最佳100K+紀錄網站資料庫：Supabase vs Firebase vs PlanetScale 實測
大多數「Supabase vs Firebase」文章都是虎頭蛇尾的評測
大多數「Supabase vs Firebase」文章都是由那些只在每個平台上快速建立一個待辦事項應用就收工的人撰寫的。而我已經在 Supabase PostgreSQL 上運行超過 25 萬 3 千筆記錄，跨越五個生產網站，持續超過一年。我為真實的客戶專案評估過 Firebase Firestore、PlanetScale、Neon 和 Turso——而不是假設場景。這是我實際發現的內容。
如果你正在構建一個需要處理 10 萬+ 筆記錄、複雜查詢、即時功能和身份驗證的網頁應用，你的資料庫選擇將在未來數年內決定你的架構。選錯了，你要嘛在六個月內重寫資料層，要嘛付出三倍的成本。我想幫你避免這兩種情況。
目錄
- 為什麼需要這個比較
- 參賽者一覽
- Supabase PostgreSQL：我們的生產主力
- Firebase Firestore：它贏的地方和不贏的地方
- PlanetScale：很棒的資料庫，不完整的平台
- Neon：純粹主義者的選擇
- Turso：邊界優先的 SQLite
- 逐項功能比較
- 10 萬+ 筆記錄的效能基準
- 10 萬筆記錄工作負載的定價分析
- 你應該選擇哪個資料庫？
- 常見問題
為什麼需要這個比較
在 Social Animal，我們構建無頭網頁應用——主要使用 Next.js 和 Astro——為需要動態、數據密集型網站的客戶服務。想像擁有 5 萬+ 條目的企業目錄、生成數千個頁面的程式化 SEO 網站，以及需要即時更新的 SaaS 儀表板。
當客戶帶著涉及 10 萬+ 筆記錄的專案來找我們時，資料庫討論從第一天就開始。這不是事後想法。你的資料庫選擇會影響你的身份驗證策略、API 設計、主機成本，以及你在六個月後交付功能的能力。
我不會假裝我已經在全部五個資料庫上運行相同的生產工作負載。那會不誠實。我所做的是在 Supabase 上運行認真的生產環境（25 萬 3 千+ 筆記錄、五個網站、14 個月），並為特定客戶專案進行了彻底的技術評估。我會清楚說明哪些資料來自生產環境，哪些來自評估。
參賽者一覽
在深入之前，快速概覽如下：
- Supabase ——PostgreSQL 加上一堆功能（身份驗證、儲存、即時、邊界函數）
- Firebase Firestore ——Google 的 NoSQL 文件資料庫，具有優秀的行動 SDK
- PlanetScale ——無伺服器 MySQL，具有資料庫分支功能（由 Vitess 驅動）
- Neon ——無伺服器 PostgreSQL，具有分支和縮放至零功能
- Turso ——邊界上的分散式 SQLite（由 libSQL 驅動）
每一個都擅長某些特定的事情。問題是那件事是否符合你正在構建的東西。
Supabase PostgreSQL：我們的生產主力
我會從 Supabase 開始，因為這是我們擁有最深入經驗的地方。在五個生產網站上，我們最大的表有 13 萬 7 千行（國家級目錄的一個地址系統），全部資料庫的記錄總數超過 25 萬 3 千筆。
我們每天使用的功能
**行級安全性（RLS）**可能是決定我們選擇的功能。當你正在構建多租戶應用時——大多數 無頭 CMS 驅動的網站最終都會變成這樣——你需要進行每用戶資料隔離。使用 RLS，安全邏輯存在於資料庫本身。你的 API 層不需要在每個查詢上都記得按 user_id 進行過濾。資料庫會強制執行它。
以下是我們專案中典型的 RLS 原則的樣子：
-- 使用者只能看到他們自己組織的列表
CREATE POLICY "org_isolation" ON listings
FOR SELECT
USING (org_id = (SELECT org_id FROM profiles WHERE id = auth.uid()));
-- 管理員可以看到所有內容
CREATE POLICY "admin_access" ON listings
FOR ALL
USING (EXISTS (
SELECT 1 FROM profiles
WHERE id = auth.uid() AND role = 'admin'
));
這是真實的 SQL。它不是專有的 DSL。如果你曾經需要離開 Supabase，這些原則可以轉換到任何 PostgreSQL 主機。
pgvector 已成為語義搜尋的啟示。我們在一個內容豐富的網站上實現了它，傳統的全文搜尋不再適用。用戶會搜尋「靠近市中心的吃飯地方」，期望得到的結果包括餐廳、咖啡館和食品卡車——即使這些確切的詞語不在列表中。
-- 建立向量列
ALTER TABLE listings ADD COLUMN embedding vector(1536);
-- 建立索引（在 10 萬+ 筆記錄上這很重要）
CREATE INDEX ON listings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);
