对于数据库从业者来说，数据库选型是一个绕不开的话题。TUG 是数据库、大数据爱好者聚集地，是分享交流最前沿的数据库、大数据技术的平台，而 MongoDB、Elasticsearch、TiDB 都在其垂直细分领域，都是当红炸子鸡。这三款数据库也是 DBA 追逐学习的热点产品。
5 月 17 日晚 7:00-9:30，TUG 举办了主题为“数据库架构选型：当 TiDB 遇到 MongoDB 遇到 ES”的大型线上直播活动，邀请了 Elasticsearch、MongoDB 和 TiDB 的专家一起，为大家分享这三款受欢迎的开源数据库的场景和实践。
首先是 Starmap 数据技术专家，Elastic 官方认证工程师李猛首先为大家分享了《Elastic 跨索引查询应用场景》。
- 为什么 Elastic 采用跨索引查询；
- Elastic 跨索引优化设计；
- Elastic 跨索引查询的应用场景，包括业务系统、日志、大数据等；
- Elastic 跨索引查询的应用方式和使用过程中的注意事项。
Elasticsearch之跨索引查询经典应用场景.pdf (1.7 MB)
接下来为大家分享的是马蜂窝数据库负责人胡国青，分享的主题是《数据库选型之 MongoDB 的最佳场景和实践》。该分享主要介绍了：
- 马蜂窝的业务场景；
- 数据库选型考虑的一些因素，包括高可用架构健壮性方案，应用数据标准管理套件，数据增长规模治理等；
- MongoDB 的关键业务场景，包括视频直播场景，内容场景，游戏场景，物流场景，社交场景和物联网场景；
- 马蜂窝在使用 MongoDB 的一些心得和最佳实践。
数据库选型之 MongoDB 的最佳场景与实践.pdf (1.0 MB)
最后一个分享来自 TUG 发起人，TMC Leader 房晓乐，他为大家分享了《互联网各大公司如何使用 TiDB》。
- 首先通过分类统计的方式，向大家真实展现了 TiDB 在广大用户使用现状；其中“报表、用户画像、推送”、“数据中台”；“用户与商品”、“订单与支付” 是使用最广泛的前四个场景。
- 为什么 TiDB 被用户会用户这么多场景之中？既包括了传统意义的 OLTP、也包括了 OTAP 场景，它背后的技术关键创新有是哪些？
- 高度分层的架构：让 TiDB 可以组合扩展出很多新的架构；
- TiDB 自动分片：非常好的解决了容量扩展问题（包括写入、读、数据量）；
- 多复制组：实现了单表多点写入以及写入的线下扩展问题；
- 分片调度机制：实现了灵活可配置、数据按需动态变化；
- 行列混存：副本自动从行存储引擎复制到列存储引擎，为海量数据下的 HTAP 提供了可能。
- 那么，我们应该怎么使用 TiDB 呢？从理解技术创新回到场景选择，无招胜有招。
各大互联网公司如何使用 TiDB.pdf (2.0 MB)
在三位嘉宾分享结束之后，是关于数据库架构选型的圆桌讨论。三位分享嘉宾和贝壳找房技术总监侯圣文、爱奇艺数据库负责人郭磊涛、涂鸦智能 DBA 刘筠松一起探讨了如下问题：
- 公司主要的数据库有哪些？每类数据库对应的场景有哪些？
- 选型数据库、大数据产品的主要底层逻辑、关键因素及排序是什么？
- 如何判断开源产品的社区活跃度？最希望从社区得到哪些资源/收获？
- 数据库、大数据领域最关注或看好的技术栈方向和产品有哪些？
讨论中，郭磊涛老师分享了爱奇艺内部的数据库选项原则，非常有参考价值：
- 数据库功能是否满足需求；
- 数据库性能：QPS，P99 等指标情况；
- 数据库高可用：本身是否自带服务高可用，数据完整性；
- 如果是开源数据库，其社区的成熟度也是一个重要参考因素；
- 成本：按照需要存储的数据量，估算一天所需的成本。
而对于如何判断开源产品的社区活跃度，侯圣文老师也给出了自己的看法：
- 被动活跃度：大家受到社区推广的影响而活跃；
- 主动活跃度：出于自己的兴趣、个人成长等原因，愿意对社区进行贡献。
其中，主动活跃度是判断一个社区活跃度的重要参考依据。
以上就是本次活动的内容，感兴趣的小伙伴可以到 B 站观看直播回放：数据库选型：当 TiDB 遇到 MongoDB 遇到 ES_哔哩哔哩_bilibili
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