尽管多模型数据库提供了巨大的灵活性，但在实际选择和应用时，仍然需要进行仔细的评估和考量：
5.1 核心业务场景与数据模型匹配度
首先，需要明确自己的核心业务场景是哪种数据模型占主导。例如，如果绝大部分数据都是关系型且需要强一致性，那么传统的RDBMS可能仍然是首选；如果主要是半结构化文档且不频繁涉及复杂关系，则文档型数据库可能就足够。多模型数据库的优势在于，当存在多种异构数据且需要在同一个系统中进行关联分析时，其价值才最大化体现。
5.2 特定数据模型支持的深度与广度
不同的多模型数据库对各种数据模型的支持程度有所差异。有些可 拉脱维亚电话号码库 能在文档型和图型方面表现突出，有些可能在时序数据方面有独特优化。在选择时，应深入了解目标数据库对所需数据模型的支持是否足够成熟、功能是否完善、性能是否满足要求。例如，如果图查询是核心需求，那么需要评估其图查询语言的表达能力、图算法的丰富性以及图遍历的性能。
5.3 查询语言的统一性与学习曲线
统一的查询语言是多模型数据库的一大亮点，它能显著降低开发者的学习成本。评估目标数据库的查询语言是否足够强大、易用，能否方便地进行跨模型查询。有些数据库可能仍然需要在不同数据模型之间切换不同的API或语法，这会削弱多模型带来的便利性。
5.4 事务一致性模型（ACID vs. 最终一致性）
并非所有多模型数据库都提供对所有数据模型的ACID事务支持。需要根据业务对数据一致性的要求进行权衡。对于金融交易等强一致性场景，必须选择支持ACID的数据库。而对于日志、推荐系统等对实时一致性要求不高的场景，最终一致性模型则能提供更好的性能和扩展性。