寻找PostgreSQL等多类型数据库CRUD性能对比表是否有意义？

有一定参考价值，但绝对不能直接作为选型或性能评估的核心依据，具体原因和建议如下：

存在的参考意义 #

• 能快速建立不同类型数据库的性能宏观认知，比如Redis的单键读写延迟远低于其他数据库、Clickhouse的批量写入RPS表现突出这类通用规律，帮你快速筛选出大致符合性能方向的选项。
• 适合作为入门级参考，帮你避开明显不符合业务性能需求的数据库类型。

核心局限性 #

• 测试环境差异过大：硬件配置（CPU核心数、内存容量、SSD/HDD磁盘）、集群架构（单节点/多节点）、数据库参数调优（如PostgreSQL的work_mem、Redis的persistence策略）都会直接左右测试结果，公开表格的测试环境大概率和你的生产环境不匹配，数据参考性打折扣。
• 测试场景与业务脱节：不同数据库的设计目标完全不同——Clickhouse主打批量分析，单条CRUD的延迟数据毫无意义；Neo4j的优势是图遍历查询，单节点的CRUD性能不是它的核心价值。如果你的业务是高并发单键读写，Redis的RPS数据有用，但如果是复杂关联事务查询，PostgreSQL的延迟数据才更具参考性，通用表格的场景很难贴合你的实际业务。
• CRUD定义模糊：表格里的“CRUD”往往是简化后的场景，比如“读”可能是单主键查询，但你的业务可能是多条件关联读；“写”可能是单条插入，但你的业务是批量导入。不同操作类型下，各数据库的性能表现天差地别，简化后的指标无法反映真实业务下的性能。

更合理的做法 #

• 可以用这类表格做初步认知，但必须基于自身业务场景做针对性性能测试：还原真实的流量模型（读写比例、单条/批量操作、数据规模）、硬件环境、参数配置。
• 性能指标（延迟、RPS）只是选型的维度之一，还要结合数据库的特性匹配度：比如需要ACID事务支持，Redis、Clickhouse就不适合；需要存储半结构化数据并做灵活查询，MongoDB更适配；需要处理复杂关联的图数据，Neo4j才是首选。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ypolosov