选取 SQL 的原因:
- 结构化数据
- 严格的模式
- 关系型数据
- 需要复杂的联结操作
- 事务
- 清晰的扩展模式
- 既有资源更丰富：开发者、社区、代码库、工具等
- 通过索引进行查询非常快
选取 NoSQL 的原因：
- 半结构化数据
- 动态或灵活的模式
- 非关系型数据
- 不需要复杂的联结操作
- 存储 TB （甚至 PB）级别的数据
- 高数据密集的工作负载
- IOPS 高吞吐量 [ IOPS（Input/Output Operations Per Second）是一个用于计算机存储设备（如硬盘（HDD）、固态硬盘（SSD）或存储区域网络（SAN））性能测试的量测方式，可以视为是每秒的读写次数。]
适合 NoSQL 的示例数据：
- 埋点数据和日志数据
- 排行榜或者得分数据
- 临时数据，如购物车
- 频繁访问的（“热”）表
- 元数据／查找表
MongoDB 和 mysql 的应用常见分别是什么？mongodb的优势？
MySQL是关系型数据库。
优势：
在不同的引擎上有不同 的存储方式。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额也在持续增长。
缺点：
在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
优点：
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！
缺点：
不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。占用空间过大。
Mysql和Mongodb主要应用场景
1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类) (2)从datamodels设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。 (3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。
2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。
