在真实系统中，“不用 MySQL，用什么？” 往往不是技术偏好问题，而是数据模型、访问模式、规模和成本共同决定的结果。
本文从工程实践出发，系统梳理 MySQL 之外的主流数据库类型，说明各自的适用场景、优缺点与对比要点。
一、关系型数据库（RDBMS）1. MySQL / MariaDB（基准对照）特点：
表结构清晰、ACID 事务SQL 成熟、生态完善OLTP 场景事实标准局限：
水平扩展能力有限复杂分析性能一般MySQL 通常作为**选型对比的“基线”**。
2. PostgreSQL（Postgres）定位：更强大的通用关系型数据库
优势：
SQL 标准支持极好支持 JSONB、数组、全文索引、GIS查询优化器能力强劣势：
运维复杂度略高社区插件质量参差适用场景：
复杂查询混合结构化 / 半结构化数据对一致性要求极高的系统对比 MySQL：
功能更强学习与运维成本更高3. Oracle / SQL Server定位：传统企业级数据库
优势：
强一致性、稳定性极高完整的企业级特性劣势：
授权和运维成本极高上云和扩展灵活性差适用场景：
金融、政企核心系统二、NoSQL 数据库NoSQL 的核心价值是：
用一致性或事务能力，换取扩展性与性能
4. Redis（键值数据库）定位：内存级高速存储
优势：
极低延迟（毫秒 / 微秒级）数据结构丰富（String / Hash / List / ZSet）劣势：
内存成本高不适合复杂查询典型场景：
缓存分布式锁计数器、排行榜5. MongoDB（文档数据库）定位：Schema 灵活的文档存储
优势：
JSON 文档模型快速迭代、结构灵活劣势：
复杂事务支持有限JOIN 能力弱适用场景：
内容系统日志 / 事件存储快速原型6. Cassandra / HBase（列族数据库）定位：超大规模分布式存储
优势：
水平扩展能力极强高可用、无单点劣势：
查询能力有限运维复杂适用场景：
海量时间序列监控数据IoT 数据三、分析型数据库（OLAP）OLAP 的目标是：
少量写入，大规模分析查询
7. ClickHouse定位：实时分析型数据库
优势：
列式存储查询性能极高劣势：
事务能力弱不适合频繁更新适用场景：
日志分析行为分析指标聚合8. Doris / StarRocks定位：MPP 分析数据库
优势：
MySQL 协议实时 + 离线分析劣势：
写入链路复杂适用场景：
实时数仓BI 分析四、搜索与时序数据库9. Elasticsearch定位：搜索 + 分析引擎
优势：
全文搜索能力强聚合分析灵活劣势：
内存消耗大不适合作为主库适用场景：
搜索日志检索运维监控10. InfluxDB / Prometheus TSDB定位：时间序列数据库
优势：
时序数据压缩高效聚合函数丰富劣势：
通用查询能力弱适用场景：
监控指标性能数据五、新趋势：NewSQL / 分布式数据库11. TiDB定位：分布式 MySQL 兼容数据库
优势：
水平扩展强一致性劣势：
架构复杂成本高于单机 MySQL适用场景：
大规模 OLTPMySQL 扩展瓶颈12. CockroachDB / YugabyteDB定位：全球分布式数据库
优势：
强一致跨地域部署劣势：
延迟不可避免六、核心对比总结需求
推荐类型
强事务 + OLTP
MySQL / PostgreSQL
高并发缓存
Redis
结构灵活
MongoDB
实时分析
ClickHouse
搜索
Elasticsearch
海量时序
Cassandra / TSDB
水平扩展 OLTP
TiDB
七、选型一句话原则不要用 Redis 当数据库不要用 ES 当主库不要用 OLAP 扛 OLTP不要为了“先进”而引入复杂系统数据库选型的本质：数据模型 + 访问模式 + 规模预期。