答案：针对RSS数据半结构化、高写入、需扩展的特点，推荐初期用PostgreSQL+JSONB，后期过渡到SQL与NoSQL混合架构。
设计一个可扩展的RSS数据存储方案，关键在于理解RSS数据的特点和应用需求。RSS订阅内容通常是半结构化、频繁写入、读取模式多样，且数据量会随时间持续增长。在选择使用SQL还是NoSQL时，需从数据结构、查询模式、扩展性、一致性等方面综合评估。
1. RSS数据特性决定存储选型方向
RSS数据通常包括频道信息（title、link、description）和大量条目（items），每个条目包含标题、链接、发布时间、摘要、分类等字段。虽然结构相对固定，但不同源可能包含自定义扩展字段（如media:content、dc:creator），这增加了灵活性要求。
这类数据写入频繁（定时抓取多个源）、读取场景包括按时间排序展示、按源过滤、关键词搜索、去重判断等。因此，存储系统需要支持高吞吐写入、高效索引查询，并能方便地横向扩展。
- 结构化程度中等：主体字段统一，但存在可选或扩展字段
- 写多读少：抓取任务持续写入新内容
- 查询以时间序为主，辅以来源和关键词过滤
- 数据生命周期长，历史归档需求明显
2. SQL方案：适合强一致性与复杂查询
使用PostgreSQL或MySQL等关系型数据库，可以利用其成熟的事务支持、外键约束和丰富查询能力。例如，用两张表分别存储feed元信息和item条目，通过feed_id关联，建立时间、URL唯一性等索引提升性能。
PostgreSQL对JSON字段的支持也增强了其处理扩展字段的能力，可以在保持主结构规范的同时灵活存储额外属性。
但传统单机RDBMS在海量数据下可能面临写入瓶颈和分库分表复杂度。虽可通过读写分离、分区表缓解，但横向扩展成本较高。
适用场景：- 需要保证抓取去重和更新原子性
- 有复杂分析需求（如跨源聚合、用户阅读行为关联）
- 团队熟悉SQL生态，运维能力较强
3. NoSQL方案：面向高写入与水平扩展
NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra或DynamoDB更适合大规模分布式RSS系统。以MongoDB为例，可将每个feed item作为文档存储，天然支持嵌套结构和动态字段，便于处理不同源的差异。
MongoDB的分片机制允许按feed_id或时间戳分布数据，实现近乎无限的横向扩展。配合TTL索引还能自动清理过期条目，降低运维负担。
Cassandra则在写入吞吐上表现更优，适合每秒数千条更新的极端场景，但查询灵活性较低。
优势体现：- 写入性能高，易于水平扩展
- 模式自由，适应不同RSS源结构变化
- 原生支持TTL，便于实现数据老化策略
4. 混合架构可能是最佳实践
实际生产环境中，单一数据库往往难以满足所有需求。推荐采用混合方案：
用MongoDB或Cassandra存储原始RSS条目，保障高并发写入和弹性扩展；同时用PostgreSQL存储feed元数据、用户订阅关系和阅读状态，发挥其事务和关联查询优势。
通过消息队列解耦抓取服务与存储服务，异步写入不同数据库，既能保证系统响应速度，又提升整体可靠性。
典型架构组件： 基本上就这些。根据业务规模和发展预期选择合适路径，初期可用PostgreSQL+JSONB快速验证，后期逐步过渡到混合架构，兼顾灵活性与可维护性。
