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以下是 MySQL 和 MongoDB 的详细对比，涵盖优缺点及适用场景：
一、核心特性对比
| 特性 | MySQL（关系型数据库） | MongoDB（文档型 NoSQL 数据库） |
|---|---|---|
| 数据模型 | 结构化表格，严格遵循 Schema | 灵活的文档模型（JSON/BSON），Schema-free |
| 事务支持 | 支持 ACID 事务（适合强一致性场景） | 4.0+ 版本支持多文档事务，但性能受限，非核心优势 |
| 查询能力 | 复杂 SQL 查询、JOIN 操作、聚合函数 | 支持基础查询和聚合，但不支持 JOIN，复杂查询需应用层处理 |
| 扩展性 | 垂直扩展为主，水平扩展需分库分表（复杂） | 原生分片（Sharding），水平扩展便捷 |
| 写入性能 | 写入性能受事务锁影响，高并发下可能成为瓶颈 | 写入吞吐量高，适合日志、实时数据流等场景 |
| 存储空间 | 存储效率高，字段类型优化节省空间 | 文档存储冗余字段名，占用空间较大 |
| 高可用性 | 需依赖主从复制+第三方工具（如 MHA） | 内置副本集（Replica Set），自动故障转移 |
二、优缺点分析
MySQL 优缺点
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优点：
- 事务与一致性：ACID 事务保障数据强一致性，适合金融、订单等场景。
- 复杂查询：支持多表关联、子查询、窗口函数，适合 OLTP 和报表分析。
- 成熟生态：工具链完善（如 ORM、监控工具），社区支持强大。
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缺点：
- 扩展性限制：水平扩展需人工分库分表，运维成本高。
- Schema 僵化：表结构修改需停机或复杂迁移，灵活性不足。
MongoDB 优缺点
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优点：
- 灵活数据模型：动态 Schema 适应快速迭代的业务需求，如用户画像、日志存储。
- 高吞吐写入：适合物联网传感器数据、实时日志等高频写入场景。
- 分布式架构：分片与副本集简化大规模数据管理，支持 PB 级数据。
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缺点：
- 事务限制：多文档事务性能较低，不适合强一致性场景。
- 查询能力弱：复杂查询需依赖聚合管道，开发复杂度高。
- 存储成本：数据冗余和预分配机制导致存储空间占用较大。
三、适用场景
MySQL 更适合：
- 事务密集型系统：如银行交易、电商订单，需 ACID 保障。
- 复杂查询需求：如 ERP、CRM 系统，涉及多表关联和统计分析。
- 结构化数据存储：数据模型稳定，如用户信息、商品目录。
MongoDB 更适合：
- 半结构化/非结构化数据：如 JSON 日志、社交网络动态、物联网传感器数据。
- 高写入负载场景：如实时监控、游戏玩家行为记录。
- 快速迭代业务：需求频繁变更，如初创公司的 MVP 产品。
- 水平扩展需求：如海量用户数据的社交平台、内容管理系统（CMS）。
四、性能对比关键点
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查询性能：
- 小数据量查询：两者性能接近（如 500 条结果）。
- 大数据量查询：MySQL 在复杂过滤和 JOIN 时表现更优；MongoDB 在大范围扫描时可能因内存不足而下降。
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并发处理：
- 高并发读：MongoDB 利用内存缓存热数据，响应更快。
- 高并发写：MongoDB 的锁机制更轻量，吞吐量更高。
五、选型建议
- 选择 MySQL：当需要强一致性、复杂事务、稳定 Schema 或成熟工具链支持时。
- 选择 MongoDB：当业务需求灵活、数据模型多变、写入吞吐量高或需水平扩展时。
实际应用中，两者可结合使用（如 MySQL 处理交易，MongoDB 存储日志）。