管上面的示例展示了使用数据库 API 的各种方式，但也存在一些可能的限制。
禁止开放式提问
一是查询数据库通常只能在特定搜索条件下进行。因此，如果你想要找到关于开放式问题的见解，比如特定行业的全球趋势，那么这不是一个方便的选择。虽然这最初可能不是问题，但积累数据会使分析变得更加复杂，特别是如果你获得更多数据集时。
扩展上限
另一个原因可能是您已经过了 POC 阶段，并且 API 无法满足您的扩展需求。因此，您可能更喜欢使用大文件并以不同的方式使用数据。
许多 API 对每个 IP 的请求数都有限制，因此如果您只有一个 IP，则可能需要等待才能执行其他操作。
此外，您可能面临并发会话数限制。在最坏的情况下，这会断开当前用户的连接，转而使用新用户，从而导致数据丢失或损坏。
依赖第三方
无需自己管理数据库是一个好处，但这也使 API 用户非常依赖 API 的可用性。无论您是 API 响应的最终接收者还是平台的客户端，服务差异都可能导致问题。当然，还有其他方法可以避免这种情况，例如在需要离线访问数据时制定 B 计划。
与我之前讨论的类似，数据提供商的可靠性也 手机号码数据 可能成为限制因素，这主要是由于与及时沟通相关的问题。例如，如果数据提供商更改了数据结构，甚至是其中的一小部分（例如相关数据字段），则可能会影响您的操作。
即使是最小的更改也可能需要您进行大量准备，因此提前通知很重要。使用网络数据时，一致性至关重要，可靠的提供商可以确保这一点。但是，使用 API 仍然意味着您在某些情况下控制力较弱。
数据库 API 与原始数据集
根据我的经验，创建数据库 API 产品的需求来自于与那些需要原始网络数据但不使用大型数据集（至少目前还没有）的公司合作。
对于想要探索未知领域的企业来说，数据集是一个很好的解决方案，而对于已经清楚了解其确切搜索条件和期望找到的答案的 应对不同的消费者格局 企业来说，API 是一个很好的选择。换句话说，数据集可以回答开放式问题，而 API 可以根据预定义的条件完成请求。
但是，API 可以轻松用于创建子集。假设您正在使用 API 访问简历数据库。使用允许您根据特定参数搜索记录的 API，您可以仅获取符合条件的简历。
通常，API 用于比数据集规模较小的项目，而大型数据集通常用于分析宏观趋势并提取新的独特商业见解。
但是，反过来也可以。一些企业利用 API 进行大型项目，并坚持使用这种解决方案多年。有些企业还将数据集与 API 结合起来——他们购买大型数据集并使用 API 进行查询。
不过，由于 API 的原因，其他人可能 電話數據 很难扩展项目。例如，如果 API 计划限制您可以发出的请求数量或您可以收集的数据记录数量，那么您的产品可能会超出这些限制。
最后的想法
总而言之，当企业需要一种工具来按需检索可从现有数据库中提取的特定数据时，他们通常会选择数据库 API 。各行各业的企业都利用数据库 API 来获取见解并为其产品提供支持。
如果您计划开始使用数据库 API，请明确您的期望，研究使用此类 API 获取数据的最佳方法，并选择可靠的数据提供商，以便您获得良好的这项技术体验。