当下主流数据库简介
记录与分享
1
评论
1
发布者
1
浏览
-
主流数据库包括关系型数据库和非关系型数据库，以下是对当前主流数据库的介绍及水平对比：
关系型数据库
- Oracle
- 特点：多进程架构，共享存储模式，具有RAC集群实现高可用，ASM存储管理等核心技术，支持完整ACID事务，功能全面但成本高。
- 适用场景：适用于大型企业核心业务系统、金融交易系统等对事务处理要求极高的场景。
- 性能：在DB-Engines排名中位居前列，实测QPS读为18000，写为6500。
- 运维成本：较高，年运维成本约为28000美元（100GB）。
- MySQL
- 特点：采用经典的C/S架构，支持多种存储引擎，如InnoDB提供成熟的ACID事务支持，复制机制完善，优化器持续进化。
- 适用场景：广泛应用于Web应用后端、中小企业ERP系统等，是中小企业OLTP系统的首选。
- 性能：性能较为均衡，实测QPS读为12000，写为4800。
- 运维成本：开源免费，若使用商用服务，年运维成本约为3000美元。
- PostgreSQL
- 特点：定位为“先进的对象 - 关系数据库”，架构设计严谨，具有强大的扩展性，支持自定义数据类型、索引方法等，原生支持JSON/JSONB、GIS空间数据等，并发控制先进。
- 适用场景：适用于地理信息系统、复杂报告系统、金融应用等对SQL功能完备性、复杂数据类型支持有极高要求的场景。
- 性能：实测QPS读为10000，写为4200，其排名呈上升趋势，得分与SQL Server的差距逐渐缩小。
- 运维成本：开源免费，商用服务年运维成本约为4500美元。
- SQL Server
- 特点：与Windows集成紧密，以单机为主，Columnstore索引实现分析加速，PolyBase支持异构数据查询，内置AI能力。
- 适用场景：适用于微软技术栈企业应用、商业智能系统等。
- 性能：实测QPS读为15000，写为5200。
- 运维成本：年运维成本约为19000美元。
非关系型数据库
- MongoDB
- 特点：采用分布式文档模型，无模式设计，数据结构可动态变化，横向扩展能力强，聚合框架强大，4.0版本后提供多文档事务能力。
- 适用场景：适用于内容管理系统、用户画像、实时分析、物联网存储等数据结构多变、读写吞吐量巨大的场景。
- 性能：实测QPS读为22000，写为8500，读写性能优异。
- 运维成本：年运维成本约为12000美元。
- Redis
- 特点：单线程事件驱动模型的内存数据库，数据类型丰富，支持String、List、Hash等，性能极致，微秒级读写响应，扩展模型多样。
- 适用场景：主要用于缓存加速、排行榜、实时消息系统、分布式锁等对低延迟有极致要求的场景。
- 性能：实测QPS读为180000，写为95000，性能卓越。
- 运维成本：开源免费，企业版年运维成本约为8000美元。
- Elasticsearch
- 特点：是一款搜索型数据库，具有全文检索、实时聚合分析能力，分布式扩展强。
- 适用场景：常用于日志分析、全文检索等场景，如ELK栈中的日志分析。
- 性能：实测QPS读为35000，写为12000。
- 运维成本：年运维成本约为15000美元。
- Cassandra
- 特点：采用无中心节点的分布式架构，基于LSM - Tree存储引擎，写入性能极高，最终一致性可调，支持动态添加列。
- 适用场景：适用于时序数据、日志存储、消息平台等写入负载远高于读取、需要极高可用性与跨地域部署的场景。
- 性能：实测QPS读为28000，写为15000，写入性能突出。
- 运维成本：开源免费，企业版年运维成本约为10000美元。
- Oracle
