1. 明确业务需求
选择数据库前需优先分析业务场景：若处理结构化数据且需要复杂查询（如电商订单系统），关系型数据库如MySQL或PostgreSQL是优选；若涉及非结构化数据（如社交平台的图文、视频），文档型数据库MongoDB或宽列存储Cassandra更合适。还需评估数据量级和并发量，例如海量用户场景需优先考虑分布式架构的横向扩展能力。
2. 数据库类型对比
主流数据库可分为三类：
- 关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL，适合强一致性事务处理
- NoSQL数据库：如MongoDB、Redis，支持灵活数据模型和高并发写入
- 云托管数据库：如Amazon RDS、华为云数据库，提供自动运维和弹性扩展
3. 性能与扩展性
高性能数据库需具备以下特性：优化查询引擎减少延迟、多级缓存机制提升读取速度、分区技术实现负载均衡。例如，Cassandra通过分布式架构实现线性扩展，而MySQL可通过分库分表应对数据增长。测试阶段建议使用SysBench等工具进行压力测试。
4. 成本评估策略
开源数据库（如MySQL）可降低初期授权成本，但需投入更多运维资源；云数据库按需付费模式适合业务波动较大的场景，需注意长期使用的费用累积。企业应综合计算硬件、运维、升级等隐性成本，选择总拥有成本（TCO）最低的方案。
5. 安全与合规要求
金融、医疗等领域需选择支持ACID事务和RBAC权限控制的数据库，例如PostgreSQL提供行级安全策略。云数据库通常内置加密存储、审计日志等安全功能，符合GDPR等法规要求。
高性价比数据库的选择需平衡性能、成本与业务匹配度：中小型项目可优先采用开源方案，快速发展的互联网业务建议使用云数据库，海量数据场景需结合分布式架构。定期评估数据库与实际业务的契合度，避免过度设计或性能瓶颈。
