为提取、转换、加载 (ETL) 工作负载选择正确的数据库，对于应用程序性能、运营成本以及分析和 AI 用例的数据交付可靠性至关重要。Gartner 预测，如果缺乏面向 AI 的数据支持，60% 的 AI 项目将在 2026 年失败。关键考虑因素包括理解数据行为（连续 vs. 批处理，记录添加 vs. 修改）、数据量和增长率以及预期用途模式（分析 vs. 快速查找）。在用于批量分析的数据仓库和用于实时数据响应的操作数据库（通常是 NoSQL）之间进行选择也至关重要，而现代数据仓库正日益弥合这一差距。 AI
影响 正确的数据库选择对于 AI 项目的成功至关重要，Gartner 预测缺乏面向 AI 的数据基础的项目将面临很高的失败率。
排序理由 该条目是一篇提供有关 ETL 工作负载数据库选择建议的观点文章，引用了一家行业分析公司。
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