一、核心架构与数据模型对比

1.1 MongoDB：文档型数据库的灵活性

MongoDB采用BSON（二进制JSON）格式存储文档，其核心优势在于无固定模式（Schema-less）设计。开发者可动态添加字段，无需预先定义表结构。例如，存储用户信息时，不同用户可包含完全不同的字段：

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "hobbies": ["reading", "hiking"],
  "address": {
    "city": "New York",
    "zip": "10001"
  }
}
// 另一用户可能缺少address字段
{
  "name": "Bob",
  "age": 25,
  "tags": ["developer", "gamer"]
}

这种灵活性使其非常适合快速迭代的开发场景，如初创公司或需要频繁调整数据结构的项目。但缺点是缺乏强制约束，可能导致数据不一致。

1.2 MySQL：关系型数据库的成熟性

MySQL作为经典的关系型数据库，采用表格形式存储数据，通过外键约束实现数据关联。例如，用户表与订单表的关联：

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  email VARCHAR(100) UNIQUE
);
CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  amount DECIMAL(10,2),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

MySQL的优势在于强一致性和事务支持（ACID特性），适合金融、电商等需要严格数据完整性的场景。但固定模式导致扩展性受限，修改表结构需执行ALTER TABLE，可能锁表影响性能。

1.3 PostgreSQL：功能丰富的关系型数据库

PostgreSQL同样属于关系型数据库，但提供了更丰富的功能，如JSONB类型（支持索引的二进制JSON存储）、全文搜索、地理空间数据支持等。例如，存储包含地理信息的文档：

CREATE TABLE locations (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  data JSONB,
  geom GEOMETRY(Point, 4326)
);
INSERT INTO locations (data, geom) VALUES (
  '{"name": "Central Park", "type": "park"}',
  ST_GeomFromText('POINT(-73.968 40.785)', 4326)
);

PostgreSQL的扩展性优于MySQL，支持自定义函数、存储过程和插件。但其复杂度较高，学习曲线较陡峭。

二、性能与扩展性对比

2.1 水平扩展能力

• MongoDB：天然支持分片（Sharding），通过将数据分散到多个节点实现水平扩展。例如，按用户ID范围分片：

  sh.addShard("shard0001/mongodb-node1:27017,mongodb-node2:27017");
  sh.enableSharding("mydb");
  sh.shardCollection("mydb.users", { "user_id": 1 });

  适合高吞吐、低延迟的读写场景，如物联网数据采集。

• MySQL：传统上依赖主从复制和读写分离，水平扩展能力有限。虽然可通过分库分表（如ShardingSphere）实现扩展，但增加了运维复杂度。

• PostgreSQL：通过Citus扩展或TimescaleDB（时序数据）实现分片，但原生支持较弱，通常用于垂直扩展（提升单机性能）。

2.2 写入性能

• MongoDB：写入性能优异，尤其适合批量插入。其Write Concern机制允许调整一致性级别（如w:1表示主节点确认，w:majority表示多数节点确认）。

• MySQL：InnoDB存储引擎支持行级锁，但高并发写入时可能因锁竞争导致性能下降。

• PostgreSQL：MVCC（多版本并发控制）机制支持高并发写入，但事务开销略高于MySQL。

2.3 查询性能

• MongoDB：支持丰富的查询操作（如$elemMatch、$geoNear），但复杂聚合查询性能可能不如关系型数据库。

• MySQL：索引优化成熟，适合简单到中等复杂度的查询。但JSON字段查询性能弱于PostgreSQL的JSONB。

• PostgreSQL：JSONB支持GIN索引，可高效查询嵌套字段。例如：

  SELECT * FROM locations WHERE data @> '{"type": "park"}';

三、适用场景与选型建议

3.1 选择MongoDB的场景

• 数据模型频繁变化（如A/B测试中的用户行为数据）。
• 需要快速开发原型（如MVP产品）。
• 高吞吐、低延迟的写入场景（如日志收集）。

建议：优先用于非关键业务或允许最终一致性的场景。

3.2 选择MySQL的场景

• 需要强事务一致性的系统（如银行交易）。
• 传统业务系统（如ERP、CRM）。
• 预算有限且团队熟悉关系型数据库。

建议：中小型项目或对数据一致性要求高的场景。

3.3 选择PostgreSQL的场景

• 复杂查询需求（如地理空间分析、全文搜索）。
• 需要扩展数据类型（如JSONB、数组）。
• 长期演进的系统（如SaaS平台）。

建议：大型项目或需要高级功能的场景。

四、总结与决策框架

维度	MongoDB	MySQL	PostgreSQL
数据模型	文档型，无固定模式	关系型，固定模式	关系型，支持JSONB等扩展
扩展性	水平扩展强	依赖分库分表	通过扩展实现分片
一致性	最终一致性（可配置）	强一致性	强一致性
复杂查询	聚合查询有限	成熟但JSON查询弱	JSONB、地理空间等支持强
学习成本	低	低	中高

决策建议：

1. 初创公司/快速迭代：优先MongoDB，利用其灵活性。
2. 传统业务/强一致性：选择MySQL，降低风险。
3. 复杂业务/长期演进：考虑PostgreSQL，获取更丰富的功能。

最终，数据库选型需结合团队技术栈、业务需求和长期维护成本综合评估。