【环境搭建】项目开发数据库选择指南：从类型特性到实战决策 —— Mysql&Redis
文章目录
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- 0. 前言
- 1. 数据库类型与核心特点简介
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- 1.1 关系型数据库（RDBMS）
- 1.2 非关系型数据库（NoSQL）
- 2. Go 语言开发场景下的选择
- 3. 数据库选择的关键考量维度
- 4. 分场景详解：如何根据需求匹配数据库？
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- 场景1：结构化数据 + 强事务（如用户系统、订单管理）
- 场景2：复杂查询 + 半结构化数据（如内容管理、日志分析）
- 场景3：高性能缓存/会话存储（如高频数据读取、会话共享）
- 场景4：海量数据写入 + 高扩展性（如IoT传感器、日志收集）
- 场景5：文档型数据 + 快速迭代（如博客、CMS系统）
- 5. 决策流程图（附具体判断步骤）
- 6. 总结：选择的核心原则
- 7. MySQL和Redis安装
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- 7.1 安装MySQL
- 7.2 安装Redis
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0. 前言
本篇内容将结合检索的资料来介绍认识数据库、如何选择数据库与博客项目选择数据库的考量思路。（安装方式在文末）
本文中可能存在部分专业名词，不会做过多解释，后续将分享相关文章进行讲解。
注：本文内容提及的选择思路仅供参考，为个人学习总结。
前往系列文章合集
1. 数据库类型与核心特点简介
数据库主要分为关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）两大类，各自适用不同场景：
1.1 关系型数据库（RDBMS）
【特点】
- 数据以
表格（Table）形式存储，结构固定（行、列、字段类型）。 - 支持
SQL语言（标准查询语句），事务性强（ACID特性：原子性、一致性、隔离性、持久性）。 - 适合需要
强数据一致性、复杂查询的场景（比如：用户系统、订单管理）。
【代表数据库】
MySQL：最流行的开源关系型数据库，轻量、易用、生态成熟（与PHP、Java等主流语言深度绑定）。PostgreSQL：功能更强大的“全能型”数据库，支持JSON、地理信息、自定义类型等扩展，适合复杂业务。SQLite：嵌入式数据库（无需服务端），文件级存储，适合小型应用或本地测试（如工具类CLI程序）。
Go适配性：Go标准库database/sql原生支持SQL接口，配合驱动（如go-sql-driver/mysql）可轻松操作关系型数据库。
1.2 非关系型数据库（NoSQL）
【特点】
- 数据结构灵活（键值、文档、列族、图等），无需预定义
Schema。 - 读写性能高（尤其是内存型数据库），适合高并发、海量数据场景。
- 事务支持较弱（部分数据库支持分布式事务），适合对一致性要求不高的场景（如缓存、日志存储）。
【代表数据库】
Redis：内存键值数据库，支持持久化，读写速度极快（QPS可达10万+），适合缓存、会话存储、计数器；MongoDB：文档型数据库（存储BSON格式，类似JSON），适合半结构化数据（如用户行为日志、内容管理系统）；Cassandra：列族数据库，高扩展性，适合海量数据写入（如物联网传感器数据）。
Go适配性：Go对NoSQL的支持依赖第三方驱动（如go-redis/redis操作Redis，mongo-go-driver操作MongoDB），社区生态完善。
2. Go 语言开发场景下的选择
由于本人当前所从事的是
Go语言进行后端开发，因此，此处先从Go开发场景来考虑。后文会介绍一般的选择思路。注：具体结合项目类型与数据选择，这里从开发
MiniBlog项目来进行选择。
根据Go开发的常见需求（Web后端、API服务、工具类应用），项目开发选择排序（按优先级排序）：
- 首选：
MySQL（或MariaDB）
【选择原因】
- 生态成熟：全球使用最广的关系型数据库，与
Go的database/sql接口深度兼容，驱动（如go-sql-driver/mysql）稳定。 - 学习成本低：SQL语法通用，新手易上手，适合快速实现CRUD（增删改查）功能。
- 轻量高效：安装包小（~50MB），配置简单，适合个人项目或小型服务。
- 社区支持强：遇到问题容易找到解决方案（比如：
各种AI、Stack Overflow、官方文档）。
【使用场景】：用户系统、订单管理、博客平台等需要强数据一致性的业务。
- 次选：
PostgreSQL
【选择原因】
- 功能更全面：支持JSONB（高性能JSON存储）、GIS（地理信息）、全文搜索等高级特性，适合需要复杂查询的场景。
- 扩展性强：支持自定义函数、存储过程，可替代部分NoSQL的功能（如
MongoDB的文档存储）。 - 事务更严格：对
