一、事务处理能力对比

1.1 MySQL的事务引擎

-- InnoDB事务示例
START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
UPDATE payments SET status = 'paid' WHERE order_id = 1001;
COMMIT;

特性：

• 默认REPEATABLE READ隔离级别
• 支持行级锁和间隙锁
• 两阶段提交实现XA事务

案例：电商系统订单支付时，需要同时更新账户余额和订单状态，使用InnoDB确保原子性

1.2 PostgreSQL的MVCC机制

BEGIN;
UPDATE products SET stock = stock - 5 WHERE id = 300;
INSERT INTO orders (product_id, quantity) VALUES (300, 5);
COMMIT;

特性：

• 基于多版本并发控制（MVCC）
• 默认READ COMMITTED隔离级别
• 支持SSI（可串行化快照隔离）

案例：金融系统要求精确的资金流水记录，使用SSI隔离级别避免幻读

1.3 MongoDB的文档事务

// 4.0+版本多文档事务
session.startTransaction();
db.orders.insertOne({_id: 1001, items: [...]});
db.inventory.updateMany(
    {_id: {$in: [101,102]}},
    {$inc: {stock: -1}}
);
session.commitTransaction();

特性：

• 4.0版本开始支持多文档事务
• 默认60秒事务超时
• 分片集群需配置事务管理器

案例：物流系统同时更新运单状态和库存位置时，必须使用跨文档事务

二、索引优化策略剖析

2.1 索引类型对比

索引类型	MySQL	PostgreSQL	MongoDB
B树索引	✅	✅	✅
哈希索引	✅(Memory引擎)	✅	❌
全文索引	✅(5.6+)	✅	✅
空间索引	✅	✅	✅(GeoJSON)
数组索引	❌	✅	✅

2.2 实战优化案例

场景：用户表需要支持姓名模糊查询和年龄范围查询

MySQL方案：

CREATE INDEX idx_name_age ON users (name(20), age);
SELECT * FROM users 
WHERE name LIKE '张%' AND age BETWEEN 20 AND 30;

PostgreSQL方案：

CREATE INDEX idx_users_trgm ON users USING gin (name gin_trgm_ops);
SELECT * FROM users 
WHERE name % '张三' AND age BETWEEN 20 AND 30;

MongoDB方案：

db.users.createIndex({name: "text", age: 1});
db.users.find({
    $text: {$search: "张三"},
    age: {$gte: 20, $lte: 30}
});

三、分布式架构适配方案

3.1 分片策略对比

MySQL：

-- 按用户ID范围分片
CREATE TABLE user_0 PARTITION OF users 
    FOR VALUES FROM (0) TO (1000000);
CREATE TABLE user_1 PARTITION OF users 
    FOR VALUES FROM (1000000) TO MAXVALUE;

PostgreSQL：

-- 使用Citus扩展
SELECT create_distributed_table('orders', 'user_id');
SELECT create_reference_table('products');

MongoDB：

sh.enableSharding("mydb");
sh.shardCollection("mydb.users", {_id: "hashed"});

3.2 读写分离实现

MySQL集群架构：

主库 -> Binlog -> 从库（同步）
           ↘ 从库（异步）
           ↘ 从库（半同步）

PostgreSQL流复制：

# 配置recovery.conf
standby_mode = on
primary_conninfo = 'host=master port=5432'

MongoDB副本集：

rs.initiate({
    _id: "rs0",
    members: [
        {_id: 0, host: "mongo1:27017"},
        {_id: 1, host: "mongo2:27017", arbiterOnly: true},
        {_id: 2, host: "mongo3:27017"}
    ]
});

四、选型决策树

五、性能压测数据

（示例基准测试结果，实际需自行验证）

测试场景	MySQL QPS	PostgreSQL QPS	MongoDB OPS
简单查询	12,345	10,987	15,432
复杂JOIN	2,345	3,789	N/A
批量插入	8,765	7,654	21,098
事务处理	1,234	1,567	987

六、最佳实践指南

1. OLTP场景：优先考虑PostgreSQL（复杂事务）或MySQL（简单事务）
2. JSON数据处理：PostgreSQL的JSONB类型 vs MongoDB文档存储
3. 地理空间数据：PostGIS vs MongoDB地理索引
4. 水平扩展需求：首选MongoDB分片集群
5. 混合负载场景：考虑使用PostgreSQL的HTAP能力

落地建议：互联网金融系统推荐PostgreSQL，物联网时序数据考虑MongoDB，传统ERP系统适合MySQL。实际选型需结合团队技术栈和运维能力综合评估。