一、业务需求分析
选择云数据库时，需首先明确业务场景特征，包括数据类型（结构化、非结构化或半结构化）、数据量级（从GB级到PB级）以及访问模式（读写比例、并发规模）。例如在线交易系统需要强一致性的事务支持，而实时分析场景更关注并行查询能力。
二、性能指标评估
关键性能参数应包含：
- TPS/QPS：衡量事务处理与查询效率
- 延迟敏感度：OLTP场景要求毫秒级响应
- 吞吐容量：需预估峰值时段的并发请求量
三、技术特性考量
技术选型需关注：
- 扩展模式：水平扩展能力对应对突发流量至关重要
- 高可用架构：主从复制、跨区域容灾等机制保障服务连续性
- 管理工具：自动化运维体系可降低30%以上人力成本
四、成本与资源优化
成本模型应综合计算存储费用、网络传输成本及计算资源消耗，采用预留实例可降低长期使用成本达40%。建议建立资源利用率监控机制，动态调整实例规格。
五、安全与合规要求
必须满足：
- 传输/存储加密：AES-256等标准加密算法实施
- 访问控制：基于RBAC模型的细粒度权限管理
- 合规认证：符合GDPR、等保三级等法规要求
云数据库选型需要建立多维评估体系，在保证技术先进性的需与业务发展阶段深度契合。建议通过PoC测试验证候选方案，并建立动态评估机制应对业务演进。
