主要观点：设计软件系统时选择合适的数据库至关重要，需满足非功能性需求，本文提供全面结构化的选库方法，包括基于数据结构、查询复杂度和规模要求分类，还介绍常见用例及数据库解决方案，如缓存、文件存储、全文搜索、时间序列数据库、数据仓库等，对比 SQL 和 NoSQL 的使用场景，以及实际应用中的数据库组合，总结选库标准和最终要点。

关键信息：

• 选库需考虑数据结构（结构化、半结构化、非结构化）、查询模式（读、写、复杂）、规模要求（低、中、高）。
• 常见用例及数据库：缓存（Redis、Memcached 等）、文件存储（Amazon S3 等）、全文搜索（Elasticsearch、Solr）、时间序列数据库（InfluxDB 等）、数据仓库（Hadoop 等）。
• SQL 适用于结构化数据和事务一致性，NoSQL 适用于灵活架构和高可扩展性，实际应用常需多种数据库组合。
• 最终要点：无数据库适用于所有场景，要理解数据，根据用例选库，SQL 利于事务完整性，NoSQL 适合灵活分布式系统，利用缓存和索引提升性能，现代应用宜采用多数据库方法。

重要细节：

• 不同数据库在各种用例中的优势，如 InfluxDB 优化时间序列数据，Elasticsearch 擅长全文搜索等。
• 实际应用中如电商平台和打车 app 分别使用不同数据库组合。
• 强调数据库选择对系统效率、可靠性和适应性的重要性。