适合我的应用程序类型的最佳数据库？MySQL？MongoDB？PostgreSQL？CouchDB？

我目前正在编写一个应用程序，我必须存储大量的数据。我的应用程序是用Node.js和im编写的，使用集群和异步模块来利用我的整个系统

以下是我的应用程序和我使用的环境的一些属性：

工作站：

• CPU:3.5 GHz的6核
• 内存：16 GB
• Nodejs：最新版本
• 当前数据库：MySQL
• 操作系统：Windows 10

应用程序：

• 目前正在使用6个工人，每个工人占用0.1%的CPU和80 MB的RAM
• 通过JSON格式的RPC调用获取数据库的数据

数据：

• 区块（目前约376000个区块）每10分钟增加一个。一个块的示例数据：

  {
  “散列”：“000000000 FE549A89848C76070D4132872CFB6EFE5315D01D7EF77E4900F2D39”，
  “确认书”：88029，
  “尺寸”：189，
  “高度”：227252，
  “版本”：2，
  “merkleroot”：“C738FB8E22750B6D3511ED0049A96558B0BC57046F3F7771EC825B22D6A6F4A”，
  “tx”：[
  “C738FB8E22750B6D3511ED0049A96558B0BC57046F3F7771EC825B22D6A6F4A”
  ],
  “时间”：1398824312，
  “暂时”：1883462912，
  “位”：“1D000FFFF”，
  “难度”：1.00000000，
  “链工程”：“00000000000000000000000000000000000000000083ADA4009841A”，
  “以前的区块哈希”：“00000000 C7F490E6EBF7AD7E21A47131DFEB22C759505B3998D7A814C011DF”，
  “nextblockhash”：“00000000 AFE1928529AC766F1237657819A11CCFCC8CA6D67F119E868ED5B6188”
  }

  当事物之间存在大量关系时，关系数据库非常有用，尤其是当您在查询时需要遍历这些关系时。例如，您可以有一组客户，每个客户都有多个订单，这些订单都来自不同地点的供应商；您可能希望查询在特定位置至少有五个供应商订单的所有客户。或者，您可能想知道供应商的订单总数，按位置分组。关系数据库在这方面非常出色
  你的数据确实有关系，是的。然而，听起来您似乎并不打算尝试遍历它们或对它们进行大量聚合，而且您的数据一旦存储，即使发生更改也很少。在我看来，文件商店更适合你
  在您列出的数据库中，MongoDB和Redis可以被视为文档存储。你说你只有512MB的内存；Redis喜欢将其所有数据存储在RAM中，事后将其放到磁盘上，这就取消了Redis的资格。我不确定MongoDB试图达到什么样的平衡，但我相信，虽然它在某种程度上自由地使用RAM，但它最终还是会尝试将它放到磁盘上。（有些人嘲笑它，说它不太注重持久性。它看起来像是在存储公开可用的数据，所以如果丢失了一些最近写入的数据，这应该不是什么大问题，你可以从公共来源重新填充它。）

  ---

  在评论中，您指出您通常会查询块中的所有事务。MongoDB应该能够轻松地处理该用例。您需要确保的唯一一件事是在块ID列（字段？我不确定MongoDB如何调用它们）上创建一个索引，这应该允许高效地执行此类查询。
  当事物之间存在大量关系时，关系数据库非常有用，尤其是当您在查询时需要遍历这些关系时。例如，您可以有一组客户，每个客户都有多个订单，这些订单都来自不同地点的供应商；您可能希望查询在特定位置至少有五个供应商订单的所有客户。或者，您可能想知道供应商的订单总数，按位置分组。关系数据库在这方面非常出色
  你的数据确实有关系，是的。然而，听起来您似乎并不打算尝试遍历它们或对它们进行大量聚合，而且您的数据一旦存储，即使发生更改也很少。在我看来，文件商店更适合你
  在您列出的数据库中，MongoDB和Redis可以被视为文档存储。你说你只有512MB的内存；Redis喜欢将其所有数据存储在RAM中，事后将其放到磁盘上，这就取消了Redis的资格。我不确定MongoDB试图达到什么样的平衡，但我相信，虽然它在某种程度上自由地使用RAM，但它最终还是会尝试将它放到磁盘上。（有些人嘲笑它，说它不太注重持久性。它看起来像是在存储公开可用的数据，所以如果丢失了一些最近写入的数据，这应该不是什么大问题，你可以从公共来源重新填充它。）

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  在评论中，您指出您通常会查询块中的所有事务。MongoDB应该能够轻松地处理该用例。您需要确保的唯一一件事是在块ID列（字段？我不确定MongoDB如何调用它们）上创建一个索引，这样可以有效地执行此类查询。
  因为数据在写入后看起来基本上是不可变的，而且，因为有一个清晰的索引，您可能不需要对其进行非常复杂的查询，我认为文档存储适合您的情况，而像MySQL或PostgreSQL这样的关系数据库可能会有些过分。在您列出的选项中，MongoDB和Redis符合文档存储的要求，但Redis不合适，因为它喜欢将数据保存在RAM中，而您的内存不足。疗法