MySQL
關系型數據庫。
在不同的引擎上有不同 的存儲方式。
查詢語句是使用傳統的sql語句，擁有較為成熟的體系，成熟度很高。
開源數據庫的份額在不斷增加，mysql的份額頁在持續增長。
缺點就是在海量數據處理的時候效率會顯著變慢。
Mongodb
非關系型數據庫(nosql ),屬於文檔型數據庫。先解釋一下文檔的數據庫，即可以存放xml、json、bson類型系那個的數據。這些數據具備自述性（self-describing），呈現分層的樹狀數據結構。數據結構由鍵值(key=>value)對組成。
存儲方式：虛擬內存+持久化。
查詢語句：是獨特的Mongodb的查詢方式。
適合場景：事件的記錄，內容管理或者博客平台等等。
架構特點：可以通過副本集，以及分片來實現高可用。
數據處理：數據是存儲在硬盤上的，只不過需要經常讀取的數據會被加載到內存中，將數據存儲在物理內存中，從而達到高速讀寫。
成熟度與廣泛度：新興數據庫，成熟度較低，Nosql數據庫中最為接近關系型數據庫，比較完善的DB之一，適用人群不斷在增長。
優勢：
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快速！在適量級的內存的Mongodb的性能是非常迅速的，它將熱數據存儲在物理內存中，使得熱數據的讀寫變得十分快，
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高擴展！
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自身的Failover機制！
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json的存儲格式！
缺點：主要是無事物機制！
分析一下Mysql和Mongodb應用場景
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1.如果需要將mongodb作為后端db來代替mysql使用，即這里mysql與mongodb 屬於平行級別，那么，這樣的使用可能有以下幾種情況的考量： (1)mongodb所負責部分以文檔形式存儲，能夠有較好的代碼親和性，json格式的直接寫入方便。(如日志之類) (2)從data models設計階段就將原子性考慮於其中，無需事務之類的輔助。開發用如nodejs之類的語言來進行開發，對開發比較方便。 (3)mongodb本身的failover機制，無需使用如MHA之類的方式實現。
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2.將mongodb作為類似redis ，memcache來做緩存db，為mysql提供服務，或是后端日志收集分析。 考慮到mongodb屬於nosql型數據庫，sql語句與數據結構不如mysql那么親和 ，也會有很多時候將mongodb做為輔助mysql而使用的類redis memcache 之類的緩存db來使用。 亦或是僅作日志收集分析。
MongoDB的應用場景
1）表結構不明確且數據不斷變大
MongoDB是非結構化文檔數據庫，擴展字段很容易且不會影響原有數據。內容管理或者博客平台等，例如圈子系統，存儲用戶評論之類的。
2）更高的寫入負載
MongoDB側重高數據寫入的性能，而非事務安全，適合業務系統中有大量“低價值”數據的場景。本身存的就是json格式數據。例如做日志系統。
3）數據量很大或者將來會變得很大
Mysql單表數據量達到5-10G時會出現明細的性能降級，需要做數據的水平和垂直拆分、庫的拆分完成擴展，MongoDB內建了sharding、很多數據分片的特性，容易水平擴展，比較好的適應大數據量增長的需求。
4）高可用性
自帶高可用，自動主從切換（副本集）
不適用的場景
1）MongoDB不支持事務操作，需要用到事務的應用建議不用MongoDB。
2）MongoDB目前不支持join操作，需要復雜查詢的應用也不建議使用MongoDB。
參考鏈接：https://www.cnblogs.com/printN/p/7199928.html、https://blog.csdn.net/zombres/article/details/82020931