怎么選擇數據庫

小編給大家分享一下怎么選擇數據庫，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

選擇數據庫的方法：1、標的；2、功能；3、多少人用，了解并發問題；4、安全和穩定性；5、所用的操作系統。

選擇數據庫的方法：

總體從5個方面平衡自己的需求：

（1）標的

（2）功能

（3）多少人用（并發問題）

（4）安全和穩定性

（5）所用的操作系統（UNIX、linux、windows）

對于用過的數據庫有:

　　? dBase/FoxBase/FoxPro in the DOS/Novell/Windows 3.x world

　　? MS SQL Server

　　? Oracle

　　? Sybase SQL/ASE Servers

　　? Sybase IQ

　　? Informix/Dynamic

　　? MySQL

　　? PostGreSQL/EnterpriseDB

對于一些關鍵需求的選擇：　　

　　關鍵任務（OLTP）和高性能系統

　　如果我們需要數據庫在關鍵業務系統中發揮更重要的作用，并希望做到無故障時間/高可用/集群，可靠性（性能和數據量），災難復制和自動生成報告等目標，或需要實現極端高速和低延遲（HPC，高性能計算）效果，那么我們可能需要數據庫的企業級功能，但這樣的成本也更高。

　　HA（高可用）集群功能

　　各數據庫平臺的集群功能如下：

　　? Oracle RAC最適合HA集群，負載均衡和擴展；

　　? MS SQL Server提供HA故障轉移功能，但無負載均衡；

　　? Sybase ASE 15集群與Oracle RAC功能相當；

　　? TeraData本身就是一個分布式數據庫平臺；

　　? MySQL集群聲稱TPC-C性能基準測試比Oracle RAC還高；

　　? IBM DB2/UDB在運行AIX HACMP（高可用集群多處理）的IBM P系列/Power服務器和Veritas VCS/Sun等集群上運行得很好。

　　高性能/低延遲/內存數據庫

　　? Oracle提供TimesTen內存數據庫；

　　? MySQL的集群使用內存存儲引擎；

　　? Sybase提供ASE內存數據庫；

　　? 另外，我們還可以使用RAMSAN/SSD（固態硬盤）安裝SQL Server數據庫，所有與數據庫相關的磁盤I/O都發生在SSD上，而不是傳統硬盤上，因此我們可以大大減少磁盤I/O延遲，提供I/O吞吐量，并提高數據庫的整體性能；

　　? 還有其它的內存數據庫，如SQLite或eXtremeDB，但它們大多數要么只支持嵌入式系統，要么同一時間只支持單用戶或單連接。

　　可擴展性/性能

　　? 使用Oracle RAC和Sybase ASE 15集群時，如果現有硬件不能滿足性能要求，我們只需要向集群添加一臺功能更強大的服務器，然后逐步替換掉其它節點；

　　? 使用SQL Server集群時，因為它僅僅支持主動/被動模式，在實例級沒有可擴展性，如果現有硬件滿足不了需要，我們必須更換整個集群；

　　? MySQL集群也支持向所有節點都處于活動的集群添加節點，但它是一個無共享集群，節點越多意味著有更多的數據庫副本，更多的存儲和在所有節點之間復制數據時需要更多的網絡流量。

　　復制

　　? Sybase：Sybase擁有最好的復制解決方案，超過了Oracle的數據衛士和SQL Server的復制解決方案（即使用它的鏡像/日志傳送/事務復制，SQL Server的復制仍然遠遠差于Sybase的復制服務器）；

　　Sybase的異構復制和同質復制是Sybase公司上世紀90年代被華爾街排除但卻受到許多大公司使用的主要原因之一。

　　Sybase復制可以在數據庫級（主動/主動復制，比SQL Server的鏡像更好），事務級（與SQL Server的事務復制類似），表級，存儲過程級，函數級，MSA（多站點可用）以及通過日志傳送（復制世界中窮人的解決方案）實現，它的鏡像激活器結合EMC/SRDF可以真正保證在計劃內和計劃外停機時ZDL（零數據丟失）。