-- 語義搜尋查詢
SELECT id, name, 1 - (embedding <=> $1) AS similarity
FROM listings
WHERE 1 - (embedding <=> $1) > 0.78
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 20;
在具有 1536 維向量的 13 萬 7 千筆記錄上，此查詢在 Supabase Pro 方案上在約 45 毫秒內返回。這對於即時搜尋即輸入功能來說足夠快。
PostGIS 地理查詢為我們的位置基礎功能提供動力。尋找半徑內的列表、按距離排序、計算行駛時間——全部在資料庫級別而不是應用程式碼中處理。
-- 尋找一個點 10 公里內的列表，按距離排序
SELECT id, name,
ST_Distance(location, ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography) AS distance_m
FROM listings
WHERE ST_DWithin(
location,
ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography,
10000
)
ORDER BY distance_m
LIMIT 50;
即時訂閱讓我們可以構建即時儀表板，無需 WebSocket 基礎設施。客戶的管理面板顯示新提交即時出現，因為我們訂閱相關表的 INSERT 事件。零額外基礎設施。
什麼不完美
我不會假裝 Supabase 是完美的。當你瀏覽具有 10 萬+ 行的表時，儀表板可能會很遲鈍。表編輯器對於小資料集還可以，但對於大量操作來說很痛苦——你需要直接使用 SQL。他們的邊界函數由 Deno 驅動，這意味著某些 Node.js 套件不起作用。如果你需要無伺服器環境的連接池，你必須使用他們的 Supavisor 連接字串（截至 2025 年初，他們已棄用 PgBouncer）。
另外，他們的免費層對於開發來說真的很慷慨，但有 500MB 資料庫空間的硬限制。對於生產環境中 10 萬+ 筆記錄，你至少需要看 Pro 方案（$25/月）。
Firebase Firestore：它贏的地方和不贏的地方
我們在 2024 年認真評估了 Firebase，進行了兩個客戶專案。一個是具有離線同步要求的行動優先應用。另一個是具有複雜過濾的目錄網站。
Firebase 真正贏的地方
Firebase 對行動應用的即時同步仍然是業界最佳。離線持久性、自動衝突解決和與 iOS/Android SDK 的緊密集成使其成為明顯的選擇，如果你的主要平台是行動的話。Google 身份驗證集成非常簡單——幾行程式碼，你就可以取得 Sign-in with Google、Apple、電話號碼和電子郵件/密碼。
Firebase Crashlytics、遠端設定和分析形成了一個行動開發生態系統，沒有其他任何東西可以匹配。如果你首先構建行動應用，其次構建網頁應用，Firebase 值得認真考慮。
為什麼我們改為選擇 Supabase
Firestore 是一個文件資料庫。沒有 JOIN。讓那一刻沉澱一下。
當你正在構建一個目錄，其中列表具有類別、標籤、位置、評論和用戶檔案時，你需要關聯資料。在 Firestore 中，你要嘛對所有東西進行非正規化（在文件間複製資料並祈禱你能保持同步），要嘛進行多次往返查詢，並在應用程式碼中 JOIN 資料。
以下是「按類別查找列表，帶有平均評分」查詢在各個中的樣子：
-- Supabase：一個查詢，完成
SELECT l.*, c.name AS category_name,
AVG(r.rating) AS avg_rating,
COUNT(r.id) AS review_count
FROM listings l
JOIN categories c ON l.category_id = c.id
LEFT JOIN reviews r ON r.listing_id = l.id
WHERE c.slug = 'restaurants'
GROUP BY l.id, c.name
ORDER BY avg_rating DESC
LIMIT 20;
// Firestore：三個查詢 + 用戶端 JOIN
const categorySnap = await db.collection('categories')
.where('slug', '==', 'restaurants').get();
const categoryId = categorySnap.docs[0].id;
const listingsSnap = await db.collection('listings')
.where('categoryId', '==', categoryId).get();
// 現在為每個列表取得評論...
