应用场景区别-MongoDB与MySQL的选择比较

MySQL

关系型数据库。

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

Mongodb

非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。

存储方式：虚拟内存+持久化。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。

架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。

成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

优势：

• 快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，

• 高扩展！

• 自身的Failover机制！

• json的存储格式！

缺点：主要是无事物机制！

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分析一下Mysql和Mongodb应用场景

• 1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)从data models设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。 (3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。

• 2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。

MongoDB的应用场景

1）表结构不明确且数据不断变大
MongoDB是非结构化文档数据库，扩展字段很容易且不会影响原有数据。内容管理或者博客平台等，例如圈子系统，存储用户评论之类的。
2）更高的写入负载
MongoDB侧重高数据写入的性能，而非事务安全，适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。本身存的就是json格式数据。例如做日志系统。
3）数据量很大或者将来会变得很大
Mysql单表数据量达到5-10G时会出现明细的性能降级，需要做数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，MongoDB内建了sharding、很多数据分片的特性，容易水平扩展，比较好的适应大数据量增长的需求。
4）高可用性
自带高可用，自动主从切换（副本集）

不适用的场景
1）MongoDB不支持事务操作，需要用到事务的应用建议不用MongoDB。
2）MongoDB目前不支持join操作，需要复杂查询的应用也不建议使用MongoDB。

参考链接：https://www.cnblogs.com/printN/p/7199928.html、https://blog.csdn.net/zombres/article/details/82020931