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结论：公司通常不会仅依赖单一数据库，而是根据业务需求、数据特性和规模采用多数据库组合的架构。
以下是具体分析：
1. 单一数据库的局限性
- 扩展性不足：单一数据库可能无法同时满足高并发读写、海量数据存储或复杂查询的需求。
- 风险集中：所有业务数据集中存储，一旦故障可能导致全系统瘫痪。
- 业务适配性差：不同业务场景（如事务处理、分析、缓存）需要不同的数据库类型（如关系型、NoSQL、内存数据库）。
2. 多数据库组合的常见场景
- 主从分离：
- 主库（如MySQL）处理核心事务，从库用于读写分离或数据分析。
- 业务分库：
- 例如用户数据用PostgreSQL，日志用Elasticsearch，缓存用Redis。
- 数据仓库与OLAP：
- 事务型数据库（如Oracle）+ 分析型数据库（如Snowflake）。
3. 选择多数据库的核心原因
- 性能优化：专用数据库（如MongoDB用于JSON数据）比通用数据库效率更高。
- 成本控制：冷数据可迁移至廉价存储（如HDFS），热数据保留在高性能库。
- 合规与安全：敏感数据（如支付信息）可能独立存储以满足审计要求。
4. 例外情况
- 小型企业或初创公司可能初期使用单一数据库（如MySQL），但随业务增长会逐步拆分。
- 某些SaaS服务商提供“全托管数据库”，但底层仍可能是分布式集群。
总结：现代企业更倾向“用合适的数据库做合适的事”，通过混合架构平衡性能、成本与可靠性。单一数据库仅适用于极简场景，多数情况下需结合技术栈与业务目标灵活设计。