MongoDB 等非关系型数据库（NoSQL）相较于传统的关系型数据库（如 MySQL）具有以下优势：
1. 灵活的数据模型
- 无固定模式：MongoDB 使用文档模型（如 JSON/BSON），允许字段动态变化，无需预定义表结构，适合数据结构频繁变化的场景。
- 嵌套数据支持：文档可以嵌套数组和子文档，减少对多表关联的需求。
2. 高扩展性
- 水平扩展：MongoDB 支持分片（Sharding），通过添加服务器轻松扩展，适合处理大规模数据和高并发。
- 分布式架构：原生支持分布式部署，具备高可用性和容错能力。
3. 高性能
- 内存映射：MongoDB 使用内存映射文件，提升读写速度，尤其适合读多写少的场景。
- 索引优化：支持多种索引类型（如单字段、复合、全文等），查询效率高。
4. 适合非结构化数据
- 处理多样化数据：适合存储非结构化或半结构化数据，如日志、社交媒体内容等。
- 大数据支持：能够高效处理海量数据，适合大数据应用。
5. 开发便捷
- JSON 格式：数据以 JSON/BSON 格式存储，与开发者常用的数据结构一致，减少转换成本。
- 简化开发：无需复杂的关系模型设计和多表连接，开发速度更快。
6. 高可用性
- 自动故障转移：通过副本集（Replica Set）实现自动故障转移，确保系统高可用。
- 数据冗余：副本集提供数据冗余，增强数据安全性。
7. 适合现代应用
- 微服务支持：适合微服务架构，每个服务可使用独立的数据库实例。
- 云原生：与云平台集成良好，支持弹性扩展和自动化管理。
8. 强大的查询功能
- 丰富查询语言：支持复杂的查询操作，如聚合管道、地理空间查询等。
- 灵活查询：支持对嵌套文档和数组的查询，功能强大。
9. 低成本
- 硬件成本低：可通过水平扩展使用廉价硬件，降低硬件投入。
- 维护成本低：相比关系型数据库，维护和管理的复杂性较低。
10. 适合特定场景
- 实时分析：适合实时数据处理和分析，如日志分析、实时推荐等。
- 内容管理：适合内容管理系统（CMS），灵活处理多样化内容。
总结
MongoDB 等非关系型数据库在灵活性、扩展性、性能等方面具有显著优势，尤其适合处理非结构化数据、高并发和大规模数据的场景。然而，选择数据库时仍需根据具体需求，关系型数据库在事务处理和数据一致性方面仍有其优势。
