一、需求分析与场景匹配
数据库选型前需明确业务场景，包括数据处理类型（结构化/非结构化）、预期数据量级和增长趋势。例如电商平台需支持高并发交易，而内容型网站更注重非结构化数据存储。核心要素包括：
需结合现有技术栈评估兼容性，避免因数据库与开发语言不匹配导致额外开发成本。
二、性能与扩展性评估
关键性能指标应包含最大并发连接数、事务处理能力及响应延迟。根据网站发展阶段选择：
- 初创期：优先云数据库服务（如RDS）的弹性扩展
- 成长期：考虑分布式架构数据库
- 成熟期：定制化集群方案
读写分离、分库分表等策略需在购买前确认支持程度，MySQL集群与MongoDB分片方案存在本质差异。
三、安全与合规要求
数据安全应包含传输加密（SSL/TLS）、静态加密和访问控制三层防护。需特别注意：
| 功能 | 电商网站 | 企业官网 |
|---|---|---|
| 数据脱敏 | 必需 | 可选 |
| 审计日志 | 强制 | 建议 |
需符合GDPR等数据保护法规，跨境业务需评估数据存储地域限制。
四、供应商与服务支持
商业数据库需评估：
开源方案需确认社区活跃度与商业支持选项，避免采用停止维护的版本。
五、成本与预算规划
成本模型应包含：
- 初期采购成本（授权费/实例费）
- 运维人力成本
- 扩容边际成本
云数据库需注意隐藏费用，如流量费、API调用费等，传统方案需计算硬件折旧成本。
数据库采购需平衡性能需求与技术债务风险，建议通过POC测试验证关键指标。中小型企业可优先采用全托管云服务，大型复杂系统应考虑混合架构方案。定期进行成本效益审计，确保技术投入与业务发展同步。
