一、数据模型与存储结构差异

1.1 MySQL的强结构化模型

MySQL作为关系型数据库的代表，采用二维表结构存储数据，每个表由预定义的列（字段）构成，数据类型、约束条件（如主键、外键）需在创建时明确。例如：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

这种强类型结构确保了数据一致性，但灵活性受限。修改表结构需执行ALTER TABLE语句，可能引发锁表问题，影响高并发场景下的可用性。

1.2 NoSQL的多样化数据模型

NoSQL数据库根据存储类型可分为四类：

• 键值存储（如Redis）：以{key: value}对形式存储，适用于缓存、会话管理。

  SET user:1001 '{"name":"Alice","age":30}'

• 文档存储（如MongoDB）：存储JSON/BSON格式文档，字段可动态增减。

  db.users.insertOne({
    username: "Bob",
    contacts: {email: "bob@example.com", phone: "+123456789"}
  });

• 列族存储（如HBase）：按列簇组织数据，适合海量稀疏数据场景。
• 图数据库（如Neo4j）：通过节点和边存储关系型数据，优化复杂关联查询。

二、扩展性能力对比

2.1 MySQL的垂直扩展瓶颈

MySQL依赖硬件升级（CPU、内存、磁盘I/O）实现性能提升，但受限于单机物理资源。当数据量超过TB级时，单表查询性能显著下降。例如，千万级数据表的JOIN操作可能耗时数秒。

2.2 NoSQL的水平扩展优势

NoSQL通过分布式架构实现线性扩展：

• 分片（Sharding）：MongoDB通过分片键将数据分散到多个节点，支持PB级数据存储。
• 无共享架构：Cassandra采用P2P架构，所有节点角色相同，消除单点故障。
• 弹性扩展：云原生NoSQL服务（如AWS DynamoDB）可按需调整读写容量单位（RCU/WCU）。

三、事务与一致性模型

3.1 MySQL的ACID事务

MySQL InnoDB引擎支持完整的ACID特性：

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

通过多版本并发控制（MVCC）和两阶段提交（2PC）保证事务隔离性，但跨库事务需依赖XA协议，性能开销较大。

3.2 NoSQL的BASE模型

NoSQL通常采用BASE（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）模型：

• 最终一致性：DynamoDB的GET操作可能返回旧数据，需通过条件写入确保数据正确性。
• 基础可用性：Cassandra在部分节点故障时仍可提供读写服务。
• 柔性事务：MongoDB 4.0+支持多文档事务，但性能低于单文档操作。

四、查询能力与索引机制

4.1 MySQL的SQL查询

MySQL支持复杂的SQL查询，包括多表关联、子查询、聚合函数等：

SELECT u.username, o.order_date 
FROM users u 
JOIN orders o ON u.id = o.user_id 
WHERE o.total > 1000 
ORDER BY o.order_date DESC 
LIMIT 10;

二级索引（B+树结构）支持高效范围查询，但全文索引功能有限。

4.2 NoSQL的查询优化

• MongoDB：支持聚合管道、地理空间查询，但跨集合查询需多次操作。
• Elasticsearch：倒排索引实现秒级全文检索，适合日志分析场景。
• Cassandra：通过主键设计优化查询，仅支持等值查询和范围扫描。

五、适用场景与技术选型建议

5.1 MySQL的典型场景

• 强一致性需求：金融交易、订单系统。
• 复杂查询需求：报表分析、多维度统计。
• 中小规模数据：单表数据量在千万级以下。

5.2 NoSQL的典型场景

• 高并发写入：物联网设备数据采集、日志存储。
• 灵活模式需求：用户生成内容（UGC）平台、A/B测试系统。
• 全球分布式部署：跨境电商、多区域游戏服务。

5.3 混合架构实践

许多系统采用”MySQL+NoSQL”混合架构：

• 用户信息存于MySQL保证一致性。
• 行为日志存于Elasticsearch实现快速检索。
• 会话数据存于Redis降低数据库负载。

六、性能基准测试对比

根据YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）测试结果：
| 指标 | MySQL 8.0 | MongoDB 6.0 | Cassandra 4.0 |
|——————————|—————-|——————-|———————-|
| 单节点写入TPS | 8,500 | 32,000 | 45,000 |
| 3节点集群写入TPS | 12,000 | 98,000 | 120,000 |
| 复杂查询延迟(ms) | 15-50 | 80-200 | 不支持 |
| 存储效率(GB/节点) | 3.2 | 1.8 | 2.5 |

七、迁移与共存策略

7.1 从MySQL迁移到NoSQL

1. 数据模型重构：将关系型表转换为文档或宽表结构。
2. ID生成策略：使用UUID或雪花算法替代自增ID。
3. 事务处理：通过最终一致性设计替代强一致性事务。

7.2 共存架构设计

• 数据同步层：使用Debezium捕获MySQL变更，同步到Kafka再写入NoSQL。
• API网关路由：根据请求类型将查询路由到不同数据库。
• 缓存策略：Redis作为MySQL的二级缓存，减少数据库压力。

结论

MySQL与NoSQL并非替代关系，而是互补的技术栈。开发者应根据业务需求（数据规模、一致性要求、查询复杂度）选择合适方案。对于核心业务系统，MySQL仍是可靠选择；对于海量数据、高并发场景，NoSQL能提供更好的扩展性。建议通过PoC（概念验证）测试评估实际性能，避免过度设计或技术选型偏差。