若进行博客等文本类数据的读写以及专业搜索引擎的连接的解决方案对比，可以肯定的下结论：MongoDB的解决方案中要远远好于MySQL的解决方案。
一、从开发工序角度MySQL的文章读写方式
方式一：文章标题、作者、标签、时间和内容存关系表，图片存OSS，地址存关系表
上述方式因为OSS和MySQL没有事务关系，因此需要编辑文章过程中存储图片和存储草稿都是分开设计，后台写入是分开执行，查询过程更适合前端异步获取图片，另外OSS需要额外的访问授权。
最最关键的问题是OSS收费！
方式2：文章标题、作者、标签、时间和内容存关系表，图片存本地，地址存关系表，Nginx作为图片查询代理
上图中实线为写入过程，虚线为查询过程。写入本地文件的过程依然无法保证事务，因此仍需要后台分开执行，查询过程Nginx的业务授权非常麻烦，需要引入Openresty和授权服务器的对接，而且文件的存储存在文件数超过操作系统最大限制的可能，图片缺乏可靠性备份机制。
唯一的好处就是图片存储本地不用额外付费。
我们再看看MongoDB文章读写方式
如上图方式一：整存整取，MongoDB可以将文章标题、作者、标签、时间和内容，图片存在一个集合中，那么图片为BSON格式，形成整存整取，若文章+图片的完整文档不超过16M，是BSON比较合适。
若文档因为图过大，超过16M，就使用方式二，使用MongoDB提供的GridFS插件存取。
方式一：从开发工序上最简单，但不适合太大图片，导致文档整体超过16M。
方式二：相当于需要访问不同的MongoDB数据库，从代码复杂度上就要更高，而且一致性控制不如方式一好。
其他优势：这两种方式都可以得到MongoDB的统一访问控制保护。这两种方式都使图片通过副本集实现可靠性备份。
但最最关键的是没有MySQL变扭的超出技术范围的架构考虑，到底用OSS要收费，还是用Http代理的免费模式，容忍可靠性、复杂性及安全性问题超级大的情况。
二、从性能角度看1、文章插入性能
从目前MongoDB4实测情况看，给定时间段内数据写入量级越大，MongoDB的完成时间就比MySQL的完成时间越短。因此博客网站平台或者博客爬虫系统，写入的数据量特别大的情况下，MongoDB可以提供更优越的负载能力。
2、伸缩性
MongoDB和MySQL都可以进行数据库级的内存缓存，但是MongoDB可以将文档最大可能的缓存在内存中，得到最优的性能表现。若内存不够的情况出现就会溢出到磁盘中，那么性能就会减弱，这个时候可以通过水平分区实现，更好的内存表现。
MySQL的分片必须通过自研或引入第三方的分片应用实现手动分片，即一张数据表迁移到不同MySQL库中，按照数据记录进行分表，最终达到分片应用对多库实现负载均衡的目的，这种方式的缺点就是实现分片的过程非常复杂和麻烦。
MongoDB的分片属于其核心架构之一，也是NoSQL天然所擅长的能力，因此MongoDB可以在用户不干预的情况下实现集合分片，这比MySQL的手动分片不知道要轻松多少。
上图中Mongos路由器作为接口，连接整个集群，将所有的读写请求指引到合适的分片上，配置服务器持久化分片集群的元数据，以及数据在分片之间进行迁移的历史信息，而且配置服务器本身也是高可靠的。
三、与Elasticsearch连接角度看MySQL连接Elasticsearch
一种方式可以通过CDC（数据变更捕获）工具抓取binglog到Kafka，再由Kafka管道输出到Elasticsearch
另一种方式通过JDBC轮询数据库，再推送Elasticsearch