系统开发需要建立几个数据库？

结论：系统开发所需的数据库数量取决于业务复杂度、数据隔离需求和性能考量，通常1-3个是常见选择，但无固定标准。

核心观点

• 数据库数量需平衡“功能隔离”与“管理成本”，过多会导致维护困难，过少可能引发数据混乱。
• 关键因素：业务模块独立性、数据敏感性、性能瓶颈、团队协作模式。

常见场景与建议方案

1. 单一数据库

• 适用场景：小型系统、初创项目、数据关联性强且无特殊隔离需求。
• 优点：
  • 开发简单，维护成本低。
  • 跨模块查询效率高（如用户和订单表直接关联）。
• 缺点：
  • 数据安全风险（如日志与核心业务数据混存）。
  • 扩展性差，性能压力集中。

2. 2-3个数据库（主流选择）

• 典型拆分方式：
  • 业务库：存储核心业务数据（用户、订单等）。
  • 日志/分析库：记录操作日志、行为数据，避免拖累业务库性能。
  • 配置库：存放系统参数、权限等低频变更数据。
• 优点：
  • 性能隔离：高频业务与大数据分析互不干扰。
  • 安全性提升：敏感数据独立存储（如支付信息）。

3. 多数据库（微服务架构）

• 适用场景：大型分布式系统，团队按模块独立开发。
• 特点：
  • 每个微服务独占数据库，强模块化（如用户服务、库存服务分离）。
  • 技术栈灵活：不同库可选用SQL/NoSQL。
• 挑战：
  • 跨库事务复杂（需Saga模式等解决方案）。
  • 运维监控成本陡增。

关键决策因素

1. 业务边界：

   • 若模块间数据高度耦合（如电商的商品与库存），单一库更合适。
   • 独立业务线（如X_X系统中的病历与财务），建议分库。

2. 性能需求：

   • 高并发写入场景（如IoT设备数据），可单独拆分时序数据库。

3. 合规要求：

   • GDPR等法规可能强制隔离用户隐私数据。

最佳实践建议

• 初期从简：MVP阶段用单一库，后续按需拆分。
• 明确分层：至少分离业务数据与日志/监控数据。
• 工具辅助：使用数据库中间件（如ShardingSphere）降低多库管理难度。

最终原则：以“最小够用”为起点，随规模增长动态调整。