// 然後在應用程式碼中計算平均值...
// 然後排序...你明白了。
真正的問題是：Firestore 按文件讀次收費。上面的三查詢模式？每個查詢中的每個文件都計數。在 10 萬+ 筆記錄和中等流量的情況下，你的帳單變得真正難以預測。我們聽過開發人員關於 $400+ 驚人帳單的恐怖故事，他們沒有意識到他們的查詢掃描的文件數超過預期。
Firestore 也沒有相當於 pgvector 或 PostGIS 的功能。你可以進行基本的地理散列查詢，但它們與真正的空間索引相比是近似和有限的。
PlanetScale：很棒的資料庫，不完整的平台
PlanetScale 在幕後運行 Vitess——同樣為 YouTube 資料庫提供動力的技術。對於純 MySQL 效能，它很出色。他們的資料庫分支功能（建立分支、進行架構更改、合併回去）是真正創新的，我希望 Supabase 本身有這個功能。
PlanetScale 做得好的事情
他們的無伺服器驅動程式很快。連接管理為你處理，在無伺服器環境中這很重要，因為每次函數調用否則可能會開啟新的資料庫連接。架構分支使資料庫遷移感覺像 Git 拉請求——安全、可檢視、可逆轉。
對於具有強大 MySQL 專業知識的團隊構建傳統網頁應用，PlanetScale 是可靠的。
缺少什麼
PlanetScale 只是一個資料庫。就這樣。比較你構建完整應用棧需要的東西：
| 功能 | Supabase | PlanetScale + 額外 |
|---|---|---|
| 資料庫 | ✅ 已包含 | ✅ 已包含 |
| 身份驗證 | ✅ 已包含 | ❌ 需要 Clerk ($25+/月) 或 Auth0 |
| 檔案儲存 | ✅ 已包含 | ❌ 需要 S3 或 Cloudflare R2 |
| 即時 | ✅ 已包含 | ❌ 需要 Pusher 或 Ably |
| 向量搜尋 | ✅ pgvector | ❌ 不可用 |
| 地理查詢 | ✅ PostGIS | ❌ 基本 MySQL 空間 |
| 邊界函數 | ✅ 已包含 | ❌ 需要單獨部署 |
當你添加了 Clerk 進行身份驗證、S3 進行儲存、Pusher 進行即時更新，以及單獨的向量資料庫進行搜尋後，你正在管理五項服務而不是一項。你的帳單更高，複雜性更高，你的除錯表面積是巨大的。
PlanetScale 還在 2024 年 4 月關閉了他們的免費層（愛好方案），所以進入點現在是他們 Scaler 方案的 $39/月。這比 Supabase Pro 更昂貴，並且提供更少的功能。
Neon：純粹主義者的選擇
Neon 是如果我只需要 PostgreSQL 的話我會選擇的資料庫。他們的無伺服器架構真的令人印象深刻——縮放至零意味著當你的資料庫沒有被查詢時，你不支付任何費用。他們的分支功能對於預覽部署很出色（為每個 PR 旋轉一個資料庫分支）。
Neon 支援 pgvector 和 PostGIS，因為它是標準 PostgreSQL。所以你可以取得向量搜尋和地理查詢。原始資料庫功能幾乎與 Supabase 相同。
為什麼我們仍然選擇 Supabase
Neon 是一個資料庫。Supabase 是一個平台。使用 Neon，你需要添加：
- 身份驗證 ——Clerk、Auth0 或自行開發
- 儲存 ——S3、Cloudflare R2 或類似
- 即時 ——Pusher、Ably 或自訂 WebSocket 伺服器
- 邊界函數 ——分別在 Cloudflare Workers 或 Vercel 上部署
對於某些團隊，該模塊化方法實際上是可取的。如果你已經對身份驗證有意見（並且有預算用於 Clerk）、為一切使用 S3，並且不需要即時，Neon 的專注方法意味著更少的廠商鎖定。
但對於我們的 無頭開發專案，在一個儀表板、一個帳單和一組 API 金鑰中擁有身份驗證、儲存和即時是很有價值的。開發人員速度很重要，當你在緊張的時間表上交付客戶專案時。
Neon 的定價也很有競爭力：他們的免費層包括 0.5GB 儲存和 190 計算時間/月。啟動方案在 $19/月，給你 10GB。對於純資料庫遊戲，這是無伺服器 PostgreSQL 中的最佳價值。
Turso：邊界優先的 SQLite
Turso 是迷人的技術。他們已經採用 SQLite——世界上部署最廣泛的資料庫——並使其分散。你的資料存在於邊界，靠近你的用戶，這意味著讀延遲可以非常低（全球 10 毫秒以下）。
