一个项目，用十款数据库？_项目数据库_有没有跟随项目一起的小数据库

key-value存储的数据通常单个key-value就是一个条独立的数据，很方便水平扩展，可以根据key散列到不同的分片，且读的性能极好，因此常用于做缓存。

经典的代表有Redis、Memcached和LevelDB等。

1.2.2. 文档型数据库

文档型数据库的数据以文档的形式存储数据，每个文档类似一个JSON对象。

相比于KV存储，文档型数据库同样对水平扩展友好，且具有更好的查询性能，支持复杂查询，而KV存储几乎只通过key来读取数据。

经典的文档型数据库有MongoDB，CouchDB和Elasticsearch等。

1.2.3. 列式存储数据库

经典的列式存储数据库有HBase、Druid、ClickHouse等，不同列式数据库的底层实现差别挺大的，它们的共同点是按列存储。

比如说MySQL存一个学生信息，有学号和姓名等，这两个字段在同一行，存放也是在一起的；但是列式数据库会按列划分存储，把学号和姓名分开存储，相同的数据类型有利于进行数据压缩、聚合操作等。

下面是HBase的一条数据组成解析，一个Row Key（行键）下有多个Column Family（列族），列族下面有Column Qualifier（列限定符），最后会根据设置保存若干个版本，形成Timestamp/version: Cell Value的键值对。这里我们只需要知道不同的列族是分开存储的就行了。

1.2.4. 图数据库

图数据库的基本单元是点和边，经典的图数据库包括Neo4j、OrientDB、TigerGraph等。

简单来说点表示实体，而边则表示实体间的关系，组成一个整体后，可以形成知识图谱、社交网络、金融风控网络等。

比如存储了上图关系，可以直接查询关注了豆小匠Coding的用户：

MATCH (user:User {name: '豆小匠Coding'})<-[:FOLLOWS]-(follower:User)
RETURN follower.name

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上述查询使用了 Neo4j 的图查询语言 Cypher。它首先通过 MATCH 子句找到名为豆小匠的用户节点 user，然后通过 -[:FOLLOWS]-> 关系查找所有关注了该用户的节点 follower。最后，通过 RETURN 子句返回关注者的姓名。

2. 场景下的数据库

2.1. Demo项目

SQLite，一个轻量级的数据库，不需要独立服务器或者系统级别的配置，只需要一个文件，就可以存储数据库所有数据，适用于小型设备或者嵌入式系统等。

如果你只是做一个demo级别的项目，也可以使用SQLite，然后使用ORM框架来操作数据，后面切换MySQL也只需要修改数据库连接逻辑。

2.2. MySQL遇到瓶颈

如果是单机MySQL遭遇性能瓶颈，可以通过主从架构读写分离，堆机器的方式解决，另一个方向是增加缓存，如Redis等，减少打到物理存储的请求量。

如果是数据量太大，单表查询性能下降，可以考虑分库分表，但是分库分表在开发时需要考虑更多分布式事务、水平扩展等因素，对研发效率有影响。因此，这个时候可以考虑使用分布式数据库，如TiDB等。

2.3. 场景专用数据库

随着业务的复杂，我们会发现不同场景下对数据库的要求差异会很大：

1. 一致性优先，选用关系型数据库。
2. 高性能全文搜索，使用Elasticsearch。
3. 非关键数据，读多写少，量大，选用列式存储。
4. 离线数据分析，Hive。

Vue

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