云知识在高并发场景下的大型项目中，数据库的选择通常不是单一的，而是根据业务需求进行多类型数据库混合使用（多模型架构）。不过，主流趋势和常见选择包括以下几类：
1. 分布式关系型数据库（NewSQL）
适用于需要强一致性、事务支持（ACID）且数据量大、并发高的场景。
常见代表：
- TiDB（国产，兼容 MySQL 协议）
- OceanBase（蚂蚁集团，X_X级高可用）
- Google Spanner（全球分布式，强一致）
✅ 优势：
- 支持水平扩展（Scale-out）
- 兼容 SQL，易于迁移
- 支持分布式事务
- 高可用、自动分片
📌 应用场景：X_X交易系统、电商平台核心订单/账户系统
2. 高性能 NoSQL 数据库
适用于读写吞吐极高、弱一致性可接受或最终一致即可的场景。
常见类型与代表：
- 键值存储（Key-Value）：
- Redis（内存数据库，超高并发读写，常用于缓存、会话、计数器）
- Memcached（纯缓存，简单高效）
- 文档数据库：
- MongoDB（灵活 schema，适合日志、内容管理）
- 宽列存储：
- Cassandra（高写入吞吐，无单点，适合时序数据）
- HBase（基于 Hadoop，适合海量数据实时查询）
✅ 优势：
- 极高的读写性能
- 易于水平扩展
- 灵活的数据模型
📌 应用场景：用户行为日志、消息队列元数据、实时推荐系统
3. 云原生数据库（Cloud-Native DB）
现代大型项目越来越多采用云服务提供的托管数据库，具备自动扩缩容、高可用、备份恢复等能力。
常见云数据库：
- Amazon Aurora（兼容 MySQL/PostgreSQL，高并发下性能优越）
- 阿里云 PolarDB（兼容 MySQL/PostgreSQL，计算与存储分离）
- 腾讯云 TDSQL
- Google Cloud Spanner
✅ 优势：
- 自动运维、弹性伸缩
- 高可用与灾备一体化
- 与云生态深度集成
4. 缓存层 + 主从复制 + 分库分表（传统优化方案）
即使使用传统关系数据库（如 MySQL），大型项目也会通过以下方式应对高并发：
- Redis/Memcached 作为缓存层：减轻数据库压力
- MySQL 分库分表：使用中间件如 ShardingSphere、MyCat
- 主从复制 + 读写分离：提升读性能
📌 适用于预算有限或已有技术栈的项目
总结：大型高并发项目典型数据库架构
| 层级 | 使用数据库 | 作用 |
|---|---|---|
| 缓存层 | Redis / Memcached | 高速访问热点数据 |
| 核心业务 | TiDB / OceanBase / Aurora | 强一致性、高并发事务处理 |
| 日志/行为数据 | MongoDB / Cassandra / Kafka + HBase | 高写入吞吐、非结构化数据 |
| 搜索功能 | Elasticsearch | 全文检索、复杂查询 |
| 分析系统 | ClickHouse / Doris / Snowflake | 实时数据分析 |
结论：
高并发大型项目倾向于使用“分布式 NewSQL 数据库”（如 TiDB、OceanBase）或“云原生数据库”（如 Aurora、PolarDB）作为核心存储，配合 Redis 做缓存，NoSQL 处理特定场景数据，形成混合架构。
这种组合既能保证事务一致性，又能实现高并发、高可用和弹性扩展。