一、核心需求分析
选择数据库前需明确业务场景和数据特征。若处理结构化数据且需要强事务一致性（如金融系统），关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）是理想选择。反之，非结构化或半结构化数据（如日志、社交媒体内容）更适合NoSQL（MongoDB、Cassandra）或文档数据库。
同时需评估数据增长趋势：若预计数据量呈指数级增长，需优先选择支持分布式架构的数据库（如CockroachDB），避免后期迁移成本。
二、技术指标评估
关键性能指标应包含以下维度：
- 吞吐量：高并发场景需关注每秒查询数(QPS)和事务处理能力
- 延迟要求：实时分析场景需选择内存数据库或列式存储
- 扩展模式：水平扩展（NoSQL）适合动态负载，垂直扩展（RDBMS）成本较高
安全性方面需验证访问控制、加密传输和审计功能，金融级应用建议选择支持ACID特性的数据库。
三、采购决策因素
商业采购需综合评估：
- 成本模型：开源方案节省许可费用但需自建运维团队，云数据库按需付费但存在供应商锁定风险
- 生态兼容性：检查与现有开发框架、BI工具的适配程度
- 服务支持：企业级应用需确认SLA保障级别和故障响应时间
理想的数据库选择需要平衡短期需求与长期发展，建议通过原型测试验证性能指标，同时建立多维评估矩阵（数据规模、查询复杂度、团队技术栈）进行量化决策。
