一、业务场景驱动架构设计

1.1 OLTP与OLAP的架构分野

在线事务处理（OLTP）场景下，数据库需满足高频短事务、强一致性、低延迟的特性。典型如电商订单系统，需支持每秒数万笔的并发写入，此时应优先选择行式存储的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL），其事务ACID特性可保障数据完整性。

-- 电商订单事务示例
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity) VALUES (1001, 2003, 2);
UPDATE inventory SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 2003;
COMMIT;

而在线分析处理（OLAP）场景，如用户行为分析系统，需处理海量数据的复杂聚合查询。此时列式存储的分析型数据库（如ClickHouse、Snowflake）更具优势，其压缩算法与向量化执行可提升10倍以上的查询性能。

1.2 混合负载的架构演进

现代应用常面临混合负载挑战，如社交平台的实时消息与用户画像分析。此时可采用HTAP（混合事务/分析处理）架构，通过行存+列存的双引擎设计，在单个数据库实例中同时支持事务与分析。例如TiDB的TiFlash组件，可将分析查询分流至列存引擎，避免对OLTP性能的影响。

二、数据模型决定技术选型

2.1 结构化数据的规范化设计

对于高度规范化的业务数据（如金融交易），关系型数据库仍是首选。其范式设计可消除数据冗余，保障数据一致性。以银行账户系统为例：

-- 三范式设计示例
CREATE TABLE accounts (
    account_id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
    user_id VARCHAR(32) NOT NULL,
    balance DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)
);

2.2 半结构化数据的灵活存储

日志数据、传感器数据等半结构化数据，适合采用文档型数据库（如MongoDB）或宽表数据库（如HBase）。其Schema-free特性可支持动态字段，例如物联网设备上报的JSON数据：

{
    "device_id": "sensor-001",
    "timestamp": 1625097600,
    "metrics": {
        "temperature": 26.5,
        "humidity": 45.2
    }
}

2.3 非结构化数据的对象存储

图片、视频等非结构化数据，应采用对象存储服务（如AWS S3、阿里云OSS）配合元数据管理。数据库仅存储对象URL与元数据，实际文件存储于分布式文件系统，可实现EB级扩展。

三、性能需求量化选型标准

3.1 吞吐量指标的量化评估

• QPS（每秒查询数）：社交应用需支持10万+ QPS，需采用分库分表中间件（如ShardingSphere）或原生分布式数据库（如CockroachDB）
• TPS（每秒事务数）：支付系统需达到5000+ TPS，需评估数据库的锁机制与并发控制能力
• 带宽需求：视频流媒体场景需计算单节点网络吞吐量，例如4K视频需25Mbps/路，千兆网卡仅支持40路并发

3.2 延迟敏感度的分级应对

延迟等级	适用场景	技术方案
<10ms	实时风控、高频交易	内存数据库（Redis）、RDMA网络
10-100ms	网页响应、API调用	缓存层（CDN、Redis Cluster）
100-1s	批量处理、报表生成	异步队列（Kafka）、离线计算

3.3 扩展性设计的三阶模型

1. 垂直扩展：单机升级CPU/内存，适用于业务初期（成本曲线：O(n)）
2. 水平扩展：分片集群部署，适用于业务增长期（成本曲线：O(log n)）
3. 弹性扩展：自动伸缩组+Serverless架构，适用于突发流量（成本曲线：O(1)）

四、规格选型的五维评估法

4.1 计算资源评估

• vCPU核数：OLTP场景建议每核承载500-1000 TPS
• 内存配置：按数据集大小1.5倍配置，避免Swap交换
• NUMA架构：多核服务器需开启NUMA优化，减少跨节点内存访问

4.2 存储性能匹配

存储类型	IOPS	吞吐量	延迟	适用场景
SSD云盘	3万-25万	350MB/s	0.5-2ms	高频读写业务
高效云盘	5千-5万	80-100MB/s	1-5ms	普通数据库
极低延迟盘	10万+	500MB/s	<0.2ms	实时交易系统

4.3 网络拓扑优化

• 同区域部署：数据库与应用服务器同可用区，降低网络延迟
• 专线接入：跨地域访问需配置VPN或专线，保障数据安全
• VPC对等连接：多VPC环境需建立对等连接，避免公网传输

4.4 高可用架构设计

• 主从复制：异步复制（1s延迟）适用于读多写少场景
• 半同步复制：确保至少一个从库接收日志，平衡性能与可靠性
• GTID复制：基于全局事务ID的复制，简化故障切换

-- 配置半同步复制示例
INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_master SONAME 'semisync_master.so';
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_enabled = 1;
SET GLOBAL rpl_semi_sync_master_timeout = 10000; -- 10秒超时

4.5 成本优化策略

• 预留实例：长期使用场景可节省30%-50%成本
• 竞价实例：批处理任务适用，成本可低至按需实例的10%
• 存储分级：热数据使用SSD，冷数据归档至低成本存储

五、选型决策树模型

1. 数据量级：<100GB→单机数据库 / 100GB-1TB→分片集群 / >1TB→分布式数据库
2. 访问模式：读写比>10:1→读写分离 / 读写比<3:1→分布式事务
3. 一致性要求：强一致性→Paxos/Raft协议 / 最终一致性→Gossip协议
4. 运维能力：专业DBA团队→自建数据库 / 缺乏运维→托管数据库服务

六、典型场景解决方案

6.1 电商大促保障方案

• 架构：分库分表+读写分离+缓存层
• 规格：32核128GB内存+10TB SSD云盘
• 优化：预热缓存、限流降级、异步下单

6.2 金融核心系统改造

• 架构：同城双活+异地灾备
• 规格：RPO=0, RTO<30秒
• 技术：分布式事务、两阶段提交、数据校验

6.3 IoT时序数据处理

• 架构：时序数据库+流计算
• 规格：高IOPS存储+时间分区表
• 示例：

  -- InfluxDB时序数据写入
  INSERT temperature,device_id=sensor-001 value=26.5 1625097600000000000

七、实施路线图建议

1. POC测试：选取典型业务场景进行压力测试
2. 灰度发布：先迁移非核心业务，逐步扩大范围
3. 监控体系：建立全链路监控（连接数、QPS、延迟、错误率）
4. 应急预案：制定回滚方案，储备备用资源

通过系统化的架构分析与规格评估，企业可避免”过度配置”或”性能瓶颈”两类极端问题。建议每6个月进行架构复审，结合业务发展动态调整数据库方案，始终保持技术架构与业务需求的匹配度。