xml数据库是专为处理XML格式半结构化、层次化数据的文档型nosql数据库；选择依据在于数据是否结构固定、是否天然具层次顺序、是否需细粒度XML操作及系统是否重度依赖XML生态。
XML数据库不是关系型数据库，它属于非关系型（NoSQL）中的一种特殊类型，更准确地说是“文档型数据库”的子类，专为处理XML格式的半结构化、层次化数据而设计。选择XML数据库还是关系型数据库，关键不在于技术新旧，而在于你的数据特征和业务需求是否匹配。
看数据结构是否固定且高度规范化
如果数据字段明确、实体关系清晰、长期稳定（比如用户信息、订单明细、财务账目），关系型数据库更合适。它强制Schema约束、支持ACID事务、能用JOIN高效关联多张表，适合强一致性场景。
相反，若数据结构经常变动、字段稀疏、嵌套深（如产品配置、医疗报告、法律文书），或者你根本无法提前定义所有字段，XML数据库的灵活树状结构就更有优势——不用改表结构，直接增删节点即可。
看数据是否天然具有层次与顺序
XML擅长表达“包含关系”：一个订单里有多个商品，每个商品又有多个规格项，规格项下还有图片URL和版本号……这种递归、多层、带顺序的结构，在关系型数据库中往往需要多张表+外键+复杂JOIN，查询和维护成本高。
而在XML数据库中，这类数据可原样存为一棵树，用XPath或XQuery一句就能定位“第三个商品的第二个规格的图片地址”，语义直观、操作轻量。
看使用方式是否需要细粒度操作XML内容
如果你的应用不只是“存整份XML文件”或“取整份XML”，而是要频繁地：
- 从一份大XML中提取某个节点值（比如/invoice/total）
- 只更新某一段内容而不重写整个文档
- 按XML Schema校验入参合法性
- 在SQL Server等系统中把XML列和关系表联合查询（例如JOIN xmlcol.value()）
那么原生XML支持（如SQL Server的xml数据类型，或MarkLogic、eXist-db等专用XML数据库）会显著提升效率和可靠性。而用varchar(max)硬存XML，就失去了这些能力。
看系统集成与生态要求
关系型数据库生态成熟：ORM支持好、BI工具直连、运维监控方案丰富、dba人才储备足。如果团队熟悉mysql/postgresql，又没有特别复杂的xml处理需求，强行上XML数据库反而增加学习和维护成本。
但如果你的系统重度依赖XML交换（如政务数据上报、电力ScadA接口、出版行业内容管理），已有大量XSD规范、XPath逻辑、XSLT转换流程，那XML数据库能复用现有规则，减少中间转换损耗，降低出错风险。