2.PostgreSQL 优势/为什么数据库选型和找对象一样重要.md · 爱是与世界平行/postgres

## 为什么数据库选型和找对象一样重要   
        
### 作者                                                                        
digoal                                                                                                                 
                          
### 日期                                                                                                                 
2020-03-22                                                                                                             
                                                                                                                 
### 标签                                                                                                                 
PostgreSQL , 选型    
                     
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## 背景      
  
## 一、找对象  
正常路径:  
- 知己 -> 缘分出现 -> 恋爱[知彼] -> 结婚 -> 2个家庭关系结合(七大姑八大姨) -> 生娃 -> 带娃 -> 七年之痒 -> 愉快的共度一生    
  
错误后果:   
- 1、家庭不和睦  
- 2、影响小孩成长  
- 3、离婚  
    - 生无可恋  
    - 财产分割  
    - [娃]的成长、抚养问题等  
    - 家庭关系处理  
- 4、再婚    
  
## 二、数据库选型  
正常路径:  
- 评估 -> [技术磨合] -> 研发 -> 上线 -> 迭代维护期    
  
错误后果:  
- 1、研发、维护、软件、硬件成本增加,   
    - 性能问题  
    - 线下输出, 某些开源协议导致的软件分发风险  
    - 架构迁就数据库, 导致开发周期变长、软件|硬件|维护成本增加  
- 2、影响业务, 营收、客户数,   
    - 如果出现异常, 导致业务受到影响  
- 3、企业形象    
    - 稳定性、安全问题、数据泄露等问题...  
  
  
## 三、谁为数据库选型负责  
- 开发者?  
- DBA?  
- 架构师?  
- 技术总监?  
- CTO?  
- 技术委员会?  
  
怎么选型?  
  
## 四、选型中最容易踩到的几个坑  
  
- 大公司用什么我就用什么, 没大错.   
- 用熟不用生.   
- 统一技术栈, 一个库解决一切.   
  
  
## 五、在什么时间点选型?  
  
架构设计阶段  
  
## 六、架构设计阶段有哪些能确定|预判的指标?  
一定不完整, 请各位自行补充  
  
### 1、技术指标  
1、业务类别(在线事务处理、离线分析、实时分析、混合业务)  
2、业务场景  
3、数据量  
4、业务场景相关性能指标(并发、qps、rt)  
5、行业合规诉求  
6、开发语言  
7、应用级功能诉求(图像识别, 分词搜索, GIS, 用户画像, 化学分析, 多维搜索, ...)  
8、各种场景的工业标准性能指标(tpcc tpch tpcds)  
9、可用性  
10、可靠性  
11、安全  
12、一致性要求  
13、扩展性要求  
14、容灾要求  
15、可恢复的目标范围要求  
16、恢复耗时要求  
  
### 2、商务指标  
1、业界成功案例  
2、使用这个产品时的开发周期  
3、使用这个产品时的开发人力投入成本  
4、使用这个产品时的项目it投入成本  
5、数据库软件license成本(不同输出形式下的成本和风险)  
6、数据库运维人力投入成本  
7、[云产品成本]  
  
### 3、生态指标  
1、发展趋势(全球趋势、本土趋势: 谷歌搜索趋势、stackoverflow趋势、招聘数量)   
2、活跃度(bug响应速度, 修复速度. 小版本发布频率. 大版本发布频率. 提交数.)   
3、培训公司数量、规模(全球、本土)  
4、学习成本(有数据库基础到达中级水平需要多长时间)  
5、服务公司数量、规模(全球、本土)  
6、云厂商数量、规模  
7、数据库厂商数量、规模  
8、社区规模(人数、内容、活动、流量)  
9、市场份额   
  
  
## 七、建立DB画像库   
建议定期更新数据  
  
### 数据库种类  
一定不完整, 请各位自行补充  
  
- 缓存  
- 关系  
- 离线仓库  
- 在线仓库  
- nosql  
- 时序  
- 图  
- GIS  
- ...  
  
### 画像库  
一定不完整, 请各位自行补充  
  
- pg,   
- mysql,   
- oracle,   
- greenplum,   
- polardb o,   
- adb pg,   
- redis,   
- hbase,   
- mongo,   
- timescaledb,   
- agensgraph,   
- edgedb,   
- postgis,   
- ... ...   
  
  
## 八、数据库产品很多, 怎么做到深度分析?  
  
1、内部技术专家
- 建议技术栈多元化, 提高技术竞争力.   
  
2、聘请外部技术顾问   
- 推荐, 没屁股, 比较公正   
  
3、外部参考资源   
- 权威行业报告   
  
## 九、建立评估模型  
类似招标书，建立评估模型。  
  
1、技术分  
  
2、商务分  
  
3、生态分  
  
最后， 我们可以把选型产品化，用户只要输入一些关键要素， 就可以生成选型报告， 帮助大家完成一项很枯燥而且责任重大的事情。   
  
[直播地址](https://yq.aliyun.com/live/2458)  
  
## 参考
[《为什么企业应该参与PG社区建设?》](../202003/20200321_01.md)    
  
[《数据库选型之 - 大象十八摸 - 致 架构师、开发者》](../201702/20170209_01.md)    
  
[《数据库选型思考(PostgreSQL,MySQL,Oracle)》](../201702/20170208_03.md)    
  
[《企业数据库选型规则》](../197001/20190214_01.md)          
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
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您的愿望将传达给PG kernel hacker、数据库厂商等, 帮助提高数据库产品质量和功能, 说不定下一个PG版本就有您提出的功能点. 针对非常好的提议，奖励限量版PG文化衫、纪念品、贴纸、PG热门书籍等，奖品丰富，快来许愿。[开不开森](https://github.com/digoal/blog/issues/76 "269ac3d1c492e938c0191101c7238216").  
  
  
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#### [PostgreSQL 解决方案集合](https://yq.aliyun.com/topic/118 "40cff096e9ed7122c512b35d8561d9c8")
  
  
#### [德哥 / digoal's github - 公益是一辈子的事.](https://github.com/digoal/blog/blob/master/README.md "22709685feb7cab07d30f30387f0a9ae")
  
  
![digoal's wechat](../pic/digoal_weixin.jpg "f7ad92eeba24523fd47a6e1a0e691b59")

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