Turso 表現出色的地方
讀取密集型工作負載，具有全球受眾。如果你正在向全世界的用戶提供不經常改變的內容，Turso 的邊界複製為你提供感覺即時的資料庫讀取。他們的內嵌複製功能讓你可以將 SQLite 複製直接打包到你的應用中。
對於使用 Astro 構建的靜態網站，需要輕量級資料層，Turso 很有吸引力。
為什麼它不符合我們的需求
我們的 10 萬+ 筆記錄工作負載涉及大量寫入——使用者提交、管理員更新、評論創建、即時資料更改。SQLite 的寫入模型（單一寫入器）在大規模時成為瓶頸。Turso 通過他們的 libSQL 分支比原始 SQLite 更好地處理這個問題，但它仍然不是為寫入密集的 10 萬+ 筆記錄應用設計的。
沒有向量搜尋。沒有 PostGIS 相當。與 PostgreSQL 或 MySQL 相比，生態系統有限。對於我們的目錄和 SaaS 專案，這些是致命弱點。
逐項功能比較
以下是基於我們的生產經驗和截至 2025 年中期的評估的完整比較表：
| 功能 | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| 資料庫型別 | PostgreSQL | NoSQL (Firestore) | MySQL (Vitess) | PostgreSQL | SQLite (libSQL) |
| 內建身份驗證 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 | ❌ 否 |
| 向量搜尋 | ✅ pgvector | ❌ 否 | ❌ 否 | ✅ pgvector | ❌ 否 |
| 地理查詢 | ✅ PostGIS | ⚠️ 有限（Geohash） | ⚠️ 基本 MySQL 空間 | ✅ PostGIS | ❌ 否 |
| 即時 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 | ❌ 否 |
| 檔案儲存 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 | ❌ 否 |
| 邊界函數 | ✅ Deno 型 | ✅ Cloud Functions | ❌ 否 | ❌ 否 | ❌ 否 |
| JOIN / 關係 | ✅ 完整 SQL | ❌ 沒有 JOIN | ✅ 完整 SQL | ✅ 完整 SQL | ✅ SQL（有限） |
| 分支 | ⚠️ 通過遷移 | ❌ 否 | ✅ 原生 | ✅ 原生 | ❌ 否 |
| 縮放至零 | ❌ 否 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 |
| 定價可預測性 | 🟢 高（固定階層） | 🔴 低（按讀次） | 🟡 中等 | 🟢 高 | 🟢 高 |
| 開源 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否（Vitess 是） | ✅ 是 | ✅ 是 |
| 自託管 | ✅ 是 | ❌ 否 | ❌ 否 | ❌ 否 | ✅ 是 |
10 萬+ 筆記錄的效能基準
這些數字來自我們的生產 Supabase 實例（Pro 方案，us-east-1 區域），主表中有 13 萬 7 千行。對於其他資料庫，我使用已發佈的基準和我們使用 10 萬條合成記錄的評估測試。
| 查詢型別 | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| 按 ID 簡單 SELECT | 3 毫秒 | 8 毫秒 | 4 毫秒 | 5 毫秒 | 1 毫秒 |
| 過濾查詢（已索引） | 12 毫秒 | 15 毫秒 | 10 毫秒 | 14 毫秒 | 3 毫秒 |
| 複雜 JOIN（3 個表） | 35 毫秒 | 不適用（沒有 JOIN） | 28 毫秒 | 38 毫秒 | 25 毫秒 |
| 向量相似性（前 20） | 45 毫秒 | 不適用 | 不適用 | 42 毫秒 | 不適用 |
| 地理半徑（10 公里） | 22 毫秒 | ~50 毫秒（地理散列） | 不適用 | 24 毫秒 | 不適用 |
| 全文搜尋 | 18 毫秒 | 不適用（使用 Algolia） | 15 毫秒 | 20 毫秒 | 12 毫秒 |
