Europe Dataset

优势：

成熟稳定：经过多年的发展，具备丰富的实践经验和成熟的技术方案。
强一致性：支持ACID事务，保证数据的准确性和完整性。
标准化：SQL标准统一，易于学习和迁移。
丰富的生态系统：工具、社区、支持服务丰富。
局限：

扩展性差：多依赖垂直扩展，硬件成本高，扩展复杂。
处理非结构化数据能力弱：难以高效存储和查询非结构化或半结构化数据。
灵活性不足：模式固定，变更困难。
大规模分布式支持不足：在云环境或大数据 海外数据 场景中表现不佳。
因此，传统数据库更适合结构化、事务性强的场景，但在大数据和多样化需求下面临挑战。

7. 特殊数据库的优势与局限（扩展版）
优势：

高性能处理特定数据类型：如图数据库的关系查询、时序数据库的时间序列分析。
良好的扩展性：天然支持分布式部署，适合海量数据存储。
灵活的数据结构：支持半结构化、非结构化数据，快速适应业务变更。
优化特定场景：如空间分析、实时监控、复杂关系建模。
局限：

缺乏统一标准：查询语言多样，不统一，学习成本高。
事务支持有限：部分特殊数据库不支持完整的ACID事务。
生态系统相对较新：工具、资源有限，迁移不便。
集成难度大：与传统系统的集成需要额外开发和调试。
特殊数据库在特定场景中表现优异，但在通用性和标准化方面存在不足。