MongoDB与MySQL的优缺点对比

MongoDB (文档型数据库)

优点

1. 灵活的数据模型：无固定模式(schema-less)，字段可以动态添加，适合处理非结构化或半结构化数据
2. 高性能：读写性能高，特别是在大数据量场景下
3. 水平扩展：通过分片(Sharding)实现水平扩展，适合处理海量数据
4. JSON格式存储：与开发者常用的数据结构一致，减少ORM转换
5. 地理空间支持：内置地理空间索引和查询功能
6. 自动故障转移：复制集(Replica Set)提供高可用性
7. 适合敏捷开发：数据结构变更不需要迁移数据

缺点

1. 事务支持有限：虽然4.0+版本支持多文档事务，但性能不如关系型数据库
2. 内存占用高：需要较多内存来保持性能
3. 无join操作：需要通过应用层代码或$lookup实现类似功能
4. 一致性较弱：默认是最终一致性(可配置)
5. 学习曲线：查询语言和概念与传统SQL不同

MySQL (关系型数据库)

优点

1. 成熟稳定：经过长期验证，社区支持强大
2. ACID事务：完整的事务支持，数据一致性高
3. 复杂查询能力：强大的SQL查询语言，支持复杂join操作
4. 数据完整性：通过外键、约束等保证数据完整性
5. 标准化：SQL是行业标准，学习资源丰富
6. 垂直扩展：通过增加硬件资源可以提升性能
7. 工具生态：丰富的管理工具和可视化界面

缺点

1. 扩展性限制：水平扩展相对困难，分片方案复杂
2. 模式固定：数据结构变更需要迁移，不够灵活
3. 性能瓶颈：在高并发写入和大数据量场景下可能出现性能问题
4. 处理非结构化数据不便：需要设计复杂的表结构或使用JSON类型
5. 规范化可能过度：有时会导致过多表关联，影响性能

选择建议

选择MongoDB当： - 数据结构不固定或经常变化 - 需要处理大量非结构化数据 - 需要高写入吞吐量 - 需要水平扩展能力 - 开发敏捷性比严格的数据一致性更重要

选择MySQL当： - 数据结构固定且关系明确 - 需要复杂的事务支持 - 需要执行复杂查询和报表 - 数据完整性至关重要 - 已有基于SQL的技术栈

两者也可以结合使用，发挥各自优势。