性能与可扩展性
不仅要看其支持的模型数量，更要关注在实际工作负载下的性能表现。包括读写吞吐量、查询延迟、并发处理能力等。同时，其水平扩展（Sharding, Clustering）能力、数据分发策略、容错机制等也都是重要的考量因素。
5.6 生态系统与社区支持
一个活跃的社区、完善的文档、丰富的驱动和工具（如监控、备份、可视化工具）对数据库的长期使用至关重要。评估目标多模型数据库的生态系统是否成熟，是否有足够的第三方工具支持和解决方案，以便于集成、运维和故障排除。
5.7 成本与运维复杂性
虽然多模型数据库旨在降低总体拥有成本，但仍需考 日本电话号码库 虑其许可费用（如果是非开源）、云服务费用、以及运维人员所需的技能和工作量。选择一个易于管理、自动化程度高的数据库，可以有效降低长期运营成本。
6. 多模型数据库的未来趋势
多模型数据库作为数据管理领域的新兴力量，正处于快速发展和演进中。展望未来，以下几个趋势将深刻影响其发展：
6.1 与 AI/ML 深度融合
未来多模型数据库将更加紧密地与人工智能和机器学习技术结合。这不仅仅是作为AI应用的后端数据存储，更可能在数据库内部集成AI能力，例如：
智能索引优化： 根据查询模式自动创建和调整索引。
自动资源管理： 利用ML预测负载，动态调整资源分配。
数据质量提升： 自动识别和纠正数据中的异常和错误。
复杂查询优化： 利用AI技术对跨模型复杂查询进行更智能的规划和执行。