1. MongoDB介绍
MongoDB是一个开源的文档型数据库管理系统，使用C++语言编写，支持JSON格式的数据存储。其核心思想是面向文档的数据存储，支持灵活的数据模型，能够支持复杂的数据结构，例如数组和嵌套文档等。 MongoDB能够快速存取大量的非结构化数据，因此备受开发者们的追捧。
2. MySQL介绍
MySQL是一种关系型数据库管理系统，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、macOS等。 MySQL是一个被广泛使用的关系型数据库，支持SQL查询语言，其作为一种传统的关系型数据库系统，在企业中具有较高的市场占有率。
3. MongoDB的优点
3.1 灵活的数据模型
MongoDB的数据模型是以文档为基本单位的，与传统的关系型数据库的表格模型不同。文档可以容纳任意数量的属性，且每个属性可以包含任何类型的数据，也可以嵌套其他文档，这种灵活性能够很好地满足一些非结构化数据的存储与处理需求。
db.inventory.insertOne(
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }
);
如上述代码展示的一条文档，size字段嵌套一个对象，在传统的关系型数据库中，这样的数据可能需要拆分存储在多张表格中。
3.2 易于水平扩展
MongoDB在分布式环境下有着很好的扩容性能，通过对现有的服务器群进行扩展，可以实现水平扩展，以支持更高的并发和更大的数据量， MongoDB自带sharding机制，即分片机制，将数据分散在多台服务器上，从而提高系统的可用性。
3.3 丰富的查询功能
MongoDB的查询语言可以更方便地对文档类型的数据进行查询，例如可以按照属性名称和属性值进行查询，也可以通过复杂的条件表达式过滤数据，同时还支持聚合查询等操作。
db.inventory.find( { qty: { $gt: 20 } } )
如上述代码展示过滤出inventory集合中qty字段大于20的文档。
4. MongoDB的缺点
4.1 不适合一些事务性操作
在MongoDB中，由于数据的非结构化特性，不支持传统关系型数据库中的事务特性，因此在一些需要强一致性和事务性操作的业务场景中受到一定限制。
4.2 性能瓶颈
随着数据量的不断扩张，MongoDB在运行效率方面有时会遭受一些瓶颈，这意味着在高并发应用中，包括较大的数据集和复杂的查询，可能导致性能下降。
5. MySQL的优点
5.1 可靠性好
MySQL是一种传统的关系型数据库，其支持的高效性和可靠性已经经过了长时间的检验，并且也获得了广泛的应用。其他一些开源数据库，包括MongoDB，还没有经过如此严格和广泛的测试和验证。
5.2 操作相对简单
对于熟练管理MySQL的开发者来说，构建和管理MySQL数据库通常是比较简单的, MySQL也有丰富的工具和技术支持，能够很好地支持MySQL的使用、开发、管理和维护。
5.3 支持事务特性
MySQL可以支持ACID事务特性，其在数据操作时，能够保证完整性、一致性、隔离性和持久性，这也在一些特殊的业务场景中能够获得针对事务性操作的技术支持。
6. MySQL的缺点
6.1 不能适应非结构化数据
MySQL是一种基于表格模型的关系型数据库，不能很好地适应非结构化数据的存储和处理，导致其在某些业务场景中的适应性受到了限制。
6.2 不支持云原生应用
MySQL与云计算的结合程度较低，尤其是在云原生应用方面，使用MySQL可能会受到限制。而像MongoDB这样的云原生数据库则天然地支持与云计算的无缝集成。
6.3 单点故障的问题
MySQL的高可用性和可靠性依赖于单点故障布局的复杂设置，如果这些设置不正确，可能会影响整个应用程序的正常运行，导致服务中断和数据损失。
7. 总结
在选择MongoDB或MySQL时，需要结合自身的业务需求和数据存储的特点进行比较和选择。如果业务场景中需要存储非结构化的文档类型数据，或者需要水平扩展和更好的可扩展性，那么MongoDB可能是更好的选择。而如果业务场景中需要严格的一致性和事务性处理，或者更加稳定和安全的数据操作方式，那么MySQL可能是更好的选择。实际上，很多企业会将两种数据库进行结合使用，以满足不同的需求和场景。