面试题：微服务架构下Spring Cloud项目中关系型数据库与非关系型数据库的适用场景对比

Question

在Spring Cloud微服务架构的项目里，分别阐述关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）在数据一致性、读写性能、扩展性等方面的适用场景，并举出至少两个具体业务场景说明为何选用相应类型的数据库。

Answer 1

关系型数据库（如MySQL）

1. 数据一致性：
   • 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，遵循ACID原则，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。例如银行转账业务，必须保证转账操作要么完全成功，要么完全失败，不能出现部分成功的情况，以维持数据的一致性。
2. 读写性能：
   • 适用场景：读操作频繁且数据关联性强的场景。例如电商订单系统，需要频繁查询订单的详细信息，包括商品信息、用户信息等，这些数据之间存在关联关系，MySQL的索引机制和事务处理能高效支持此类查询。但对于高并发写操作，性能可能会受限。
3. 扩展性：
   • 适用场景：在数据规模相对可控，对事务处理和数据完整性要求高的场景下适用。比如企业的财务系统，数据量不会无限制增长，并且需要严格保证数据的准确性和完整性，MySQL通过主从复制等方式可实现一定程度的扩展性。

具体业务场景：

• 订单管理系统：订单数据需要严格的一致性，如订单状态的变更、订单金额的计算等，必须保证准确无误。同时，经常需要关联查询订单中的商品、用户等信息，MySQL的关系模型能很好满足需求。
• 用户信息管理系统：用户的基本信息（如姓名、身份证号等）需要保证一致性，且读操作（如登录验证、用户信息查询等）频繁，MySQL能高效处理。

非关系型数据库（如MongoDB）

1. 数据一致性：
   • 适用场景：适用于对数据一致性要求相对较低，但对数据可用性和分区容错性要求较高的场景，遵循最终一致性原则。例如社交平台的动态发布，用户发布动态后，允许在短时间内不同节点数据存在一定延迟，但最终会达到一致。
2. 读写性能：
   • 适用场景：高并发读写场景，尤其是写操作频繁的场景。MongoDB采用分布式存储和文档结构，能快速处理大量的写请求。例如物联网设备数据采集，设备不断产生数据写入数据库，MongoDB可轻松应对高并发写入。
3. 扩展性：
   • 适用场景：适合数据量快速增长且需要水平扩展的场景。MongoDB可以通过增加节点轻松实现水平扩展，以应对不断增长的数据量。比如日志记录系统，随着业务发展，日志数据量迅速增加，MongoDB能方便地进行扩展。

具体业务场景：

• 日志记录系统：日志数据量大且写入频繁，对数据一致性要求不高，MongoDB能高效处理写入，并且方便扩展以存储不断增长的日志数据。
• 社交平台动态存储：动态数据的读写操作并发度高，且允许一定程度的数据最终一致性，MongoDB的文档结构和分布式存储能快速处理用户发布动态及浏览动态的操作。