【51CTO.com快译】不可否认，MongoDB和MySQL都是性能极其卓越的数据库。但是，它们在不同领域却各有所长。本文将和您一起讨论两者的各自特征、区别、以及在不同环境下的各种优缺点，以方便您在实践应用中做出明智的选择。
什么是MySQL?
自1995年被投入市场以来，MySQL以其易用性和可靠性，在业界享有不菲的声誉。开源的MySQL属于关系型数据库管理系统(RDBMS)。更具体地说，RDBMS是用于更新、管理和规划关系型数据库的实用程序。以数据表为基础的关系型数据库，允许在同一数据库中存放彼此相关、却又属于不同种类的数据。由于数据库架构是根据某些特定条件和规则预先定义的，因此数据通常是按照行和列组织起来，以反应表的不同字段之间的关系。除了MySQL，我们常见的PostgreSQL和SQL也属于RDBMS，它们都拥有各自对于结构化查询语言(SQL)的变体语言。
什么是MongoDB?
虽然MongoDB也是开源的，但是与MySQL不同，它是一种文档数据存储库。也就是说，它会将文档存储在集合之中，而不是存储有相互关系的数据表里。
在使用MongoDB时，数据模式(data schema)并不固定。用户可以通过删除或修改集合中的文档属性，以实现高度灵活性。纵然是属于同一个集合中的文档，它们也会有着完全不同的结构。
总的说来，MySQL和MongoDB的共同点是：它们都开源且易于访问。而且，两者都提供具有附加功能的商业版本。两者的不同之处在于：MySQL是关系型，而MongoDB是非关系型。
MongoDB与MySQL之间的差异
下面，我们将从数据模式与能力、性能与速度、安全性、以及查询语言等方面，来讨论关系型的MySQL与文档数据存储类的MongoDB到底有何差异。
数据模式和能力
与JSON文档类似，MongoDB中的数据是以键值对(key-value pairs)的形式显示的。因此，在模式设计上，数据库受到的约束更少。而这对于具有快速增长或其他变化需求的数据来说，是非常有利的。如下图所示，MongoDB提供了预定义的结构，用户可以按需采用其结构。
资料来源：MongoDB
虽然MySQL可以其数据模式，但不如文档数据库那样灵活且动态。在存储任何数据之前，MySQL都会强制要求预先确定好数据表的列。而且在更改数据模式之前，用户需要仔细考虑数据库的数据定义语言(DDL)和数据建模语言(DML)。
虽然关系型数据库和文档数据库都使用到了DDL和DML的概念，但是在关系型数据库中，建立DDL和DML是至关重要的。相反，由于MongoDB具有可扩展的数据模式，因此它不像MySQL那样关注数据的结构。当然，这种“不灵活性”反而是MySQL的最大优势之一，毕竟它能够保持数据在结构上的整洁与一致。
资料来源：https://dev.mysql.com/
每个MongoDB数据库都包含了以“顺次存放”的方式填充的文档集合。由于这些文档本身包含了各种字段和信息类型，因此它能够存储的内容和数据大小是极其丰富的。然而在MySQL中，由于数据模式受到了极大的约束，因此数据表中的每一行都需要包含相同的特征列，而这会使得管理大量数据库变得相当麻烦。可见，MySQL不能够像MongoDB那样可以轻松地处理大型且复杂的数据库。换句话说，在处理大量且复杂的数据集时，文档数据库MongoDB会比关系型数据库MySQL更具有优势。
性能和速度
通常，MongoDB能够比MySQL更快地接受更多数量的结构化、以及非结构化的数据。不过，如果某企业日常处理的数据体量和变化频率都不大的话，那么速度就不一定是其需要关注的方面。也就是说，诸如业务或项目数据的一致性、可靠性需求，都会优先于速度被考虑到。
MySQL则是确保数据隐私和完整性的成熟方案。在其显式架构中，MySQL通过数据表的形式对数据类型进行系统化，进而创建可靠的数据库结构，且便于用户对表里的数据进行便捷地查询与搜索。不过，MySQL显然不是非结构化数据的绝佳选择。在使用MySQL时，用户需要事先准备好数据结构。这会最小化后期产生的技术债务，因此这便是MySQL的最大的优势。不过该架构也就限制了它对于复杂数据的灵活处置能力。
相反，由于MongoDB能够为非结构化数据提供灵活、快速的性能，当用户难以预先设计好数据模式时，文档数据存储将是一个很好的选择。当然，如果数据种类过于丰富，用户很难在数据属性上创建出对应的索引，那么他们就需要频繁地优化数据模式。而此举则可能产生数据的不一致性。