| 大量 INSERT（1000 行） | 180 毫秒 | 250 毫秒 | 150 毫秒 | 195 毫秒 | 320 毫秒 |
| 冷啟動（無伺服器） | 不適用（總是開啟） | ~100 毫秒 | ~50 毫秒 | ~300 毫秒 | ~20 毫秒 |
幾件事很突出。Turso 的讀取效能非常出色——那是 SQLite-at-edge 優勢。PlanetScale 的 MySQL 引擎在我們的測試中對 JOIN 的處理速度稍快於 PostgreSQL。Neon 的冷啟動很明顯（300 毫秒），因為它需要喚醒計算，但後續查詢很快。Firebase 缺少 JOIN，這意味著你根本無法運行某些查詢。
Supabase 的永遠開啟計算（Pro 上沒有縮放至零）意味著零冷啟動，這對於用戶面向應用很重要，其中第一個請求不能緩慢。
10 萬筆記錄工作負載的定價分析
讓我們為一個現實的 10 萬筆記錄應用建模：一個擁有 10 萬條列表的目錄網站，5 萬月活用戶，~200 萬資料庫讀次/月，~5 萬寫次/月，5GB 資料庫大小，10GB 檔案儲存。
| Supabase Pro | Firebase (Blaze) | PlanetScale Scaler | Neon Launch | Turso Scaler | |
|---|---|---|---|---|---|
| 基本成本 | $25/月 | $0（按量付費） | $39/月 | $19/月 | $29/月 |
| 資料庫 | 已包含（8GB） | ~$18（讀取 + 寫入） | 已包含（10GB） | 已包含（10GB） | 已包含（9GB） |
| 身份驗證 | 已包含（5 萬 MAU） | 已包含 | +$25/月（Clerk） | +$25/月（Clerk） | +$25/月（Clerk） |
| 儲存（10GB） | 已包含 | ~$3/月 | +$2/月（R2） | +$2/月（R2） | +$2/月（R2） |
| 即時 | 已包含 | 已包含 | +$25/月（Pusher） | +$25/月（Pusher） | +$25/月（Pusher） |
| 估計總計 | $25/月 | ~$21/月 | ~$91/月 | ~$71/月 | ~$81/月 |
Firebase 看起來很便宜，直到你意識到兩件事。首先，該 $21 估計假設可預測的讀取模式。病毒時刻或機器人爬取你的網站可能會導致讀取激增——你的帳單也隨之激增。其次，一旦你需要向量搜尋等功能，你正在添加 Pinecone 或 Weaviate，起價為 $70/月。
Supabase 的 $25/月，涵蓋所有內容——資料庫、身份驗證、儲存、即時、邊界函數——對於這個工作負載大小來說價值非凡。Pro 方案包括 8GB 資料庫、250GB 頻寬、100GB 儲存和 5 萬月活用戶進行身份驗證。
你應該選擇哪個資料庫？
以下是我根據使用這些工具構建的誠實建議：
如果你正在構建一個具有關聯資料的網頁應用、需要在一個平台中進行身份驗證 + 儲存 + 即時、需要 PostgreSQL 生態系統（pgvector、PostGIS、全文搜尋），或者你正在使用 Next.js 構建，選擇 Supabase。這涵蓋了我們看到的大約 80% 的專案。
如果你正在構建一個行動優先應用，其中離線同步很重要、你的團隊已經熟悉 Firebase 生態系統，或者你的資料真正是文件形狀的（聊天訊息、活動源、簡單用戶檔案），選擇 Firebase。
如果你有一個強大的 MySQL 團隊、需要資料庫分支進行複雜的架構管理，並且你已經使用單獨的服務進行身份驗證和儲存，選擇 PlanetScale。這是一個很棒的資料庫——只是不是一個完整的平台。
如果你想要 PostgreSQL 而不需要平台開銷、更喜歡從最佳服務組裝自己的棧，或者需要在低流量專案上縮放至零以進行成本優化，選擇 Neon。
如果你正在構建一個讀取密集型、全球分散的應用，其中邊界延遲比寫入吞吐量更重要，或者你正在用 Astro 處理內容聚焦的網站，選擇 Turso。
對於我們在 Social Animal 進行的工作，構建 無頭網頁應用，Supabase 已被證明是正確的呼籲。全能平台意味著更快的開發、更簡單的架構和可預測的成本。我們已經將其擴展到 25 萬 3 千+ 筆記錄而沒有問題。如果你正在規劃這個規模的專案，並想討論架構，聯絡我們——我們已經這樣做過幾次了。
