一、实验背景与目标

随着大数据和分布式系统的发展，NoSQL数据库因其灵活的数据模型和高扩展性逐渐成为技术选型的重要选项。然而，传统关系数据库（RDBMS）在事务处理和数据一致性方面仍具有不可替代的优势。本实验通过对比MySQL（关系数据库代表）与MongoDB（NoSQL文档数据库代表）在数据建模、查询操作、事务处理等核心环节的差异，分析两者在不同业务场景下的适用性，为开发者提供技术选型的实践依据。

二、数据建模操作对比

1. 关系数据库的数据建模

关系数据库基于严格的表结构定义，通过外键约束实现数据关联。例如，在电商系统中，用户表（Users）与订单表（Orders）的关联可通过外键user_id实现：

CREATE TABLE Users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE Orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id)
);

这种建模方式的优势在于数据完整性高，适合结构化强、关联复杂的业务场景。但缺点是表结构变更需要执行ALTER TABLE语句，可能影响线上服务。

2. NoSQL数据库的数据建模

MongoDB采用文档模型，以JSON格式存储数据，无需预先定义表结构。例如，同一电商系统的用户数据可表示为：

{
    "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
    "username": "john_doe",
    "email": "john@example.com",
    "orders": [
        {
            "order_id": 1001,
            "order_date": ISODate("2023-01-15")
        },
        {
            "order_id": 1002,
            "order_date": ISODate("2023-02-20")
        }
    ]
}

这种模式支持嵌套数据存储，适合快速迭代的业务场景。但过度嵌套可能导致查询效率下降，且缺乏多文档事务支持（MongoDB 4.0前）。

三、查询操作效率对比

1. 复杂查询的实现

关系数据库通过SQL支持多表关联查询，例如查询用户及其订单：

SELECT u.username, o.order_id, o.order_date
FROM Users u
JOIN Orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.user_id = 1;

而MongoDB需通过多次查询或$lookup聚合操作实现类似功能：

db.users.aggregate([
    { $match: { user_id: 1 } },
    { $lookup: {
        from: "orders",
        localField: "user_id",
        foreignField: "user_id",
        as: "orders"
    }}
]);

关系数据库在复杂查询场景下性能更优，尤其适合需要多维度分析的业务系统。

2. 索引优化策略

两者均支持索引优化，但实现方式不同。MySQL的B+树索引适合范围查询：

CREATE INDEX idx_order_date ON Orders(order_date);

MongoDB支持单字段索引、复合索引和地理空间索引：

db.orders.createIndex({ order_date: 1 });
db.orders.createIndex({ "user.location": "2dsphere" });

NoSQL的索引灵活性更高，但需注意索引过多会降低写入性能。

四、事务处理能力对比

1. ACID特性支持

关系数据库严格遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，例如MySQL的InnoDB引擎支持多行事务：

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

MongoDB 4.0+版本支持多文档事务，但性能开销较大：

const session = db.getMongo().startSession();
session.startTransaction();
try {
    db.accounts.updateOne(
        { user_id: 1 },
        { $inc: { balance: -100 } },
        { session }
    );
    db.accounts.updateOne(
        { user_id: 2 },
        { $inc: { balance: 100 } },
        { session }
    );
    session.commitTransaction();
} catch (error) {
    session.abortTransaction();
}

2. 分布式事务挑战

在分布式架构中，关系数据库通常通过两阶段提交（2PC）实现跨库事务，但存在性能瓶颈。NoSQL数据库如MongoDB采用最终一致性模型，通过副本集（Replica Set）保证数据可用性，适合高并发写入场景。

五、扩展性与维护成本分析

1. 水平扩展能力

关系数据库的扩展依赖分库分表中间件（如ShardingSphere），而NoSQL数据库天然支持水平扩展。例如，MongoDB的分片集群可自动平衡数据分布：

sh.addShard("rs0/mongodb-node1:27017,mongodb-node2:27017");
sh.enableSharding("ecommerce");
sh.shardCollection("ecommerce.orders", { order_date: 1 });

2. 运维复杂度

关系数据库需要专业DBA维护索引、慢查询和备份策略，而NoSQL数据库的运维自动化程度更高，但需关注分片键选择和副本集同步延迟问题。

六、选型建议与实践指导

1. 强一致性场景：选择关系数据库，如金融交易系统需严格保证资金安全。
2. 快速迭代场景：选择NoSQL数据库，如物联网设备数据采集需灵活应对数据结构变化。
3. 混合架构设计：可采用”关系数据库+NoSQL”的组合方案，例如用MySQL存储核心业务数据，用Redis缓存热点数据，用MongoDB存储日志数据。
4. 性能测试建议：在实际选型前，应通过压测工具（如JMeter、Sysbench）模拟业务负载，对比两者的QPS（每秒查询数）和延迟指标。

七、实验结论

NoSQL数据库在扩展性、开发效率和半结构化数据处理方面表现优异，适合互联网高并发场景；关系数据库在事务完整性、复杂查询和结构化数据处理上仍具优势，适合传统企业应用。开发者应根据业务需求、团队技术栈和长期维护成本综合决策，避免盲目追求技术潮流。