安全性
MySQL采用的是基于特权的安全模型。该模型既能够提供基本的身份验证，又可以在特定的数据库上实施用户特权的管控。在数据库与服务器之间传输数据的过程中，MySQL必须采用安全套接字层(SSL，一种安全协议)的方式，来加密连接。
而MongoDB的安全性主要包括：基于角色的访问控制、身份验证、授权和审核等。当然，如果需要加密，它也可以实施安全传输层(TLS)和SSL协议。
因此就安全性而言，常用业务应用更趋向于使用成熟的MySQL来实现。
ACID：原子性、一致性、隔离性和持续性
众所周知，ACID是确保数据有效性的一组数据库事务属性。MySQL的事务一直都能符合ACID。而追求速度和高可用性的MongoDB，在ACID方面并不占优。直到2018年，MongoDB才在多文档事务中满足ACID。不过，该选项在默认情况下是关闭的。
查询
当需要从数据库表或表的组合中请求信息时，MySQL会使用最流行、最广泛的查询语言—SQL，通过DDL和DML与数据库进行通信。
而MongoDB使用的是非结构化的查询语言。为了能够从JSON文档数据库处请求并获取数据或信息，用户需要事先指定与结果应匹配的文档属性。换句话说，在对MongoDB数据库执行查询操作之前，用户需要用到db.collection.find()。MongoDB支持诸如：Python、Java、C#、Perl、PHP、Ruby和JavaScript等可用于构建查询的语言。通过诸如：$and、$or、$type、以及$eq等查询操作符，用户可以在复合查询中，为文档集合中的各个字段建立特定的查询条件，并启用查询过滤器来过滤文件。如下图所示，在定义了条件之后，它会标识出符合选择条件的信息或记录，并对其进行更新、读取或删除。
资料来源：https://docs.mongodb.com/guides/
在使用MySQL时，用户可以通过JOIN操作(如，内部、外部、左侧、右侧和交叉)，从两个或多个数据库表中检索数据。也就是说，仅单个SQL语句便可获取多个表中的关联数据。而MongoDB并不会执行JOIN及其等效操作。
该如何选择MongoDB与MySQL
作为文档数据库，由于MongoDB并不限制用户存储数据的体量和类型，因此适合大数据的应用环境。这对基于云的服务将特别有利。而得益于MongoDB的水平可扩展能力，以及与云服务的敏捷性结合，它不但能够减少开发者的工作量，简化业务与项目的扩展流程，还能够提供高可用性和数据的快速恢复。
不过，MongoDB在数据的可靠性、一致性、以及安全性等方面，不如MySQL。此外，当应用程序需要提供多行事务(如，会计和银行系统)时，以MySQL为首的关系型数据库提供了高事务处理率(high transaction rate)。实际上，与MySQL专注于提供事务的ACID和安全性不同的是，MongoDB更专注于提供高插入率(high insert rate)。
因此，我强烈建议您将MySQL用于具有固定数据模式、且不打算在数据的多样性方面进行扩展的企业或项目。毕竟，在确保数据完整性和可靠性的同时，MySQL不但方便被维护，而且成本较低。
相反，MongoDB是那些正在成长、但数据架构并不固定的业务或项目的最合适选择。由于它允许开发者在无需任何结构的情况下，自由地更新、检索和存储文档，因此它通常适用于需要内容管理，物联网(IoT)处理，以及实时分析等项目中。
小结
综上所述，MySQL是一个开源的关系型数据库。其数据的组织形式为数据表，开发者可以将目标数据与数据库的其他部分相关联。MongoDB则是开源的文档数据库。它既不关联任何数据记录，又无固定的数据模式。同时，它提供高插入能力、动态性、以及灵活的数据库。
如前所述，由于MongoDB比MySQL更能够处理大量的数据，因此更适合那些基于云端的服务、频繁增长和变更的应用、以及大数据的环境。相反，MySQL以其固定且结构化的数据模式，以及符合ACID的事务特征，为数据提供了更高的一致性、可靠性和安全性。总之，MongoDB和MySQL都很优秀，具体如何选择，完全取决于您的具体应用需求和系统特征。
原文标题：MongoDB Vs. MySQL: When to Use?，作者: Mariana Berga
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