使得开发者可以在熟悉的环境中工作，同时也能利用到多模型数据库的强大查询能力，实现跨模型的复杂查询，从而解决传统数据库难以解决的业务问题。
1.3 部署灵活性：本地到云端，随心所欲
多模型数据库在部署方式上展现出高度的灵活性：
本地部署（On-Premises）： 允许企业将数据库部署在自己的 塞浦路斯电话号码库 服务器上，完全控制数据和基础设施。
云端部署（Cloud-based）： 支持在各大云服务提供商（如AWS, Azure, Google Cloud）上部署，利用云服务的弹性伸缩、高可用性和托管服务来降低运维负担。许多多模型数据库厂商也提供DaaS (Database as a Service) 解决方案。
容器化部署（Containerization）： 支持Docker、Kubernetes等容器技术，方便快速部署、迁移和管理，尤其适用于微服务架构。
混合云部署（Hybrid Cloud）： 允许部分数据和应用部署在本地，部分部署在云端，实现资源的最大化利用和数据的按需访问。
这种部署灵活性使得企业可以根据自身的IT策略、预算和对数据安全的需求，选择最适合的部署模式，无论是小型创业公司还是大型企业，都能找到合适的解决方案。
文件大小优化：
Hadoop/对象存储对大文件更友好。将小文件合并成大文件（例如几百MB到1GB）可以减少元数据开销，提高读取性能。
Compaction（文件合并）工具（如Hudi、Iceberg、Delta Lake内置的Compact功能）至关重要。
数据倾斜处理：
在分布式计算中，数据倾斜会导致部分节点处理大量数据，成为性能瓶颈。
通过优化JOIN键、使用广播JOIN、数据预聚合等方式来避免或缓解数据倾斜。
利用缓存机制：
数据缓存：在数据仓库和查询引擎之间引入缓存层，将经常查询的热数据放在内存或快速存储中。
查询结果缓存：缓存常见查询的结果，避免重复计算。