mongodb与mysql有什么区别
MongoDB 和 MySQL 是两种完全不同的数据库系统，主要区别体现在数据模型、查询语言、扩展方式、适用场景等方面。以下是详细对比：
1. 数据模型
| 特性 |
MongoDB |
MySQL |
| 类型 |
文档型数据库（NoSQL） |
关系型数据库（RDBMS） |
| 存储格式 |
BSON（类似JSON的二进制格式） |
表格（行和列） |
| 结构 |
无固定模式（Schema-less） |
严格模式（预定义表结构） |
| 数据关联 |
嵌套文档或引用（非规范化） |
外键关联（规范化） |
2. 查询语言
| 特性 |
MongoDB |
MySQL |
| 语法 |
MongoDB查询语言（基于JSON） |
SQL（结构化查询语言） |
| 示例查询 |
db.users.find({age: {$gt: 25}}) |
SELECT * FROM users WHERE age > 25 |
| 复杂操作 |
支持聚合管道（Aggregation Pipeline） |
支持多表JOIN、子查询、事务 |
3. 扩展性
| 特性 |
MongoDB |
MySQL |
| 水平扩展 |
天然支持分片（Sharding） |
困难（通常依赖中间件或主从复制） |
| 垂直扩展 |
支持 |
支持 |
| 分布式 |
设计为分布式架构 |
单机为主，分布式需额外工具 |
4. 事务与一致性
| 特性 |
MongoDB |
MySQL |
| 事务支持 |
多文档事务（4.0+版本支持） |
完整ACID事务（InnoDB引擎） |
| 一致性 |
最终一致性（可配置强一致性） |
强一致性 |
5. 性能
| 场景 |
MongoDB |
MySQL |
| 读密集型 |
高性能（索引优化、内存映射） |
依赖索引和查询优化 |
| 写密集型 |
高吞吐量（分片支持） |
事务可能成为瓶颈 |
| 大数据量 |
更适合非结构化数据 |
结构化数据效率更高 |
6. 适用场景
| MongoDB |
MySQL |
| 1. 快速迭代的原型开发 |
1. 需要严格事务的金融系统 |
| 2. 非结构化/半结构化数据（如日志、JSON） |
2. 复杂关系查询（多表JOIN） |
| 3. 高写入负载（如IoT、实时分析） |
3. 结构化数据（用户、订单等） |
| 4. 水平扩展需求（如大数据） |
4. 需要ACID保证的场景 |
7. 其他差异
| 特性 |
MongoDB |
MySQL |
| 索引 |
支持多种索引（文本、地理空间等） |
B-tree索引为主 |
| 部署复杂度 |
分片配置较复杂 |
主从复制配置简单 |
| 社区生态 |
新兴生态（工具链较少） |
成熟生态（如ORM、监控工具） |
如何选择？
- 选MongoDB：需要灵活模式、快速开发、处理JSON数据或水平扩展。
- 选MySQL：需要复杂事务、强一致性、关系型数据或成熟工具链。
两者也可以混合使用（如MySQL存核心业务数据，MongoDB存日志或用户行为数据）。
