1. MySQL与MongoDB
MySQL和MongoDB都是当前非常流行的数据库管理系统，它们都拥有自己的优缺点。MySQL是关系型数据库管理系统，被广泛应用在数据存储、数据管理以及数据处理等领域。而MongoDB则是一个面向文档的NoSQL数据库管理系统，具有高性能、高可用性、高扩展性等特点。
那么，在高并发性能方面，这两个数据库该如何选择呢？下文将分别从性能测试、数据访问速度以及数据处理能力等方面进行分析，以帮助大家更好地选择适合自己需求的数据库管理系统。
2. 性能测试对比
2.1 MySQL性能测试
MySQL的performance_schema插件可以提供详细的性能测试数据，比如锁定等待时间、查询执行时间、IO操作等。我们可以通过performance_schema插件来进行MySQL的性能测试。
-- 创建测试表
CREATE TABLE employee (
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
salary FLOAT(8,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
-- 插入10000条测试数据
INSERT INTO employee (name, age, salary)
SELECT 'user' + CAST((number+1) AS CHAR), FLOOR(RAND()*60) + 18, ROUND(RAND() * 10000, 2)
FROM numbers
然后运行以下命令进行性能测试：
-- 查看是否启用performance_schema
SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';
-- 查看进程信息
SELECT * FROM performance_schema.threads;
-- 查看等待锁的数量
SELECT COUNT(*) FROM performance_schema.data_locks;
-- 查看MYSQL的内部锁定等待时间
SELECT
events.*
FROM
performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name AS events
WHERE
events.WAIT_EVENT_NAME LIKE '%lock%';
2.2 MongoDB性能测试
MongoDB提供了一个内置的基准测试工具-mongoperf，它可以用于测试服务器的吞吐量、延迟以及服务器的吞吐量的极限。mongoperf使用YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）作为基准测试容器来测试MongoDB服务器的性能。
以下为使用mongoperf进行MongoDB性能测试的示例命令：
./mongoperf --trialTime 20 --trialCount 50 --size 1000 --host 127.0.0.1:27017
3. 数据访问速度对比
在数据访问速度方面，MongoDB采用面向文档的数据存储模型，所以存储和读取数据时速度比较快，而MySQL则采用关系数据库模型，相对来讲MySQL的数据读取速度较慢。但是，如果数据表中字段较少，对于少量数据的存储和读取，相较之下MySQL的速度则要快一些。
4. 数据处理能力对比
当涉及到复杂查询和数据处理时，MySQL则比MongoDB性能更为出色，因为MySQL具有ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的特性，支持更多的数据处理操作。相反，MongoDB提供的复杂查询工具则要更加灵活，并且在大型可扩展项目开发和用户数据处理方面表现较强。
5. 结论
综上所述，MySQL和MongoDB在高并发性能方面的选择还需要根据具体的应用场景和需求来定夺。如果需要进行相对复杂的查询和处理大量数据，或者需要支持ACID的特性，则可以选择MySQL作为首选；但如果衡量性能时更加看重数据的访问速度、可伸缩性以及对JSON数据的灵活支持，则MongoDB更加具有优势。