以下是主流数据库的核心差异及适用场景的全面对比，结合技术特性和实际应用需求整理：
📊 一、数据库分类与核心差异
1. 关系型数据库（RDBMS）
| 数据库 | 核心特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MySQL | 开源、读写性能均衡，易用性高，但复杂查询较弱 | Web应用（博客/电商）、中小企业OLTP系统（如用户管理） |
| Oracle | 商业级、强事务支持（RAC集群）、功能全面，成本高 | 金融核心系统（银行交易）、大型ERP（复杂事务） |
| PostgreSQL | 开源、功能最强（支持JSONB/GIS）、复杂查询优化好 | 空间计算（PostGIS）、混合负载（OLTP+OLAP）、JSON文档存储 |
2. 非关系型数据库（NoSQL）
| 数据库 | 类型 | 核心特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| MongoDB | 文档型 | 无Schema、嵌套数据支持，写入吞吐高 | 内容管理（知乎评论）、实时分析（Uber行程数据） |
| Redis | 键值型 | 内存存储、微秒级读写，支持数据结构（如有序集合） | 缓存（京东秒杀）、实时排行榜（游戏战力榜） |
| Elasticsearch | 搜索引擎 | 全文检索、实时聚合分析，分布式扩展强 | 日志分析（ELK栈）、商品搜索（电商平台） |
⚖️ 二、关键能力对比
| 维度 | MySQL | Oracle | PostgreSQL | MongoDB | Redis | Elasticsearch |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 事务支持 | ACID（InnoDB） | 强ACID（RAC） | 强ACID（MVCC） | 多文档事务（4.0+） | 部分支持 | 不支持 |
| 扩展性 | 垂直扩展+分库 | 垂直扩展+RAC | 水平扩展（Citus） | 原生分片 | 集群分片 | 分布式扩展 |
| 查询复杂度 | 中等 | 高（PL/SQL） | 极高（CTE/窗口函数） | 中等（MQL） | 简单键值查询 | 复杂聚合分析 |
| 数据模型 | 严格表结构 | 严格表结构 | 表+JSONB/数组 | 动态文档 | 键值/数据结构 | JSON文档 |
| 典型QPS | 10万+ | 100万+ | 50万+ | 100万+（写入） | 100万+ | 10万+（搜索） |
注：QPS受硬件和场景影响，此为典型参考值。
🚀 三、适用场景详解
1. MySQL
- 场景：
- 电商前台（商品列表页）
- 博客系统（用户/文章管理）
- 案例：中小型电商用MySQL存订单，配合Redis缓存库存。
2. Oracle
- 场景：
- 银行核心系统（跨行转账需强事务）
- 电信计费系统（高并发账单处理）
- 局限：成本高，中小项目可选PostgreSQL替代。
3. PostgreSQL
- 场景：
- 地理计算：物流路径优化（PostGIS）
- 混合分析：实时报表（窗口函数聚合数据）
- 案例：滴滴用PostgreSQL+PostGIS计算最短路线。
4. MongoDB
- 场景：
- 快速迭代：短视频元数据（快手动态增减视频标签）
- 嵌套数据：电商商品SKU（多规格存储）
- 避坑：超过1000万文档需分片，避免关联查询。
5. Redis
- 场景：
- 秒杀系统：京东618用Redis集群扛住100万+/秒请求
- 会话存储：微信Web版存3亿+在线用户状态
- 局限：Value＞10KB时性能骤降，需控制数据大小。
6. Elasticsearch
- 场景：
- 日志分析：ELK栈实时监控服务器指标
- 商品搜索：淘宝商品多维度筛选（价格/评分）
- 优势：近实时检索（1秒内延迟）。
🧩 四、选型决策树
需要强事务？
- 是 → Oracle（金融级） / PostgreSQL（开源首选）
- 否 → 考虑NoSQL
数据结构是否变化频繁？
- 是 → MongoDB / Elasticsearch
- 否 → 关系型数据库
QPS要求＞10万？
- 是 → Redis（缓存） / MongoDB（写入）
- 否 → MySQL / PostgreSQL
需要复杂分析？
- 是 → PostgreSQL（CTE/窗口函数） / Elasticsearch（聚合）
- 否 → 键值/文档数据库
💡 混合架构示例：
- 社交平台：PostgreSQL（用户关系） + Redis（在线状态） + Elasticsearch（动态搜索）
- 物联网系统：MongoDB（设备日志） + TimescaleDB（时序分析）
💎 总结
- 关系型：强事务+复杂查询 → 金融/ERP（Oracle/PostgreSQL）
- 文档型：灵活Schema+高吞吐 → 内容/物联网（MongoDB）
- 内存型：微秒级响应 → 缓存/实时计算（Redis）
- 搜索型：全文检索+聚合 → 日志/商品搜索（Elasticsearch）
决策本质是平衡 一致性、扩展性 和 开发效率。现代项目常组合使用（如MySQL+Redis），而非单一数据库通吃所有场景。