ACID的支持比MySQL更彻底（如可重复读隔离级别下无幻读问题）。
【使用场景】：需要复杂查询（如多表JOIN、地理信息筛选）、或未来可能扩展的中大型项目。
- 缓存/高性能场景：
Redis
【选择原因】
- 速度极快：数据存储在内存中，读写延迟仅微秒级，适合作为缓存层减少数据库压力。
- 功能丰富：支持字符串、哈希、列表、集合等数据结构，支持发布订阅、过期策略。
Go集成友好：官方推荐驱动go-redis/redis功能完善，支持连接池、管道等优化。
【使用场景】
- 缓存高频访问的数据（如用户信息、商品详情）。
- 会话存储（替代
Cookie，跨设备同步）。 - 计数器（如点赞数、访问量）。
- 文档型需求：
MongoDB
【选择原因】
- 灵活
Schema：无需预定义字段，适合半结构化数据（如用户行为日志、内容管理系统）； - 读写性能高：支持索引优化，适合海量数据写入（如IoT设备上报数据）；
Go驱动成熟：官方驱动mongo-go-driver支持CRUD、聚合查询等操作。
【使用场景】：内容管理（如博客文章、评论）、日志存储、需要快速迭代的敏捷项目（避免频繁修改表结构）。
在使用
Go开发MiniBlog中将选择MySQL和Redis。
3. 数据库选择的关键考量维度
选择数据库时需要考虑如下6个关键问题：
| 维度 | 问题描述 | 大厂使用案例 |
|---|---|---|
| 1.数据模型 | 数据：结构化（固定表结构）OR 非结构化（如：JSON、日志） | Mysql（结构化）-> GitHub用户表；MongoDB（非结构化）-> Netflix剧集元数据 |
| 2.事物需求 | 是否需要强一致性（如：转账）三是否需要ACID特性？ |
PostgreSQL（强ACID）→ Apple App Store支付系统；Redis（弱事务）→ 微博点赞计数 |
| 3.性能需求 | 读写频率多高？单表数据量多大？是否需要低延时（如：毫秒级响应）？ | Redis（百万QPS）→ Twitter实时消息缓存；Cassandra（亿级写入）→ IoT设备数据存储 |
| 4.拓展性 | 数据量是否爆炸式增长？是否需要水平拓展（分库分表）？ | Cassandra（线性扩展）→ 亚马逊商品评论；MySQL（垂直扩展为主）→ 中小型电商订单 |
| 5.生态与工具链 | 团队是否熟悉该数据库？ 是否有成熟的ORM/工具支持（如Go的driver）？ | MySQL（生态成熟）→ 几乎所有Go项目；PostgreSQL（JSONB支持）→ 内容管理系统 |
| 6.成本 | 硬件/云服务成本？维护复杂度（如主从复制、备份）？ | SQLite（零成本）→ 本地工具；Redis（内存成本）→ 高频缓存场景 |
4. 分场景详解：如何根据需求匹配数据库？
场景1：结构化数据 + 强事务（如用户系统、订单管理）
【典型特征】
- 数据以表格形式存储（用户ID、姓名、订单余额）。
- 需要保证事物的
ACID特性（如：“下单 -> 扣库存 -> 支付”，必须原子性）。 - 数据量中等（单库单表千万级以内），无需复杂扩张。
【推荐数据库】：MySQL / MariaDB
【选择依据】
- 数据模型匹配：
MySQL是典型的关系型数据库，支持标准SQL，完美适配结构化数据。 - 事务支持：
MySQLInnoDB引擎支持ACID，GitHub（2023年数据）的MySQL集群处理了每天数十亿次事务（如用户关注、Issue提交）。 - 生态成熟：如
Go开发，Go的database/sql+go-sql-driver/mysql驱动稳定，配合ORM（如GORM）可快速实现CRUD。 - 成本可控：单实例硬件成本约500元/月（4核8G），适合中小型项目。
【大厂案例】（网络数据）
- GitHub：早期用
MySQL存储用户、仓库、Issue等核心数据，通过分库分表支撑亿级用户。 - 腾讯：微信支付系统使用
MySQL集群，通过主从复制+读写分离保证高可用。
场景2：复杂查询 + 半结构化数据（如内容管理、日志分析）
【典型特征】
- 数据结构不固定（如文章可能带标签、评论、多媒体链接）。
- 需要复杂查询（如多表JOIN、全文搜索、地理信息筛选）。
- 数据量较大（单表亿级），需要扩展性。
【推荐数据库】：PostgreSQL
【选择依据】
- 数据模型灵活：支持
JSONB（高性能JSON存储）、数组、范围类型，可替代部分NoSQL场景。 - 查询能力强：支持CTE（公共表表达式）、窗口函数、全文搜索（tsvector），
Netflix用PostgreSQL分析用户观看行为（如“连续观看3集以上的用户”）。 - 扩展性优秀：支持自定义函数（
PL/pgSQL）、分区表（解决亿级数据查询慢问题）。 - 事务可靠：
ACID支持比MySQL更严格（如可重复读隔离级别无幻读）。
【大厂案例】（网络数据）
- Apple：
App Store的评论系统使用PostgreSQL，通过JSONB存储动态评论内容（如图片、链接）。 - Spotify：用户歌单元数据存储在
PostgreSQL，支持快速查询“某歌手的热门歌单”。
场景3：高性能缓存/会话存储（如高频数据读取、会话共享）
【典型特征】
- 数据读写频率极高（QPS需达10万+）。
