一、核心定位与适用场景差异

1.1 MongoDB：文档型数据库的代表

MongoDB采用BSON文档格式存储数据，其核心优势在于无固定模式和水平扩展能力。例如电商平台的商品信息管理场景，不同品类的商品可能包含完全不同的属性字段，传统关系型数据库需要创建多个表或大量空值列，而MongoDB可通过一个products集合动态存储：

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "name": "智能手机",
  "specs": {
    "屏幕尺寸": "6.7英寸",
    "摄像头": "4800万像素三摄"
  },
  "inventory": 120
}
{
  "_id": ObjectId("507f191e810c19729de860ea"),
  "name": "笔记本电脑",
  "specs": {
    "处理器": "i7-12700H",
    "内存": "16GB DDR5"
  },
  "inventory": 45
}

这种灵活性使其特别适合内容管理系统（CMS）、物联网设备数据采集等场景。但文档嵌套过深（超过3层）会导致查询性能下降，需通过$unwind操作分解数组字段。

1.2 MySQL：关系型数据库的标杆

作为OLTP（在线事务处理）领域的经典选择，MySQL的强一致性事务支持（ACID）和主从复制架构，使其成为金融交易、订单处理等场景的首选。以银行转账为例：

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE user_id = 2;
COMMIT;

InnoDB引擎通过行级锁和MVCC（多版本并发控制）机制，在保证数据一致性的同时实现高并发。但面对复杂查询时，JOIN操作可能成为性能瓶颈，需通过索引优化（如覆盖索引）或反规范化设计缓解。

1.3 PostgreSQL：功能全面的企业级数据库

PostgreSQL在保留关系型特性基础上，通过JSONB类型和扩展机制（如PostGIS地理空间扩展）实现了对半结构化数据的支持。例如物流系统的轨迹数据存储：

CREATE TABLE shipments (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  route JSONB NOT NULL,
  current_location POINT
);
INSERT INTO shipments (route, current_location) 
VALUES ('{"stops": [{"lat": 39.9, "lon": 116.4}, {"lat": 31.2, "lon": 121.5}]}', POINT(116.4, 39.9));

其CTE（公共表表达式）和窗口函数（如ROW_NUMBER()）在数据分析场景中表现突出，但复杂查询的规划时间（Query Planning）可能较长，需通过EXPLAIN ANALYZE优化执行计划。

二、性能与扩展性对比

2.1 写入性能

• MongoDB：通过WiredTiger存储引擎的文档级锁和批量写入（bulkWrite）实现高吞吐，测试显示单节点可达5万ops/s（插入操作）
• MySQL：InnoDB的聚簇索引设计使主键写入效率高，但二级索引维护会带来额外开销，建议采用自增主键
• PostgreSQL：TOAST机制自动处理大对象存储，但WAL（预写日志）写入可能成为瓶颈，可通过synchronous_commit参数调整

2.2 查询优化

• 索引策略：
  • MongoDB支持单字段、复合、多键、地理空间等8种索引类型
  • MySQL的覆盖索引可避免回表操作，如SELECT id FROM users WHERE age > 30
  • PostgreSQL的BRIN索引对排序数据高效，GIN索引适合全文检索
• 执行计划：
  • MongoDB的explain()输出包含winningPlan字段显示实际执行路径
  • PostgreSQL的EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)可显示缓存命中情况

2.3 扩展架构

• 分片方案：
  • MongoDB原生支持自动分片（基于范围或哈希）
  • MySQL需通过中间件（如ProxySQL）或应用层分片
  • PostgreSQL的Citus扩展提供水平分片能力
• 高可用：
  • MongoDB的副本集（Replica Set）支持自动故障转移
  • MySQL Group Replication实现多主复制
  • PostgreSQL的流复制（Streaming Replication）延迟通常<1秒

三、选型决策框架

3.1 技术维度评估表

评估项	MongoDB	MySQL	PostgreSQL
模式灵活性	★★★★★	★☆☆☆☆	★★☆☆☆
事务支持	★★☆☆☆	★★★★★	★★★★☆
复杂查询	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★★
扩展成本	★★★★☆	★★☆☆☆	★★★☆☆
生态成熟度	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆

3.2 典型场景建议

• 选择MongoDB当：
  • 数据模型频繁变更（如A/B测试配置）
  • 需要快速开发原型（Schema-less特性）
  • 写入吞吐量>1万ops/s
• 选择MySQL当：
  • 核心业务需要强一致性（如支付系统）
  • 查询模式相对固定
  • 团队熟悉LAMP架构
• 选择PostgreSQL当：
  • 需要地理空间分析（如外卖配送范围）
  • 复杂报表查询（如财务分析）
  • 计划使用扩展功能（如时序数据处理）

四、实施建议

1. 混合架构实践：某电商平台采用MySQL处理订单主表，MongoDB存储商品详情，PostgreSQL进行销售分析
2. 迁移策略：使用AWS DMS或阿里云DTS工具进行异构数据库迁移，注意数据类型转换（如MySQL的DATETIME→PostgreSQL的TIMESTAMPTZ）
3. 监控体系：
   • MongoDB：mongostat监控操作计数，mongotop跟踪集合级I/O
   • MySQL：Performance Schema捕获锁等待，pt-query-digest分析慢查询
   • PostgreSQL：pg_stat_statements跟踪SQL执行统计

数据库选型需结合业务特性、团队技能和长期演进需求。建议通过PoC（概念验证）测试关键场景的性能指标，例如使用sysbench进行基准测试，或针对特定查询编写自定义测试脚本。随着云原生数据库服务（如AWS Aurora、Azure Cosmos DB）的成熟，开发者还应考虑托管服务带来的运维简化优势。