1. 使用场景

MySQL 作为世界上最流行的开源关系型数据库，有着成熟、稳定、易用、社区支持强大等优势，拥有多样化的使用场景。

1.1 Web 应用程序和动态网站

这是 MySQL 最经典的应用领域，有经典的 LAMP 组合（Linux + Apache + MySQL + PHP），以及其他各种语言，开发的网站都首选 MySQL 作为后端的存储数据库。

MySQL 能够高效地处理大量的结构化的 Web 数据，并通过事务保证数据的一致性。

常见的使用场景：

• 内容管理系统（CMS）：存储文章、页面、评论和用户等数据；
• 电子商务平台：管理商品、订单、库存、交易记录、客户信息等；
• 社交网络和论坛：存储用户关系、动态信息、帖子、点赞和评论等；

1.2 OLTP

OLTP（在线事务处理）指处理大量短而快的在线事务，强调数据的快速写入、更新和并发性，同时保证数据的完整性，要求满足事务的 ACID 特性。

MySQL 中的 InnoDB 存储引擎完全支持 ACID 事务，提供了良好的并发控制能力，非常适合 OLTP 场景；

常见的使用场景：

• 银行和支付系统：处理转账、支付等交易；
• 订票系统：机票、火车票、电影票的预订和支付；
• 零售和库存管理：更新库存数量和销售流水；

1.3 记录系统

MySQL 常用于保存系统中结构化的记录数据，以用于进行结构化查询和关联分析。

MySQL 提供了强大的数据持久化保证和数据恢复机制，确保核心数据不会丢失。

使用场景：

• 用户信息；
• 核心业务数据；
• 日志记录；

2. 不适合的场景

2.1 OLAP

OLAP（联机分析处理）需要进行复杂的、涉及大量历史数据聚合和扫描的查询，这方面的性能不如列式数据库（如 ClickHouse）或数据仓库（如 Amazon Redshift、Snowflake），它们为复杂聚合查询做了大量优化。

只在数据量不大的轻量级报表场景可以使用 MySQL。

2.2 非结构化数据

非结构化数据更适合使用文档数据库（如 MongoDB）。

2.3 海量数据存储

MySQL 单表数据量达到亿级别以上时，会增加性能和运维成本，更适合使用分布式数据库或大数据平台。

2.4 搜索

虽然 MySQL 支持全文索引，但更推荐使用专业的搜索引擎（如 Elasticsearch），能够提供分词、模糊搜索、相关性评分等功能。

2.5 缓存

MySQL 的数据是保存在磁盘中，更建议使用 Redis 或 Memcached 作为缓存，它们的数据存在内存中，能够提供更好的并发性能和请求延迟。

2.6 图形数据

对于高度互联的数据如社交网络和欺诈检测，更适合使用图数据库（如 Neo4j）。