主流数据库的优缺点及问题

1. 关系型数据库（RDBMS）

优点：

• 数据一致性：关系型数据库使用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务来保证数据的一致性。
• 数据结构灵活：关系型数据库使用表格结构，可以轻松定义和管理数据之间的关系。
• 支持复杂查询：关系型数据库支持SQL查询语言，可以进行复杂的数据查询和分析。
• 成熟稳定：关系型数据库经过多年的发展和优化，具有良好的稳定性和可靠性。

缺点：

• 扩展性限制：关系型数据库在面对大规模数据和高并发访问时，扩展性有限。
• 性能瓶颈：由于关系型数据库需要保证数据的一致性和完整性，对于大量的写操作可能存在性能瓶颈。
• 高成本：商业关系型数据库的许可费用较高，对于中小型企业来说可能不太可承受。
• 不适合非结构化数据：关系型数据库对于非结构化数据的存储和查询支持较弱。

2. 非关系型数据库（NoSQL）

优点：

• 高可扩展性：非关系型数据库采用分布式架构，可以方便地进行水平扩展。
• 高性能：非关系型数据库通常采用键值对存储方式，读写性能优秀。
• 适合大数据处理：非关系型数据库对于海量数据的存储和处理有很好的支持。
• 灵活的数据模型：非关系型数据库可以根据需要灵活定义数据模型，适应不同的业务需求。

缺点：

• 数据一致性问题：非关系型数据库通常采用最终一致性，对于一些要求强一致性的场景可能存在问题。
• 缺乏标准化：不同的非关系型数据库有不同的数据模型和查询语言，缺乏统一的标准。
• 学习成本高：非关系型数据库相对于关系型数据库来说，学习和使用成本较高。
• 不适合复杂查询：非关系型数据库在复杂查询和数据分析方面相对较弱。

3. 新SQL数据库

优点：

• 兼顾关系型数据库和非关系型数据库的优点：新SQL数据库综合了关系型数据库和非关系型数据库的优点，既保证了数据的一致性和完整性，又具备了高可扩展性和高性能。
• 支持分布式架构：新SQL数据库采用分布式架构，可以方便地进行水平扩展，适应大规模数据和高并发访问的需求。
• 支持复杂查询：新SQL数据库提供了强大的查询语言和分析工具，可以进行复杂的数据查询和分析。

缺点：

• 相对较新：新SQL数据库相对于传统的关系型数据库和非关系型数据库来说，发展时间较短，生态系统相对较弱。
• 学习成本高：新SQL数据库相对于传统的关系型数据库和非关系型数据库来说，学习和使用成本较高。
• 可能存在一些性能瓶颈：由于新SQL数据库综合了关系型数据库和非关系型数据库的特点，可能在某些场景下存在性能瓶颈。

综上所述，选择数据库需要根据实际业务需求和场景来进行权衡。对于需要保证数据一致性和复杂查询的场景，关系型数据库是一个不错的选择；对于需要高可扩展性和高性能的大数据处理场景，非关系型数据库是一个不错的选择；而新SQL数据库则可以在关系型数据库和非关系型数据库之间找到一个平衡点。在选择数据库时，还需要考虑数据库的成本、学习成本和生态系统的健全程度等因素。