高并发场景下大型项目倾向于使用哪种数据库？

在高并发场景下的大型项目中，数据库的选择通常取决于具体的业务需求、数据结构、读写比例、一致性要求和扩展性目标。不过，总体来说，这类项目倾向于采用以下几种数据库或组合方案：

1. 分布式关系型数据库（NewSQL）

适用于需要强一致性、事务支持（ACID）且具备高并发读写能力的场景。

• TiDB：兼容 MySQL 协议的分布式数据库，支持水平扩展、强一致性、分布式事务，适合高并发 OLTP 和混合负载（HTAP）。
• OceanBase：蚂蚁集团开发，支持级高可用和分布式事务，广泛应用于支付宝等高并发系统。
• Google Spanner：全球分布式数据库，支持跨地域强一致性和自动分片。

✅ 优势：兼具传统关系型数据库的事务能力和分布式系统的可扩展性。
📌 适用场景：、电商订单系统、核心交易系统。

2. NoSQL 数据库

适用于高吞吐、弱一致性要求、灵活数据模型的场景。

a. 键值存储（Key-Value）

• Redis：内存数据库，超高性能，常用于缓存、会话存储、计数器等高频读写场景。
• Amazon DynamoDB / Alibaba Table Store：全托管、自动扩展的 NoSQL 数据库，适合高并发写入。

b. 文档数据库

• MongoDB：支持灵活的 JSON 文档结构，水平扩展能力强，适合用户资料、日志、内容管理等。

c. 列式数据库

• Cassandra：高可用、无单点故障，适合写多读少、大规模数据写入场景（如日志、监控数据）。

✅ 优势：高吞吐、易扩展、低延迟。
⚠️ 注意：多数 NoSQL 放弃强一致性（CAP 中选 AP），需评估业务容忍度。

3. 混合架构（多数据库协同）

大型项目往往不会只依赖一种数据库，而是根据场景组合使用：

• 主业务逻辑 + 事务：使用 TiDB 或 MySQL 集群（配合分库分表）
• 缓存层：Redis / Memcached 缓解数据库压力
• 搜索功能：Elasticsearch 实现全文检索
• 分析/报表：ClickHouse、Doris 等列式数据库处理 OLAP 查询
• 消息与异步处理：Kafka + 数据同步到其他存储

📌 典型架构示例：

用户请求
   ↓
Nginx → 应用服务 → Redis（缓存）
                     ↓
              TiDB / MySQL Cluster（持久化）
                     ↓
           Kafka → ClickHouse（分析）

总结：高并发大型项目常用的数据库选择策略

🔹 趋势：越来越多企业采用“一写多读 + 多引擎协同”的混合架构，结合 NewSQL 的强一致性与 NoSQL 的高性能，实现弹性扩展与高可用。

✅ 最佳实践建议：

• 使用读写分离和分库分表提升传统数据库并发能力；
• 引入缓存层（如 Redis）降低数据库负载；
• 核心系统优先考虑支持分布式事务的 NewSQL；
• 非核心或分析类业务可使用 NoSQL 或列式数据库。

🌟 一句话总结：高并发大型项目倾向于使用“TiDB/OceanBase + Redis + Elasticsearch/ClickHouse”等多数据库融合架构，以平衡性能、一致性与扩展性。