常用数据库比较

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下面是一些常用的数据库及其使用场景、特性、优化方案和部署方案的概述，整理成表格形式：

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（图片来源网络，侵删）

数据库	使用场景	特性	优化方案	部署方案
MySQL	广泛应用的开源关系型数据库，适合大多数应用场景	支持事务、ACID、多用户访问、多种存储引擎	索引优化、查询优化、分区表、读写分离、缓存机制	主从复制、集群部署、分片、负载均衡
PostgreSQL	功能丰富的开源关系型数据库，适合复杂查询场景	支持事务、ACID、JSON数据类型、全文搜索、扩展性强	索引优化、查询优化、分区、连接池管理、缓存	读写分离、主从复制、分片、水平扩展
MongoDB	面向文档的NoSQL数据库，适合处理大量非结构化数据	高性能、高可用、易扩展、灵活的文档模型	索引优化、查询优化、分片、副本集、缓存	副本集、分片、网格部署、自动分片
Redis	内存中的数据结构存储，适合作为缓存和消息队列	支持多种数据结构、持久化、主从复制、高并发读写	内存优化、持久化策略、集群配置、键空间通知	主从复制、哨兵系统、集群模式、持久化策略调整
Oracle	企业级关系型数据库，适合大型应用和事务处理	强大的事务处理能力、安全性、可扩展性、商业支持	索引优化、分区表、物化视图、并行处理	物化视图、分区、RAC（实时应用集群）、数据泵
SQL Server	微软开发的商业关系型数据库，适合Windows环境	支持事务、ACID、集成BI工具、良好的工具支持	索引优化、查询优化、分区、数据库镜像、Always On	镜像复制、Always On可用性组、分片
Cassandra	分布式NoSQL数据库，适合大数据场景	高可用、高扩展、无单点故障、支持多数据中心	数据模型优化、分片策略、复制策略、缓存	多数据中心部署、分片、副本集、负载均衡
Elasticsearch	分布式搜索和分析引擎，适合日志分析和搜索场景	强大的全文搜索、实时分析、水平扩展、分布式特性	索引优化、分片策略、节点优化、缓存	集群部署、分片、副本分配、负载均衡
SQLite	轻量级的嵌入式数据库，适合移动和桌面应用	无需服务器、轻量级、跨平台、自包含的SQL数据库	适当的索引、限制数据库大小、优化查询	通常作为单一应用的数据存储，不需要复杂的部署方案

总结

MySQL 和 PostgreSQL 是流行的开源关系型数据库，适合大多数应用场景，特别是需要复杂查询和事务支持的场景。
MongoDB 和 Redis 是NoSQL数据库，适合处理大量的非结构化数据和作为缓存系统。
Oracle 和 SQL Server 是商业数据库，提供强大的事务处理能力和企业级支持，适合大型企业和关键业务系统。
Cassandra 和 Elasticsearch 是为大数据和搜索优化的数据库，适合处理大规模数据和复杂的搜索需求。

SQLite 是轻量级的数据库，适合嵌入式系统和小型应用。

在部署这些数据库时，需要考虑高可用性、高并发、数据一致性、备份和恢复等因素。常见的部署方案包括主从复制、集群部署、分片、负载均衡等，以确保系统的稳定性和性能。

1 mysql 优化方案
a 架构
	1主多从 
	
	多主多从
	
	读写分离  
	
	         mycat1 -- keepalive-- mycat2
	         			|
	     master1        master2
	       /    \                    /     \
		slave1  slav2              slav2-1   slav2-2
	
	高可用方案 MHA
b 性能方面
	字段优化
	分库 分表
		垂直分表  水平分表
	实例瓶颈 cpu + memory
	索引优化
	慢sql 日志查询
	参数优化
c 备份
d 容灾
常用的数据库有哪些？以及对应的使用场景？特性？优化方案？ 
以及部署方案，包括 高可用，高并发 架构等等 ，请结合上面特性，整理成表格输出

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