数据规模 (Volume) 与增长性 (Velocity)
Posted: Tue May 20, 2025 10:05 am
当前数据总量： 需要存储和分析的数据有多大（TB级、PB级甚至更高）。
数据增长速度： 数据量预计如何快速增长，数据库是否能平滑扩展以应对未来的数据洪峰。
数据模型 (Data Model) 与查询复杂度 (Query Complexity)：
数据结构： 数据是结构化的（如关系型数据）、半结构化的（如JSON、XML、日志）还是非结构化的？
查询类型： 主要的查询模式是什么？是简单的点查询、范围查询，还是复杂的聚合分析、关联查询、时序分析、全文检索或地理空间查询？是否需要支持标准SQL？
数据一致性 (Data Consistency)：
在分布式环境下，对数据一致性的要求有多高？是 新加坡电话号码库 强一致性（写入后立即可查且数据一致）还是最终一致性（允许短暂的数据不一致）？不同业务场景对一致性的容忍度不同。
可用性 (Availability) 与容错性 (Fault Tolerance)：
系统需要达到多高的可用性标准（例如，99.99%）？
系统如何处理节点故障、网络分区等异常情况？是否具备自动故障转移和数据冗余恢复能力？
生态集成 (Ecosystem Integration)：
数据库需要与哪些上下游系统集成？例如，数据采集工具（Kafka, Flink CDC）、数据处理引擎（Flink, Spark Streaming）、BI可视化工具（Tableau, Superset）、以及现有的数据湖/数仓。
成本考量 (Cost)：
包括软件许可费用（商业数据库）、硬件和基础设施成本、运维人力成本、以及学习和开发成本。云原生方案通常提供按需付费模式。
数据增长速度： 数据量预计如何快速增长，数据库是否能平滑扩展以应对未来的数据洪峰。
数据模型 (Data Model) 与查询复杂度 (Query Complexity)：
数据结构： 数据是结构化的（如关系型数据）、半结构化的（如JSON、XML、日志）还是非结构化的？
查询类型： 主要的查询模式是什么？是简单的点查询、范围查询，还是复杂的聚合分析、关联查询、时序分析、全文检索或地理空间查询？是否需要支持标准SQL？
数据一致性 (Data Consistency)：
在分布式环境下，对数据一致性的要求有多高？是 新加坡电话号码库 强一致性（写入后立即可查且数据一致）还是最终一致性（允许短暂的数据不一致）？不同业务场景对一致性的容忍度不同。
可用性 (Availability) 与容错性 (Fault Tolerance)：
系统需要达到多高的可用性标准（例如，99.99%）？
系统如何处理节点故障、网络分区等异常情况？是否具备自动故障转移和数据冗余恢复能力？
生态集成 (Ecosystem Integration)：
数据库需要与哪些上下游系统集成？例如，数据采集工具（Kafka, Flink CDC）、数据处理引擎（Flink, Spark Streaming）、BI可视化工具（Tableau, Superset）、以及现有的数据湖/数仓。
成本考量 (Cost)：
包括软件许可费用（商业数据库）、硬件和基础设施成本、运维人力成本、以及学习和开发成本。云原生方案通常提供按需付费模式。