云服务器
购买单独的数据库（而非使用内置或共享数据库）通常基于以下核心需求，以下是关键原因和适用场景：
1. 性能与扩展性
- 高并发处理：独立数据库（如MySQL、PostgreSQL）专为多用户并发设计，避免应用内置数据库（如SQLite）的单线程瓶颈。
- 大数据量：单机数据库可垂直扩展（更强硬件），分布式数据库（如MongoDB分片）支持水平扩展，远超文件存储或轻量级方案的容量极限。
- 优化查询：支持索引、缓存、分区等高级功能，提速复杂查询。
2. 数据安全与可靠性
- ACID事务：独立数据库确保原子性、一致性（如银行转账），而简单存储可能丢失数据完整性。
- 灾备能力：支持自动备份、主从复制（如Redis Sentinel）、跨地域容灾，降低数据丢失风险。
- 访问控制：细粒度权限管理（用户/表/行级权限），避免未授权访问。
3. 多应用协作
- 数据共享：多个服务（Web、移动端、数据分析）可同时访问同一数据库，避免数据冗余和同步问题。
- 微服务架构：虽提倡服务独立数据库，但核心数据仍需集中存储（如用户中心数据库）。
4. 专业功能需求
- 特殊数据类型：地理空间数据（PostGIS）、时序数据（InfluxDB）、图数据（Neo4j）等需要专用数据库支持。
- 实时分析：OLAP数据库（如ClickHouse）与业务OLTP数据库分离，避免性能干扰。
5. 长期成本效益
- 隐藏成本：自建数据库初期投入高，但随业务增长，云数据库（如AWS RDS）的按需扩展可能比升级应用服务器更经济。
- 维护简化：托管数据库服务（如MongoDB Atlas）节省运维人力，尤其对中小团队。
何时不需要独立数据库？
- 原型验证/小型应用：SQLite或文件存储（如JSON）足够。
- 极端轻量场景：嵌入式设备、单机工具（如笔记软件）。
选择建议
- 业务规模：日活<1000可能无需独立库，但需预留扩展接口。
- 数据敏感性：X_X、X_X等合规领域必须使用专业数据库。
- 团队能力：NoSQL灵活但需学习成本，SQL成熟但需Schema设计经验。
独立数据库的核心价值在于以专业工具解决规模化后的数据管理问题，需权衡当前需求与未来成本。