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选择数据库的方法：
总体从5个方面平衡自己的需求：
（1）标的
（2）功能
（3）多少人用（并发问题）
（4）安全和稳定性
（5）所用的操作系统（unix、linux、windows）
对于用过的数据库有:
• dbase/foxbase/foxpro in the dos/novell/windows 3.x world
• ms sql server
• oracle
• sybase sql/ase servers
• sybase iq
• informix/dynamic
• mysql
• postgresql/enterprisedb
对于一些关键需求的选择：
关键任务（oltp）和高性能系统
如果我们需要数据库在关键业务系统中发挥更重要的作用，并希望做到无故障时间/高可用/集群，可靠性（性能和数据量），灾难复制和自动生成报告等目标，或需要实现极端高速和低延迟（hpc，高性能计算）效果，那么我们可能需要数据库的企业级功能，但这样的成本也更高。
ha（高可用）集群功能
各数据库平台的集群功能如下：
• oracle rac最适合ha集群，负载均衡和扩展；
• ms sql server提供ha故障转移功能，但无负载均衡；
• sybase ase 15集群与oracle rac功能相当；
• teradata本身就是一个分布式数据库平台；
• mysql集群声称tpc-c性能基准测试比oracle rac还高；
• ibm db2/udb在运行aix hacmp（高可用集群多处理）的ibm p系列/power服务器和veritas vcs/sun等集群上运行得很好。
高性能/低延迟/内存数据库
• oracle提供timesten内存数据库；
• mysql的集群使用内存存储引擎；
• sybase提供ase内存数据库；
• 另外，我们还可以使用ramsan/ssd（固态硬盘）安装sql server数据库，所有与数据库相关的磁盘i/o都发生在ssd上，而不是传统硬盘上，因此我们可以大大减少磁盘i/o延迟，提供i/o吞吐量，并提高数据库的整体性能；
• 还有其它的内存数据库，如sqlite或extremedb，但它们大多数要么只支持嵌入式系统，要么同一时间只支持单用户或单连接。
可扩展性/性能
• 使用oracle rac和sybase ase 15集群时，如果现有硬件不能满足性能要求，我们只需要向集群添加一台功能更强大的服务器，然后逐步替换掉其它节点；
• 使用sql server集群时，因为它仅仅支持主动/被动模式，在实例级没有可扩展性，如果现有硬件满足不了需要，我们必须更换整个集群；
• mysql集群也支持向所有节点都处于活动的集群添加节点，但它是一个无共享集群，节点越多意味着有更多的数据库副本，更多的存储和在所有节点之间复制数据时需要更多的网络流量。
复制
• sybase：sybase拥有最好的复制解决方案，超过了oracle的数据卫士和sql server的复制解决方案（即使用它的镜像/日志传送/事务复制，sql server的复制仍然远远差于sybase的复制服务器）；
sybase的异构复制和同质复制是sybase公司上世纪90年代被华尔街排除但却受到许多大公司使用的主要原因之一。
sybase复制可以在数据库级（主动/主动复制，比sql server的镜像更好），事务级（与sql server的事务复制类似），表级，存储过程级，函数级，msa（多站点可用）以及通过日志传送（复制世界中穷人的解决方案）实现，它的镜像激活器结合emc/srdf可以真正保证在计划内和计划外停机时zdl（零数据丢失）。
• sql server：sql server复制可以通过日志传送和数据库镜像实现（主动/被动，r/w或只读），支持对象级（表）粒度事务复制。
• oracle：oracle的数据卫士是数据库克隆和灾难恢复最佳解决方案之一（使用rman）。
• mysql：mysql提供无共享集群，基本上所有活动节点都是同步复制的，它的异步复制也支持事务和对象级复制。
• 存储级解决方案：使用emc的bcv，netapp的快照管理器，日立的快照，veritas的卷复制器，数据复制可以发生在磁盘块级和卷级。
混合系统
通常情况下，后端数据库存储了大量的数据，在检索数据（数据排序，分组，汇总和计算）时会出现性能问题，当运行速度变慢时，会影响到数据写入过程。
因此，对于这些类型的应用程序，我们希望数据库能很好地处理大量数据，也可以很好地处理读/写阻塞问题。
• oracle
oracle是这种系统的最佳选择，因为在oracle中，读/写程序不会相互阻止对方，数据在整个读取过程/会话/事务中都是一致的，系统开销主要发生了内存锁和重做日志上。
• sql server
sql server 2005的新快照隔离使用了oracle同样的行版本化功能，但在tempdb中会产生更多的io。
• sybase ase
sybase ase的读/写程序会相互阻塞对方，但sybase iq使用快照版本化管理解决了这个阻塞问题。
• 其它数据库
还有其它一些数据库也不存在阻塞问题，但其中一些甚至不遵从acid（原子性，一致性，隔离性和持久性）标准。
数据仓库
企业建立数据仓库存储/归档所有历史数据，以及他们认为需要放在数据库中的数据，通常，非规范化的数据进入数据仓库，多维度为olap和商业智能（bi）解决方案提供快速检索。
数据仓库也用于新的或增强的业务战略回溯测试，此外，数据仓库中的数据是呈指数增长而非线性增长的。
基于列的关系数据库优势
基于列的关系数据库具有很大的优势，因为它天生就是多维的，每一列都是自我索引的（b tree）。
典型的基于列的数据库有google的big table，sybase iq，vertica和基于mysql构建的kickfire。
平均而言，这些基于列的数据库比传统的基于行的关系数据库（如oracle，sql server，sybase ase，teradata，db2和mysql）在数据检索速度上要快60到100倍，但在基于行级进行数据更新时它们的速度较慢，到目前为止，sybase iq似乎是这一领域的领头羊，号称世界上最大的数据仓库（超过1p字节）就是用的sybase iq。
总体而言，基于行的关系数据（sql server，oracle，informix，db2/udb，mysql，sybase ase等）适合oltp应用，而基于列的关系数据库（sybase iq，kickfire，vertica等）更适合olap/dss和数据仓库应用。
注意：那些时间序列数据库如onetick，kdb+和vhayu都不能算是关系数据库，它们的存储结构是基于文件的，每一列的数据都使用一个单独的文件存储，基本上算是基于列的数据库，基于列的数据库也可用于回溯测试。此外，基于行的数据仓库（立方体）中的数据是呈指数级增长，但基于列的数据仓库中的数据是呈线性增长的。
传统上，oracle在数据仓库领域处于领先的优势，但现在在基于列的关系数据库（如sybase iq，vertica和kickfire）面前已经失去优势，google正在使用的big table也是一种基于列的数据库/存储系统。
以上就是如何选择数据库的详细内容。