- 数据生命周期短（如缓存过期自动删除）。
- 需要低延迟（响应时间<1ms）。
【推荐数据库】：Redis
【选择依据】
- 性能极致：内存存储+单线程模型（避免锁竞争），官方测试
QPS可达10万+（读）/8万+（写）。 - 数据结构丰富：支持字符串、哈希（如用户信息）、列表（如消息队列）、集合（如去重标签）。
- 持久化可选：
RDB（快照）+AOF（日志）保证数据不丢失（适合会话存储）。
Go开发中集成友好：go-redis/redis驱动支持连接池、管道（Pipeline），减少网络开销。
【大厂案例】（网络数据）
- Twitter：用
Redis缓存用户时间线（每条推文被百万次读取），降低MySQL压力。 - 微博：用户登录态（
Session）存储在Redis，支持全国多机房快速同步。
场景4：海量数据写入 + 高扩展性（如IoT传感器、日志收集）
【典型特征】
- 据量极大（单表日均写入亿级）。
- 写入频率高（每秒数千条），但查询简单（如按时间范围查询）。
- 需要水平扩展（增加节点即可提升容量）。
【推荐数据库】：Cassandra / ScyllaDB
【选择依据】
- 线性扩展：
Cassandra通过分布式架构，添加节点可线性提升读写能力（亚马逊用其存储商品评论，支撑亿级日活）。 - 高写入性能：采用
LSM树（Log-Structured Merge-Tree）存储引擎，写入先存内存再刷盘，适合IoT设备高频上报数据。 - 无单点故障：数据多副本存储（默认3副本），单节点宕机不影响服务。
【大厂案例】（网络数据）
- 亚马逊：商品评论系统使用
Cassandra，日均处理数亿条用户评论。 - 特斯拉：车辆传感器数据（如车速、电池状态）存储在
ScyllaDB（Cassandra分支），支持实时分析。
场景5：文档型数据 + 快速迭代（如博客、CMS系统）
【典型特征】
- 数据以文档形式存储（如
JSON格式的博客文章，包含标题、作者、标签）。 - 需要灵活
Schema（新增字段无需修改表结构）。 - 开发周期短（需快速上线，避免频繁
DDL操作）。
【推荐数据库】：MongoDB
【选择依据】
Schema灵活：无需预定义字段，新增字段自动生效（适合博客文章的动态标签）。- 开发效率高：支持
JSON查询语法，Go的mongo-go-driver可直接操作BSON（二进制JSON）。 - 索引优化：支持复合索引、文本索引（如按文章标题搜索），满足大部分查询需求。
【大厂案例】（网络数据）
- Netflix：用
MongoDB存储剧集元数据（如导演、演员、简介），支持快速迭代的内容管理后台。 - 腾讯文档：早期用
MongoDB存储文档内容（如文字、表格），通过分片（Sharding）支持海量文档存储。
5. 决策流程图（附具体判断步骤）
【示例应用】：
假设你要做一个“在线博客系统”：
- 数据结构：文章（标题、作者、内容、标签）→ 结构化；
- 事务需求：无强事务（发文章无需扣库存）→ 弱事务；
- 性能要求：日均10万次阅读（读多写少）→ 读性能要求中等；
- 扩展性：初期数据量小（10万篇文章）→ 无需水平扩展；
- 结论：选
MySQL（或PostgreSQL，若未来需要全文搜索）。
6. 总结：选择的核心原则
- 匹配数据模型：结构化数据优先关系型（
MySQL/PostgreSQL），非结构化选文档型（MongoDB）或键值型（Redis）； - 事务优先级：强事务（如支付）选
PostgreSQL/MySQL InnoDB，弱事务（如缓存）选Redis； - 性能与扩展性：高频读写选
Redis/Cassandra，海量写入选Cassandra，快速迭代选MongoDB； - 生态与成本：优先选团队熟悉的（如
Go开发者更熟悉MySQL），云服务可选托管版（如AWS RDS for MySQL）降低维护成本。
7. MySQL和Redis安装
7.1 安装MySQL
# 更新包列表
sudo apt update
# 安装MySQL服务端和客户端
sudo apt install -y mysql-server mysql-client
# 启动并设置开机自启
sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql
# 验证安装（登录MySQL）
sudo mysql -u root -p # 输入安装时设置的root密码（首次安装无密码，直接回车）
注意：MySQL 8.0+默认启用强密码策略，首次登录可能需要修改root密码（按提示操作）。
7.2 安装Redis
# 添加Redis仓库（可选，获取最新稳定版）
sudo add-apt-repository -y ppa:redislabs/redis
sudo apt update
# 安装Redis服务端和客户端
sudo apt install -y redis-server redis-cli
# 启动并设置开机自启
sudo systemctl start redis-server
sudo systemctl enable redis-server
# 验证安装（连接Redis）
redis-cli ping # 输出PONG表示成功