在构建分布式系统时，选择合适的数据库是关键决策之一。以下是核心考虑因素与推荐方案：

1. 🔄 数据一致性 vs 可用性

  • CAP理论：需在一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍（Partition tolerance）间权衡
  • 强一致性：适合金融系统（如 分布式数据库基础）
  • 最终一致性：适合社交应用（如 DynamoDB、MongoDB）

2. 📈 可扩展性需求

  • 水平扩展：通过分片（Sharding）实现，如 Cassandra、TiDB
  • 垂直扩展：单机性能提升，但受限于硬件瓶颈
  • 扩展成本：评估数据分片后的运维复杂度

3. 🧩 分区策略选择

  • 一致性哈希：减少数据迁移量（如 Redis Cluster）
  • 范围分区：适合时序数据（如 ClickHouse）
  • 随机分区：负载均衡最佳实践（如 Bigtable）

4. 🧾 数据模型适配

  • 文档型：MongoDB 适合非结构化数据
  • 列族型：Cassandra 适合高写入场景
  • 图数据库：Neo4j 适合复杂关联查询

5. 🌐 生态系统与工具链

  • 云原生支持：AWS DynamoDB、Google Cloud Spanner
  • 开源社区：TiDB、CockroachDB 的活跃度
  • 运维监控：Prometheus + Grafana 集成方案

分布式数据库

选择数据库时需结合业务场景，建议参考 分布式系统设计原则 进一步学习

✅ 决策工具：可使用 数据库选型计算器 进行智能匹配
📍 注意：实际部署需考虑网络延迟、数据备份策略等深层因素