云知道CLOUD选择数据库服务器时，是否购买计算型或内存型的机器主要取决于具体的应用场景和需求。对于大多数需要快速响应和处理大量并发请求的在线事务处理（OLTP）应用来说，内存型机器通常是更好的选择，因为它们可以提供更快的数据访问速度，减少磁盘I/O操作，从而显著提高性能。而对于侧重于复杂查询和数据仓库等批处理任务的应用，则可能更需要计算型机器来提供强大的CPU处理能力。
接下来，我们详细探讨这两种类型的机器在不同应用场景下的适用性：
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内存型机器：这类机器配置了大量的RAM，适合用于那些对延迟敏感、需要快速数据读写的场景。在OLTP系统中，如电子商务网站、社交网络平台等，这些系统通常需要支持高并发的用户访问，同时保持较低的响应时间。通过将热数据（即频繁访问的数据）加载到内存中，可以极大地加快数据的检索速度，减少用户的等待时间。此外，内存型机器也适用于缓存服务、内存数据库（如Redis）、以及某些类型的大数据处理框架，比如Spark，它们都能从大量的RAM中受益，实现高效的数据处理。
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计算型机器：计算型机器的特点是拥有强大的CPU性能，适合执行复杂的计算任务，如数据分析、机器学习模型训练、视频编码等。在数据仓库环境中，这类机器能够快速完成大规模的数据聚合、排序、过滤等操作。对于一些需要长时间运行的批处理作业，计算型机器可以通过多核处理器并行处理数据，缩短任务的完成时间。此外，在科学计算、基因组学研究等领域，计算密集型的任务同样需要高性能的CPU来支撑。
综上所述，选择计算型还是内存型的机器，关键在于理解自身业务的具体需求。如果应用主要涉及高频次的小规模数据交互，追求低延迟和高并发处理能力，那么应该优先考虑内存型机器；反之，若应用场景涉及到大量的数据计算和分析，尤其是那些需要消耗大量CPU资源的任务，则应倾向于选择计算型机器。当然，在实际部署时，也可以根据不同的工作负载特性，混合使用不同类型的服务器，以达到最佳的性价比和性能表现。