在众多云原生数据库中选择合适的数据库并不容易,企业在进行云原生数据库选型时可能会考虑以下问题:
是否支持所需的数据库类型?
是否有数据保护和法规标准?
如果有任何疑问,提供商是否有支持团队?
是否是高可用性(HA)软件?是否能够承受任何节点故障?
是否有强大的备份?是否支持内置复制?
……
这可以列出一个很长的名单,但是首先一点是考虑业务需求,数据库作为基础设施的一部分,其最终目的是要满足和支持业务需求。只要能够实现业务的需求,就是可以被考虑的备选数据库方案。而不是反过来,因为觉得某种数据库好,就必须让业务使用,即使没有需求也要造出需求,这就本末倒置了。
如果应用是一款全球多人视频游戏,那么读写延迟都很重要,数据库可能需要分布式,但不一定是关系型,也不一定具有很强的一致性,键值数据库也很可能是理想之选。如果应用程序要记录和监控来自阀门的传感器输出,则数据库应能快速写入大量时间序列数据。对数据强一致性、数据分析有需求的应用,可能会选择TP、AP或者HTAP类数据库。
无论选择什么样的云原生数据库,性能、功能、安全性、易用性等都是普遍需要考虑的因素。除此之外,在技术层面还需要考虑的因素有:
除了技术产品层面,还需要关注供应商的可持续发展以及持续提供服务的能力,以及生态工具和产品文档的丰富性。
专家指出,在选型时也要考虑使用预期,对于任何产品来说,都会有对应的产品成熟度。成熟度越高,就说明软件设计的越好,经历的场景越多,之前修复的问题越多,使用起来出问题的可能性就相对低一些。但不可否认,只要是软件,就可能会有bug,就会有不断迭代、打补丁的过程。我们不能指望选择一个产品一下解决所有问题。或者一个产品出现了一些问题后,就一棒子打死,直接弃用。对于数据库软件的使用要有一个合理的预期。可能因为某些优势选择了一款数据库,出现问题后要不断深入了解和加深对该数据库的理解,一点一点不断积累最 佳实践。
当前,云上的环境还在不断演进,数据库也会随着云端环境的变化而变化,随着AI/大模型发展,数据流水线可能会发生变化,对数据工具、数据处理能力也会提出新的要求,对非结构化数据的处理能力、多模支持可能会成为更加普遍的需求。企业的业务在不断发展,相关技术也在不断发展,什么是合适的云原生数据库?怎么选择一个合适的云原生数据库?并没有固定的答案。
希望以上对你的数据库选型有所帮助。
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