做网站或者写后台程序时，你可能听过“MySQL挺稳，但查用户行为日志太慢”“订单数据要强一致性，可商品库存又得扛住秒杀流量”——这时候光靠一种数据库，真有点吃力。
不是二选一，是分工合作
关系型数据库（比如 MySQL、PostgreSQL）像一位老会计：账目清晰、事务可靠、关联查询顺手，适合存订单、用户资料、财务流水这类“不能出错”的核心数据。但它对海量、结构松散、读写爆发的数据就有点喘不过气。
非关系型数据库（比如 Redis、MongoDB、Elasticsearch）更像是几个各有绝活的帮手：Redis 记口令、缓存热门商品；MongoDB 存用户浏览记录、设备日志；Elasticsearch 快速搜评论或商品关键词。它们不讲“外键”，也不强求每条数据长得一样，换来的就是快、灵活、撑得住并发。
一个真实的小例子：电商商品页
打开一个商品详情页，你看到的可能是这样几块数据：
- 商品基础信息（ID、名称、价格、库存）→ 存 MySQL，靠事务保证下单不超卖；
- 实时库存数（带毫秒级更新）→ 同步到 Redis 的一个 key 里，前端直接读，快且不压库；
- 用户最近浏览过的同类商品 → 写进 MongoDB，结构随意，加个时间戳、设备型号都行；
- 商品评价列表 → 存在 Elasticsearch，支持按关键词、评分、时间多条件筛，MySQL 搞不定这种动态组合查询。
这些数据不是复制粘贴一份完事，而是靠应用层逻辑或轻量同步机制（比如监听 MySQL binlog，或业务代码里双写）保持基本一致。比如用户下单成功后，立刻减 Redis 库存，再发个异步任务更新 MongoDB 浏览记录。
简单代码示意（伪逻辑）
// 下单成功后，同步操作
updateMySQLOrder(orderId, status: 'paid');
decrRedisStock('product:1001', 1); // Redis 原子减
publishToMQ('user_browse', { userId: 123, productId: 1001, timestamp: Date.now() }); // 异步写 MongoDB你看，没有谁替代谁，而是各干各的活：MySQL 守底线，Redis 抢速度，MongoDB 接杂活，Elasticsearch 负责搜。系统没变复杂，反而更稳、更快、更容易扩展。
新手起步时，别急着全换成 NoSQL。先想清楚：哪部分数据最怕丢？哪部分访问最多？哪部分结构总在变？答案出来了，数据库的搭配方案也就自然浮现了。