　　? SQL Server：SQL Server復制可以通過日志傳送和數據庫鏡像實現（主動/被動，R/W或只讀），支持對象級（表）粒度事務復制。

　　? Oracle：Oracle的數據衛士是數據庫克隆和災難恢復最佳解決方案之一（使用RMAN）。

　　? MySQL：MySQL提供無共享集群，基本上所有活動節點都是同步復制的，它的異步復制也支持事務和對象級復制。

　　? 存儲級解決方案：使用EMC的BCV，NetApp的快照管理器，日立的快照，Veritas的卷復制器，數據復制可以發生在磁盤塊級和卷級。

　　混合系統

　　通常情況下，后端數據庫存儲了大量的數據，在檢索數據（數據排序，分組，匯總和計算）時會出現性能問題，當運行速度變慢時，會影響到數據寫入過程。

　　因此，對于這些類型的應用程序，我們希望數據庫能很好地處理大量數據，也可以很好地處理讀/寫阻塞問題。

　　? Oracle

　　Oracle是這種系統的最佳選擇，因為在Oracle中，讀/寫程序不會相互阻止對方，數據在整個讀取過程/會話/事務中都是一致的，系統開銷主要發生了內存鎖和重做日志上。

　　? SQL Server

　　SQL Server 2005的新快照隔離使用了Oracle同樣的行版本化功能，但在tempdb中會產生更多的IO。

　　? Sybase ASE

　　Sybase ASE的讀/寫程序會相互阻塞對方，但Sybase IQ使用快照版本化管理解決了這個阻塞問題。

　　? 其它數據庫

　　還有其它一些數據庫也不存在阻塞問題，但其中一些甚至不遵從ACID（原子性，一致性，隔離性和持久性）標準。

　　數據倉庫

　　企業建立數據倉庫存儲/歸檔所有歷史數據，以及他們認為需要放在數據庫中的數據，通常，非規范化的數據進入數據倉庫，多維度為OLAP和商業智能（BI）解決方案提供快速檢索。

　　數據倉庫也用于新的或增強的業務戰略回溯測試，此外，數據倉庫中的數據是呈指數增長而非線性增長的。

　　基于列的關系數據庫優勢

　　基于列的關系數據庫具有很大的優勢，因為它天生就是多維的，每一列都是自我索引的（B tree）。

　　典型的基于列的數據庫有Google的Big Table，Sybase IQ，Vertica和基于MySQL構建的KickFire。

　　平均而言，這些基于列的數據庫比傳統的基于行的關系數據庫（如Oracle，SQL Server，Sybase ASE，TeraData，DB2和MySQL）在數據檢索速度上要快60到100倍，但在基于行級進行數據更新時它們的速度較慢，到目前為止，Sybase IQ似乎是這一領域的領頭羊，號稱世界上最大的數據倉庫（超過1P字節）就是用的Sybase IQ。

　　總體而言，基于行的關系數據（SQL Server，Oracle，Informix，DB2/UDB，MySQL，Sybase ASE等）適合OLTP應用，而基于列的關系數據庫（Sybase IQ，KickFire，Vertica等）更適合OLAP/DSS和數據倉庫應用。

　　注意：那些時間序列數據庫如OneTick，kdb+和Vhayu都不能算是關系數據庫，它們的存儲結構是基于文件的，每一列的數據都使用一個單獨的文件存儲，基本上算是基于列的數據庫，基于列的數據庫也可用于回溯測試。此外，基于行的數據倉庫（立方體）中的數據是呈指數級增長，但基于列的數據倉庫中的數據是呈線性增長的。

　　傳統上，Oracle在數據倉庫領域處于領先的優勢，但現在在基于列的關系數據庫（如Sybase IQ，Vertica和KickFire）面前已經失去優勢，Google正在使用的Big Table也是一種基于列的數據庫/存儲系統。

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