背景
在业务场景技术选型的过程中，存储技术通常是必不可少的一环，而当前存储技术繁杂多样，如何迅速选择合适业务的技术非常重要。本文根据业务特点抽象出核心需求，根据不同需求采取对应的最佳方案。
业务需求抽象
业务特点抽象由广到窄分为如下几点：
是否结构化数据。这里非结构化数据主要是图片、视频和语音等二进制信息。
是否分析型服务。存储服务一般分为在线业务型和分析型。在线业务型用于在线服务增产改查和一些事务性需求；分析型服务一般是运营、产品和分析型对离线数据进行洞察分析。
是否关系型数据。这里主要区分SQL和NoSQL。关系型数据按结构化关系来存储（数据存储模型符合第三范式），其一般是传统行式数据库。非关系存储一般是K-V存储和文档存储。
是否有数据更新和低延迟需求。主要用于对分析型服务分类，数据更新一般是对已有数据进行update修改，低延迟通常是指秒级延迟需求。
是否水平扩展。这里水平扩展主要对newSQL和SQL进行分类。因为传统关系型数据库的扩展性比较弱，主要通过上层sharding方案实现扩展，其存储在设计方面的可扩展性很弱，没有自动数据balance、数据迁移功能。可水平扩展就说明该存储在设计上就实现了数据自动balance、对新加入节点进行用户透明的数据迁移。
是否预聚合。这里主要是对OLAP进行分类，OLAP分为ROLAP和MOLAP，ROLAP类似传统关系型数据库，对分析需求进行adhoc查询，非常灵活，查询延迟一般在秒级以上。MOLAP主要是对数据先预聚合再查询，因为预聚合要管理员提前定义聚合指标，所以查询灵活度较低，但是响应非常迅速，一般在亚秒级。
技术选型图
闭源技术补充
本图主要划分了开源数据库技术选型，但除了开源选型，在当前的云计算时代，也有很多大厂对应的闭源技术可以选择，下面列举一二并给出选择参考。
非结构化存储
除了开源的ceph，闭源的有AWS的S3、Google的cloud storage、阿里云的OSS和百度云的BOS等。
关系型水平扩展数据库
除了开源的TiDB，还有AWS的Aurora、Google的cloud spanner、阿里云的Oceanbase和百度对开源CockroachDB封装的版本等。
分析型数据库
开源的分析型数据库比较丰富，可根据具体团队状况、技术栈、社区活跃度情况选择。闭源方面可以使用AWS的Redshift、Google的BigQuery、阿里云的ADS和百度云的Palo等。
总结
开源技术丰富多样，一般针对不同场景都有对应的实现技术方案，比较灵活多样，用户根据需求抽象再参考本文就可以选择合适的存储技术。
对于使用云的用户，各家厂商都有完备的对应技术方案，开箱即用。
