需求背景
需要儲存500萬左右的資料，每天新增約5萬條資料，用於日後的資料分析。資料主要用於OLAP（線上分析處理），對實時性要求不高。資料來源是多個線上MySQL資料庫，定期同步資料過來。
資料庫選型分析
MySQL
MySQL是關係型資料庫，具有較強的資料一致性和完整性保障。其優勢在於結構化資料儲存、支援複雜查詢和事務處理。然而，對於大規模資料儲存和高併發的讀寫操作，MySQL存在一定的瓶頸，尤其是單臺機器的效能限制和叢集管理的複雜性。
優點：
成熟穩定：MySQL在OLTP（線上事務處理）領域廣泛使用，效能穩定。
豐富的生態：有成熟的生態系統和工具支援，如MySQL Cluster、Percona等。
資料一致性和事務支援：ACID特性確保資料一致性和可靠性。
缺點：
擴充套件性有限：水平擴充套件（sharding）複雜，通常依賴第三方工具進行負載均衡。
高併發處理能力有限：大規模資料讀寫效能較差，容易成為瓶頸。
總結： 如果資料量較小且結構化查詢需求多，可以選擇MySQL。但在百萬級資料和每日新增資料量較大的情況下，MySQL單機效能難以滿足需求，叢集方案管理複雜且成本高。
MongoDB
MongoDB是NoSQL資料庫，具有高擴充套件性和靈活的資料模型。其自動分片機制和高效的讀寫效能，使其在大規模資料儲存和處理上有明顯優勢。
優點：
高擴充套件性：內建分片機制，支援水平擴充套件，易於管理大規模資料。
靈活的資料模型：支援文件儲存，結構靈活，適合半結構化和非結構化資料。
高效能：在讀寫效能上有顯著優勢，適合高併發場景。
缺點：
資料一致性弱：預設採用最終一致性模型，需額外配置確保強一致性。
查詢語言不夠強大：與SQL相比，查詢語法較為有限，複雜查詢支援較弱。
總結： MongoDB適合需要高擴充套件性和高併發讀寫的場景。對於百萬級別資料和每日大量新增資料，MongoDB的自動分片和高效能讀寫是其優勢，適合作為資料儲存解決方案。
HBase
HBase是基於Hadoop的NoSQL資料庫，擅長處理大資料和高吞吐量的寫操作。其資料儲存模型適合大規模資料的分散式儲存和快速檢索。
優點：
高擴充套件性和高吞吐量：設計之初便針對大資料場景，支援海量資料儲存和高吞吐量寫操作。
與Hadoop生態系統深度整合：適合與MapReduce等大數據處理框架結合，方便大資料分析。
強大的隨機訪問效能：支援高效的隨機讀寫操作。
缺點：
複雜性高：部署和運維複雜，需要熟悉Hadoop生態系統。
一致性模型：採用最終一致性模型，事務支援有限。
總結： HBase適合處理超大規模資料和高頻寫操作的場景。在需要大資料分析的情況下，HBase的高擴充套件性和與Hadoop生態系統的無縫整合，使其成為理想選擇。
具體場景應用分析
資料量和增長速度
500萬條初始資料和每天5萬條新增資料，預計未來資料量會迅速增加。MongoDB和HBase的高擴充套件性和水平擴充套件能力在這方面具有明顯優勢。MySQL雖然可以透過叢集方案來擴充套件，但其複雜性和管理成本較高。
資料分析需求
由於資料主要用於OLAP，實時性要求不高，重點在於資料的批次處理和分析。HBase在大資料分析上的優勢明顯，其與Hadoop生態系統的深度整合，能有效處理大規模資料分析任務。而MongoDB雖然支援MapReduce，但在處理複雜大資料分析任務時，不如HBase高效。
結構化與非結構化資料
如果資料主要是結構化資料，且複雜查詢需求較多，MySQL的優勢明顯。然而，若數據結構多變或包含大量非結構化資料，MongoDB的靈活資料模型更為適用。
叢集與管理
MongoDB內建的自動分片機制，使其在叢集管理上較為簡單，適合快速擴充套件。而HBase雖然擴充套件性強，但需要深入瞭解Hadoop生態系統，運維複雜度較高。MySQL叢集方案雖然成熟，但需要依賴第三方工具，增加了管理難度。
本文結論
在資料量和增長速度較大、資料分析需求高、需要高擴充套件性和高效能讀寫的場景下，MongoDB和HBase是更好的選擇：
MongoDB：適合需要靈活資料模型、高併發讀寫、簡單管理的場景。其高擴充套件性和自動分片機制，能有效處理百萬級資料和每日大量新增資料。
HBase：適合需要處理超大規模資料和複雜資料分析的場景。其高擴充套件性和與Hadoop生態系統的深度整合，能高效完成大資料分析任務。
對於當前需求，建議選擇MongoDB或HBase，具體選型需根據團隊技術棧、運維能力及具體應用場景進一步評估。
