（mysql、oracle、pgsql、mongodb、redis、es）主流数据库的核心差异

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

1. 需要强事务？

   • 是 → Oracle（金融级） / PostgreSQL（开源首选）
   • 否 → 考虑NoSQL

2. 数据结构是否变化频繁？

   • 是 → MongoDB / Elasticsearch
   • 否 → 关系型数据库

3. QPS要求＞10万？

   • 是 → Redis（缓存） / MongoDB（写入）
   • 否 → MySQL / PostgreSQL

4. 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。