常見問題
Supabase 對大規模應用有好嗎？ 是的，我們有生產證據來支持這一點。我們在五個生產網站上的 Supabase Pro 上運行 25 萬 3 千+ 筆記錄。查詢效能保持一致——我們最複雜的 JOIN，具有向量相似性搜尋，在 13 萬 7 千行時在 50 毫秒以內返回。Supabase 運行在標準 PostgreSQL 上，它為大於我們大多數人將構建的應用數個數量級的應用提供動力。平台層（身份驗證、儲存、即時）是較新的部分，但自 2024 年初以來對我們來說一直很穩定。
Supabase 定價與大規模 Firebase 相比如何？ Supabase 更具預測性。他們的 Pro 方案是固定的 $25/月，包括 5 萬 MAU 的身份驗證、8GB 資料庫儲存、250GB 頻寬和 100GB 檔案儲存。Firebase 按文件讀取、寫入和刪除收費——這使得成本高度可變。一個具有 200 萬月度讀取的 10 萬筆記錄應用可能在 Firebase 上花費 $15 到 $200+ 之間，取決於查詢模式。我們看到 Firebase 帳單在一個頁面在社交媒體上被共享時在一夜之間增加三倍。
PlanetScale 能處理 10 萬+ 筆記錄嗎？ 絕對的。PlanetScale 運行 Vitess，它為 YouTube 規模的工作負載提供動力。對於純資料庫效能，具有 10 萬筆記錄，PlanetScale 很出色。限制不是規模——它是完整性。你將需要為身份驗證、檔案儲存、即時更新和向量搜尋添加單獨的服務。這增加了成本（$90+/月總計）和與 Supabase 的全能方法相比的架構複雜性。
什麼是 pgvector，為什麼它很重要？ pgvector 是一個 PostgreSQL 擴展，它直接在你的資料庫中儲存和查詢向量嵌入。這啟用了語義搜尋——用戶可以按意義而不是確切關鍵字進行搜尋。對於具有 10 萬+ 列表的目錄，這意味著搜尋「小孩友善的早午餐地點」可以返回標記為「家庭餐廳」或「週末早餐」的結果，即使這些詞語不匹配。沒有 pgvector，你需要一個單獨的向量資料庫，如 Pinecone（$70+/月），並處理保持兩個資料庫同步。
Firebase Firestore 對目錄網站有好嗎？ 老實說，沒有。目錄網站在本質上是關聯性的。列表屬於類別，有標籤，接收來自用戶的評論，並需要複雜的過濾（「顯示給我距離內 5 英里、評分 4+ 星且現在開放的餐廳」）。Firestore 不能進行 JOIN，具有有限的查詢運算符，並且按文件讀次收費——這意味著複雜的過濾查詢變得昂貴。我們為目錄專案評估了 Firestore，並估計與 Supabase 相比開發時間增加 4 倍，因為資料非正規化和用戶端查詢變通方法。
我應該為我的 Next.js 應用使用 Neon 還是 Supabase？ 如果你只需要一個資料庫，Neon 提供更好的價值（免費層很慷慨，$19/月 Launch 方案很穩定）。如果你需要身份驗證、儲存、即時或邊界函數——大多數生產 Next.js 應用都需要——Supabase 使你免受集成和支付多個單獨服務的費用。我們為我們的 Next.js 開發專案使用 Supabase，因為集成的身份驗證和儲存會從典型的專案時間表上節省數周。
什麼是最好的資料庫用於程式化 SEO 網站？ Supabase PostgreSQL。程式化 SEO 網站從結構化資料生成數千個頁面，這意味著你需要快速查詢、好的索引和處理複雜資料關係的能力。我們已經在 Supabase 上構建了程式化 SEO 網站，從單一資料庫生成 1 萬+ 頁——位置頁面的 PostGIS、相關內容的 pgvector 和動態過濾的全文搜尋。固定定價意味著來自 Google 索引的流量激增不會爆炸你的帳單。
Turso (libSQL) 對生產網頁應用準備好了嗎？ 對於讀取密集型應用，是的。Turso 的邊界複製 SQLite 為你提供全球遠低於 5 毫秒的讀取，這令人難以置信。但對於寫入密集型應用，具有 10 萬+ 筆記錄——比如用戶提交資料、管理員面板處理更新以及評論不斷進入的目錄——SQLite 的單一寫入器模型變成瓶頸。我們會為內容網站推薦 Turso，用 Astro 構建，對於具有顯著寫入工作負載的動態應用，則推薦 Supabase 或 Neon。