一、数据模型与存储结构对比

1.1 MongoDB的文档模型优势

MongoDB采用BSON格式的文档存储，每个文档可包含嵌套结构，支持动态字段扩展。这种设计使其天然适合存储非结构化数据，例如日志、传感器数据或用户行为轨迹。以电商订单系统为例，单个订单文档可包含商品列表、配送地址、支付详情等复杂结构，无需多表关联查询。

{
  "order_id": "ORD20230501",
  "customer": {
    "name": "张三",
    "address": {
      "city": "北京",
      "zip": "100000"
    }
  },
  "items": [
    {"sku": "P1001", "quantity": 2},
    {"sku": "P2003", "quantity": 1}
  ]
}

优势：开发效率提升30%-50%（根据MongoDB官方基准测试），特别适合快速迭代的敏捷开发场景。

1.2 MySQL的关系模型特性

MySQL遵循经典的ACID事务模型，通过外键约束保证数据完整性。其InnoDB引擎支持行级锁和MVCC机制，在OLTP场景下表现出色。以银行转账系统为例，通过BEGIN/COMMIT事务块可确保资金操作的原子性：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2;
COMMIT;

限制：水平扩展能力较弱，分片方案通常需要依赖中间件（如Vitess）实现。

1.3 PostgreSQL的混合模型创新

PostgreSQL通过JSONB类型实现半结构化数据存储，同时保持完整的关系模型支持。其扩展架构允许添加自定义数据类型（如PostGIS地理空间类型）和存储过程语言（PL/Python）。在物联网平台中，可同时存储设备元数据（关系型）和实时遥测数据（JSON）：

CREATE TABLE devices (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  model VARCHAR(50),
  specs JSONB
);
INSERT INTO devices (model, specs) 
VALUES ('Sensor-X', '{"voltage": 3.3, "range": [-40, 85]}');

二、性能与扩展性深度分析

2.1 写入性能对比

• MongoDB：采用内存映射文件（WiredTiger引擎）和批量写入优化，实测插入性能可达10万+文档/秒（单机配置）
• MySQL：InnoDB的缓冲池（Buffer Pool）机制在SSD存储下可实现5万+TPS（简单事务）
• PostgreSQL：通过TOAST技术处理大对象，但在高并发写入时需调整max_wal_size参数优化性能

2.2 查询优化差异

• MongoDB：聚合管道支持多阶段处理，但复杂查询需注意$lookup阶段的性能损耗
• MySQL：8.0版本引入窗口函数，优化器改进使子查询效率提升40%（根据Percona测试）
• PostgreSQL：CTE（WITH子句）和LATERAL JOIN提供高级查询能力，但复杂计划可能增加解析时间

2.3 扩展性方案

• MongoDB：自动分片（Sharding）支持水平扩展，配置服务器（Config Server）故障可能导致集群不可用
• MySQL：主从复制延迟问题可通过GTID和半同步复制缓解，分片需依赖应用层路由
• PostgreSQL：逻辑复制支持跨版本同步，Citus扩展提供原生分片能力

三、事务与一致性模型

3.1 事务支持对比

特性	MongoDB	MySQL	PostgreSQL
多文档事务	4.0+	全支持	全支持
隔离级别	RC/SI	全支持	全支持
分布式事务	有限	需中间件	9.5+支持

3.2 一致性选择

• MongoDB：默认最终一致性，可通过writeConcern和readConcern调整
• MySQL：强一致性保证，但半同步复制可能影响可用性
• PostgreSQL：同步提交提供最高一致性，但需权衡性能

四、适用场景决策指南

4.1 推荐MongoDB的场景

• 实时分析系统（如用户行为分析）
• 内容管理系统（CMS）
• 物联网设备数据采集
• 快速原型开发

4.2 推荐MySQL的场景

• 传统业务系统（ERP、CRM）
• 高并发读写场景（如电商库存）
• 需要严格ACID的金融应用
• 成本敏感型项目

4.3 推荐PostgreSQL的场景

• 地理信息系统（GIS）
• 复杂分析查询（OLAP）
• 需要扩展数据类型的场景
• 高可靠性要求的系统

五、技术选型建议

1. 数据复杂度：嵌套层级>3层选MongoDB，标准业务表选MySQL，混合需求选PostgreSQL
2. 扩展需求：预期3年内数据量>10TB优先考虑分片能力
3. 团队技能：评估现有DBA对各数据库的熟悉程度
4. 生态兼容：检查ORM框架（如Hibernate、Sequelize）的支持程度

实施建议：

• 新项目建议从PostgreSQL开始，兼顾灵活性与性能
• 已有MySQL系统可通过ProxySQL实现读写分离
• MongoDB 5.0的时序集合（Time Series Collections）适合监控数据存储

各数据库的选型没有绝对优劣，关键在于匹配业务场景的技术特征。建议通过压测工具（如Sysbench、YCSB）进行实际性能验证，同时考虑云服务商提供的托管服务（如AWS DocumentDB、Azure Database for PostgreSQL）对运维复杂度的影响。