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1. 说明

• 1.MongoDB 和 MySQL 是两种不同类型的数据库系统，分别代表了 NoSQL 和关系型数据库（RDBMS）的典型架构。
• 2.它们的体系结构在数据存储模型、扩展性、查询语言和一致性模型等方面存在显著差异。

2. 数据存储模型

2.1 MySQL

• 1.关系型模型：数据存储在预定义的表中，表由行和列组成，支持复杂的关系（如外键）。
• 2.模式固定：表结构在创建时定义，后续修改需要显式操作（如 ALTER TABLE）。
• 3.适合结构化数据：如金融交易、订单系统等需要强一致性和复杂查询的场景。

2.2 MongoDB

• 1.文档型模型：数据存储在灵活的 BSON 文档中，文档可以嵌套，支持数组和复杂数据结构。
• 2.无模式（Schema-less）：文档结构可以动态变化，字段可以随时添加或删除。
• 3.适合半结构化/非结构化数据：如内容管理系统、物联网数据、日志分析等。

3. 扩展性

3.1 MySQL

• 1.垂直扩展：通过增加硬件资源（CPU、内存、存储）提升性能。
• 2.水平扩展：支持分片（Sharding），但需要手动配置和管理，复杂度较高。
• 3.复制：支持主从复制（Master-Slave）和主主复制（Master-Master），用于读写分离和高可用性。

3.2 MongoDB

• 1.水平扩展：原生支持分片（Sharding），数据自动分布到多个节点，扩展性更强。
• 2.复制：基于副本集（Replica Set），提供自动故障转移和数据冗余。
• 3.适合大规模数据：如实时分析、社交网络、游戏排行榜等。

4. 查询语言

4.1 MySQL

• 1.SQL：使用结构化查询语言，支持复杂的连接（JOIN）、聚合函数和事务。
• 2.强一致性：默认支持 ACID 事务，适合需要严格数据一致性的场景。

4.2 MongoDB

• 1.MongoDB 查询语言（MQL）：基于 JSON 的查询语法，支持嵌套查询、聚合管道（Aggregation Pipeline）和索引。
• 2.最终一致性：副本集默认提供最终一致性，可通过读偏好（Read Preference）调整一致性级别。
• 3.不支持 JOIN：数据通常通过嵌套文档或应用层处理关联关系。

5. 索引和性能

5.1 MySQL

• 1.B-Tree 索引：支持多种索引类型（如主键、唯一索引、全文索引）。
• 2.查询优化器：通过查询计划优化 SQL 查询性能。

5.2 MongoDB

• 1.B-Tree 和文本索引：支持单字段、复合索引和地理空间索引。
• 2.TTL 索引：自动删除过期数据。
• 3.查询性能：通过内存映射文件（WiredTiger 存储引擎）和预取机制提升性能。

6. 一致性模型

6.1 MySQL

• 1.强一致性：事务隔离级别（如可重复读、序列化）保证数据强一致性。
• 2.适合金融、电商等场景。

6.2 MongoDB

• 1.最终一致性：副本集默认提供最终一致性，适合高可用性和低延迟场景。
• 2.可选强一致性：通过 writeConcern 和 readPreference 调整一致性级别。

7. 架构组件

7.1 MySQL

• 1.存储引擎：支持多种存储引擎（如 InnoDB、MyISAM），InnoDB 是默认引擎，支持事务和外键。
• 2.SQL 层：解析和优化 SQL 查询。
• 3.插件式架构：允许扩展存储引擎和功能。

7.2 MongoDB

• 1.存储引擎：默认使用 WiredTiger，支持压缩和快照隔离。
• 2.查询路由层（mongos）：在分片集群中负责请求路由。
• 3.配置服务器（Config Server）：存储分片元数据。

8. 使用场景

7.1 MySQL

• 1.适合需要复杂事务、强一致性和关系型数据模型的场景。
• 2.典型应用：银行系统、电商订单、企业资源规划（ERP）。

7.2 MongoDB

• 1.适合需要高扩展性、灵活数据模型和快速开发的场景。
• 2.典型应用：实时分析、内容管理、物联网、游戏。

9. 总结对比表

特性	MySQL	MongoDB
数据模型	关系型（表、行、列）	文档型（BSON 文档）
扩展性	垂直扩展 + 手动分片	原生水平分片
查询语言	SQL	MongoDB 查询语言（MQL）
一致性	强一致性（ACID）	最终一致性（可调）
索引	B-Tree、全文索引	B-Tree、文本、地理空间索引
适用场景	结构化数据、复杂事务	半结构化数据、高扩展性需求

##### 10. 选择建议 - 1.如果需要强一致性、复杂事务和关系型数据模型，选择 MySQL。 - 2.如果需要高扩展性、灵活数据模型和快速开发，选择 MongoDB。