MySQL 和 NoSQL 都是数据库管理系统，但它们有不同的设计理念、数据存储方式和适用场景。下面是它们之间的主要区别：
1. 数据模型
MySQL: 关系型数据库，使用表格形式存储数据。数据是结构化的，每个表都有预定义的模式(schema)，并且数据以行和列的形式组织。
NoSQL: 非关系型数据库，数据存储方式更灵活。常见的NoSQL数据库包括键值存储、文档存储、列存储和图形存储等。数据不需要遵循严格的模式，因此可以存储结构化、半结构化或非结构化的数据。
2. 扩展性
MySQL: 传统的MySQL数据库在水平扩展上较为困难，通常通过垂直扩展(增加更强大的硬件)来提高性能。但现代的MySQL也支持一些分布式功能，如主从复制、分区等。
NoSQL: 通常支持水平扩展(通过增加更多的节点来扩展存储和计算能力)，这使得它们在大规模数据存储和高并发情况下表现更加优异。
3. 事务支持
MySQL: 支持ACID事务(原子性、一致性、隔离性和持久性)，因此适合对数据一致性要求高的场景，比如金融、银行等需要严格事务控制的应用。
NoSQL: 大部分NoSQL数据库不支持ACID事务，或者只支持部分事务特性。它们更注重可扩展性和性能，因此在一致性方面可能会作出一些妥协(例如，CAP定理中的"可用性"和"分区容错性"更为重要)。
4. 查询语言
MySQL: 使用标准的SQL(结构化查询语言)，通过查询语言对数据进行操作。这让MySQL在数据查询和操作上具有强大的表达能力，支持复杂的JOIN、GROUP BY等操作。
NoSQL: 不使用SQL查询语言。每种NoSQL数据库都有自己特定的查询方式(如MongoDB使用BSON格式进行查询，Cassandra使用CQL等)。
5. 一致性与可用性
MySQL: 强调一致性和数据完整性，适合需要严格一致性的应用。
NoSQL: 根据不同的数据库和配置，通常可以提供更好的可用性和分布式特性，但在一致性方面可能做出妥协，采用最终一致性模型。
6. 适用场景
MySQL: 适用于需要结构化数据存储并且需要严格的事务控制和一致性的应用，如金融系统、关系密集型业务、ERP系统等。
NoSQL: 适用于大数据、快速变化的应用、灵活的数据模型或高并发需求的场景，如社交媒体、实时分析、大数据平台、日志系统等。
什么时候使用 MySQL 与 NoSQL 数据库
使用 MySQL 的场景
结构化数据和事务性要求高的应用：
例如，金融、银行、ERP系统、电子商务等应用，要求数据的ACID事务特性，确保数据的一致性、可靠性。
数据模型固定、复杂的查询需求：
当数据表结构固定，且查询频繁涉及复杂的JOIN、GROUP BY、排序等操作时，MySQL非常适合，因为它支持标准的SQL语言和强大的查询能力。
小到中规模的应用：
当数据量不是非常庞大且不需要高频的水平扩展时，MySQL通常能够提供足够的性能。
关系型数据：
如果数据有严格的关系(例如用户与订单之间的关系)，MySQL的表格结构更容易进行建模和管理。
使用 NoSQL 的场景
高并发、高可用、大规模数据：
NoSQL数据库在需要处理大量数据并且具有高并发、低延迟要求的场景下表现优异。例如社交网络、在线广告、大数据处理、日志分析等。
灵活的、非结构化的数据模型：
对于需要存储灵活或不规则数据(如JSON格式的文档，图片、视频等)，NoSQL特别适合。例如，MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，适合存储和查询JSON数据。
需要水平扩展的场景：
当数据量迅速增长，且需要通过增加服务器节点来进行水平扩展时，NoSQL数据库往往更具优势。例如，Cassandra、HBase等分布式NoSQL数据库在处理大量分布式数据时更具弹性。
最终一致性：
对于不需要严格一致性的应用(如社交媒体、新闻网站等)，NoSQL数据库通常提供更好的可扩展性和更高的吞吐量，牺牲一定的实时一致性以获得更好的可用性。
需要快速原型开发：
当开发周期很短，且数据模型可能随时变化时，NoSQL的灵活性和模式无关特性使得它更加适合快速迭代和原型开发。
MySQL：适合数据结构固定、需要严格事务和一致性的应用，典型场景为传统的关系型数据应用，如金融、订单管理、ERP系统等。
NoSQL：适合大数据、高并发、非结构化或半结构化数据的应用，典型场景包括社交网络、日志分析、内容管理系统、大规模互联网应用等。
