主要观点：当制作需要数据持久存储的新应用（多数 Web 应用如此）时，默认应选择Postgres；分别对比了sqlite、DynamoDB、Cassandra、MongoDB、Valkey、Datomic、XTDB、Kafka、ElasticSearch、MSSQL、Oracle DB、MySQL以及一些 AI 向量数据库和 Google Sheets 的优缺点。
关键信息：

• sqlite数据存于单文件，适用于桌面或移动应用，不太适合网站，使用需考虑放弃平台提供的自动备份等好处。
• DynamoDB等数据库在特定条件下很棒，如提前知道应用需求等，但需提前编码查询知识，不适合运行分析查询等。
• Valkey常用于缓存，也可作主数据库，但内存有限且需对数据建模做让步。
• Datomic是关系型NoSQL数据库，有独特属性但存在语言限制等问题。
• XTDB与Datomic类似但有 HTTP API 和 SQL API，新且存在生存风险。
• Kafka是仅追加日志，在一定规模下Postgres也可作追加日志，且 Kafka 消费者易出错，需监控额外基础设施。
• ElasticSearch擅长搜索，若搜索是主要功能则适用，否则Postgres的全文搜索已足够。
• MSSQL和Oracle DB存在锁闭等问题，需考虑价格和长期使用成本。
• MySQL由 Oracle 拥有，免费版使用广泛但与Postgres对比缺乏足够了解。
• 大多数 AI 向量数据库新且存在风险，若业务与 AI 相关，可能只需import openai。
  重要细节：
• 提及多个会议演讲及相关视频，如 Rick Houlihan 的2018 DynamoDB Deep Dive。
• 介绍了Postgres的一些特性，如内置全文搜索等。
• 强调选择数据库时应考虑长期支持等因素。