- SQL 数据库可以设置数据之间的关联，表与表之间有一对一多对多等关系，但 NoSQL 数据库没有
- SQL 数据库存储的是结构化的数据，而 NoSQL 数据库对数据没有这种要求（不用定义表结构）
- SQL 数据库都用 SQL 查询，语法上大同小异，而 NoSQL 数据库的查询方法各有千秋
- 伸缩性，通常 NoSQL 数据库对横向扩展都有较好的支持（非绝对）
- 流行度：MySQL 使用广泛，可能有比较多的解决方案或学习资源
- 数据复制：MySQL 提供较简单的主从复制，可以将读取负载分散到多个服务器上；PostgreSQL 提供更为复杂的同步复制，可以做到更强的一致性
- 复杂查询：PostgreSQL 对 SQL 标准遵守更严格，因而能够使用更多高阶 SQL 特性，对复杂查询的支持更好
- 强一致性的并发写入支持：PostgreSQL提供更好的性能，因为它使用了如多版本并发控制（MVCC）这样的技术来提高并发处理的性能
总结：如果需要简单易用，并且对于复杂的查询和事务处理要求不高，特别是在Web开发和读取密集型应用中，那么MySQL可能会是更好的选择。如果有更高阶的要求，使用 PostgreSQL。
案例一：在线购物网站
假设你正在建设一个大型的在线购物网站，需要处理大量并发的读取请求，例如用户浏览商品、查询价格和库存等。同时，这个网站需要支持分布式的数据复制以提高读取性能和数据备份。在这种情况下，MySQL可能是一个更好的选择，因为MySQL在处理大量并发读取请求和数据复制方面表现出色。
案例二：科研数据分析
假设你在一家科研机构工作，需要处理和分析大量的复杂数据集。这些数据分析可能包括复杂的查询和联接，需要对数据完整性有严格的要求。在这种情况下，PostgreSQL可能是一个更好的选择，因为PostgreSQL对复杂查询的处理效率更高，同时支持完整的ACID特性，可以保证数据的完整性。
案例三：财务管理系统
假设我们有一个财务管理系统，用户可以创建和管理各种财务事务，系统需要保证数据的一致性和准确性。这个系统的需求可能包括：
- 复杂查询：系统可能需要进行复杂的财务报表查询。
- 高级事务处理：系统需要保证数据的一致性和准确性。
- 自定义数据类型：系统可能需要使用到特殊的数据类型，比如货币类型。
在这种情况下，PostgreSQL可能是一个好的选择。PostgreSQL在处理复杂查询时表现优秀，完全支持ACID事务，可以有效地保证数据的一致性和准确性。此外，PostgreSQL支持创建自定义数据类型，这对于实现特殊的数据类型非常有帮助。
案例四：桌面应用程序
假设你正在开发一个桌面应用程序，这个应用程序需要存储和查询用户的个人数据，例如用户的偏好设置、任务列表等。这个应用程序只在用户的个人计算机上运行，不需要网络访问或多用户并发访问。在这种情况下，SQLite可能是一个更好的选择，因为SQLite是一个轻量级的数据库，不需要单独的数据库服务器，可以直接将数据库文件存储在用户的计算机上，适合在单用户环境中使用。
案例五：社交媒体平台
假设我们有一个社交媒体平台，用户可以发布帖子，评论，点赞，分享和发送私人消息。这个平台的需求可能包括：
- 高度可扩展性：随着用户量的增长，平台需要容易地进行水平扩展。
- 灵活的数据模型：社交媒体的数据模型可能会频繁变化，因此需要一个可以灵活应对的数据库。
- 对非结构化数据的处理：用户生成的内容可能包括各种类型的数据，如文本，图片，视频等。
在这种情况下，MongoDB可能是一个很好的选择。MongoDB提供了出色的水平扩展性，并且其基于文档的数据模型可以轻松应对频繁的数据模型变化。此外，MongoDB对非结构化数据的处理也非常优秀。
案例六：实时分析系统
假设我们有一个实时分析系统，需要快速处理和分析大量的数据，然后生成报告和警报。这个系统的需求可能包括：
- 大数据处理：系统需要快速读写大量数据。
- 高效率的查询：系统需要在短时间内进行复杂的数据分析和查询。
- 对非结构化和半结构化数据的处理：系统可能需要处理各种类型的数据，如日志文件，传感器数据等。
在这种情况下，MongoDB可能是一个好的选择。MongoDB在处理大数据方面表现出色，其索引功能和查询语言也可以支持复杂的数据查询。此外，MongoDB的数据模型可以很好地处理非结构化和半结构化的数据。