Hong Kong Data

不同类型的特殊数据库在技术路线和商业实现上各有代表，以下是三类数据库的典型产品对比：

类型 产品代表 特点与优势 适用场景
结构化数据库 MySQL、Oracle、PostgreSQL 成熟稳定，支持复杂SQL，事务能力强 金融、电商、政府、传统IT系统
半结构化数据库 MongoDB、Couchbase、Redis JSON 模型灵活，支持嵌套数据结构，易于扩展 Web应用、IoT、日志系统
非结构化数据库 Elasticsearch、Hadoop HDFS、Amazon S3 支持海量非结构化内容存储与搜索，适用于分布式处理 多媒体、安防、内容分发、大数据平台

补充说明：
MongoDB 是最受欢迎的文档数据库，广泛用于Web后端和云原生项目；

Elasticsearch 是非结构化文本搜索的首选，常用于日志分析、舆情监控；

PostgreSQL 虽属于结构化数据库，但近年来也扩展了对JSON的支持，正向半结构化数据库靠近。

十二、多数据库融合实践：构建混合架构
在真实的业务场景中，单一类型数据库往往无法满足全部需求，因此企业越来越倾向于构建混合数据库架构（Polyglot Persistence），即“用合适的数据库处理合适的数据”。

融合实践案例： 1. 电商平台架构：
结构化数据库：用户、订单、支付信息 → 使用MySQL或PostgreSQL；

半结构化数据库：商品详情、评论、用户浏览行为 → MongoDB；

非结构化数据库：商品图片、商品视频、直播内容 → 存储在S3、HDFS中。

2. 智能医疗平台：
结构化数据：病人基本资料、处方、收费记录；

半结构化数据：基因序列数据、医生记录、临床笔记；

非结构化数据：CT图像、MRI影像、诊断视频 投资者数据 等医学影像资料。

多数据库集成的关键挑战：
数据同步难：多源数据库的数据如何保持一致性；

运维复杂性高：每种数据库系统都有不同的配置和性能调优机制；

数据治理要求高：涉及数据标准化、权限管理、审计追踪等问题。