存储CSV、HTML等扁平文件数据该选哪种数据库？ETL架构如何设计？

最优选择：托管版PostgreSQL（兼容所有云厂商） #

你列出的7项需求里，PostgreSQL是所有候选中匹配度最高的，具体适配性如下：

• 满足多团队高并发查询需求：原生支持高并发处理，可通过挂载只读副本线性扩展读能力，日常查询性能优异，完全支撑多团队同时访问、多套数据看板的调用需求
• 原生支持关系模型：完全支持ER模型搭建、强Schema设计，适配你把零散扁平文件结构化存储的需求
• 云原生兼容：AWS RDS for PostgreSQL、Azure Database for PostgreSQL、GCP Cloud SQL for PostgreSQL都是各云厂商官方托管的原生服务，支持自动扩缩容、监控、备份，符合云原生部署要求
• 高可用保障：托管版默认支持多可用区部署，自动故障转移，结合索引优化、只读副本分流可实现毫秒级到秒级的查询响应
• 写入适配性强：Python生态下psycopg2等驱动非常成熟，支持批量写入、分区表优化，完全适配每日多批次从ES、云工具同步数据的ETL写入需求

其他候选适配/排除说明 #

• DynamoDB：属于NoSQL数据库，不支持关系建模，完全不匹配你搭建ER模型、设计结构化Schema的核心需求，直接排除
• RDS：是AWS的托管关系型数据库服务而非具体引擎，直接选择RDS for PostgreSQL即可，不需要选其他引擎
• Azure SQL：可以满足需求，但授权成本高于PostgreSQL，跨云迁移灵活性差，没有特殊SQL Server依赖的话没必要选
• 谷歌云数据库产品：直接选Cloud SQL for PostgreSQL即可，和其他云厂商的托管PostgreSQL用法完全一致，技术栈统一

两种架构的选择完全取决于你的数据时效性要求：

优先选Kappa架构的场景 #

如果你的业务要求数据写入后数分钟内即可查询，或者后续有实时数据展示、实时分析的需求，直接选Kappa架构：

• 架构更简单，仅需维护一套流处理逻辑，不用分开开发批处理、流处理两套代码，降低维护成本
• 现有Python技术栈可无缝适配，用PyFlink做流处理、Kafka做消息队列即可，历史数据可通过流重放完成批量回溯

优先选Lambda架构的场景 #

如果你的业务仅需要T+1或者固定时间批次更新数据，没有实时需求，选Lambda架构更划算：

• 批处理层直接复用现有Python脚本改造即可，配合Airflow做任务调度，稳定性高，运维成本极低
• 速度层可以不用搭建，仅保留批处理层就能满足所有业务需求，投入资源更少

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coolguy2024