（ACID）	核心业务、金融、电商、高并发事务	金融支付、订单系统、电商核心业务
Lindorm	高吞吐量，适合多模数据存储与查询	最终一致性	IoT数据存储、时序数据、日志与宽表存储	工业监控、物联网设备数据、时序数据分析

---

总结与选择建议

1. 强一致性（ACID事务） + 高性能事务处理：

   • 选择：PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL
   • 适用场景：电商、金融系统、企业ERP等对事务一致性要求高的业务。

2. 大规模数据存储与分析：

   • 选择：Hadoop/HDFS
   • 适用场景：离线数据分析、数据湖、数据仓库。

3. 时序数据和高并发写入：

   • 选择：HBase、Lindorm
   • 适用场景：工业监控、IoT数据存储与查询。

4. 高吞吐量写入 + 分布式数据存储：

   • 选择：Cassandra
   • 适用场景：分布式存储、推荐系统、设备数据存储。

5. 实时数据索引和搜索：

   • 选择：ElasticSearch
   • 适用场景：日志分析、搜索引擎、实时数据查询。

6. 多模数据存储（时序、文档、宽表）：

   • 选择：Lindorm
   • 适用场景：IoT、时序数据存储与查询，适合多种数据模型整合需求。

---

表格优势总结

核心业务需求	推荐数据库	推荐原因
高性能事务与强一致性	PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL	支持ACID事务，适合核心业务操作
大规模存储与离线分析	Hadoop/HDFS	适合批量数据存储与处理
时序数据与物联网数据存储	HBase、Lindorm	适合高吞吐量的写入和快速查询
分布式高吞吐量写入	Cassandra	支持高并发写入，适合大规模数据存储
实时索引与搜索	ElasticSearch	全文搜索与实时查询性能强
多模数据存储（时序、文档、宽表）	Lindorm	一站式多模存储，灵活满足多场景数据需求

---

总结

1. 核心业务：推荐 PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL，确保数据一致性和性能。
2. 大规模分析与存储：推荐 Hadoop/HDFS、HBase，适合离线分析与时序数据。
3. 实时搜索和查询：推荐 ElasticSearch，适合日志和文本搜索。
4. 多模存储与高吞吐量写入：推荐 Lindorm，兼容多种数据模型，满足多样化场景需求。