MySQL Cluster和NoSQL数据库相比优势在：1、数据一致性；2、插件扩展性；3、安全性。数据一致性是指MySQL Cluster使用多主复制技术。劣势在：1、复杂性高；2、难以扩展到大规模；3、数据模型限制。复杂性高是指MySQL Cluster的运维和管理比较复杂。
一、MySQL Cluster和NoSQL数据库相比的优势
1、数据一致性
MySQL Cluster 使用多主复制技术，实现了数据在多个节点之间的同步，并保证了数据一致性。
2、插件扩展性
MySQL Cluster 支持插件机制，可以扩展其功能，例如支持某些存储引擎、增加新的数据分区方式，以及支持不同的编程语言。
3、安全性
MySQL Cluster 提供了诸如用户身份验证、访问控制、审计日志等安全特性，以确保数据的安全性。
一、MySQL Cluster和NoSQL数据库相比的劣势
1、复杂性高
MySQL Cluster 的运维和管理比较复杂，需要专业技能和经验的支持。
2、难以扩展到大规模
虽然 MySQL Cluster 可以处理数百万并发连接和海量数据，但它扩展性相对较差，难以在更大规模的场景下继续扩展。
3、数据模型限制
MySQL Cluster 是关系型数据库，适合存储结构化数据，但是存储非结构化数据时，存储效率不如 NoSQL 数据库高。
三、MySQL Cluster
1、基本概念
MySQL Cluster简单地讲是一种MySQL集群的技术，是由一组计算机构成，每台计算机可以存放一个或者多个节点，其中包括MySQL服务器，DNB Cluster的数据节点，管理其他节点，以及专门的数据访问程序，这些节点组合在一起，就可以为应用提高可高性能、高可用性和可缩放性的Cluster数据管理。
MySQL Cluster的访问过程大致是这样的，应用通常使用一定的负载均衡算法将对数据访问分散到不同的SQL节点，SQL节点对数据节点进行数据访问并从数据节点返回数据结果，管理节点仅仅只是对SQL节点和数据节点进行配置管理。
2、节点
MySQL Cluster按照节点类型可以分为3种类型的节点，分别是管理节点、SQL节点、数据节点，所有的这些节点构成了一个完整的MySQL集群体系，事实上，数据保存在NDB存储服务器的存储引擎中，表结构则保存在MySQL服务器中，应用程序通过MySQL服务器访问数据，而集群管理服务器则通过管理工具ndb_mgmd来管理NDB存储服务器。
- 管理节点：主要是用来对其他的节点进行管理。通常通过配置config.ini文件来配置集群中有多少需要维护的副本、配置每个数据节点上为数据和索引分配多少内存、IP地址、以及在每个数据节点上保存数据的磁盘路径。
- SQL节点：简单地讲就是mysqld服务器，应用不能直接访问数据节点，只能通过SQL节点访问数据节点来返回数据。任何一个SQL节点都是连接到所有的存储节点的，所以当人任何一个存储节点发生故障的时候，SQL节点都可以把请求转移到另一个存储节点执行。通常来讲，SQL节点越多越好，SQL节点越多，分配到每个SQL节点的负载就越小，系统的整体性能就越好。
- 数据节点：用来存放Cluster里面的数据，MySQL Cluster在各个数据节点之间复制数据，任何一个节点发生了故障，始终会有另外的数据节点存储数据。
通常这3种不同逻辑的节点可以分布在不同的计算机上面，集群最少有3台计算机，为了保证能够正常维护集群服务，通常将管理节点放在一个单独的主机上。
四、NoSQL 数据库
1、简介
人们使用“ NoSQL 数据库”一词时，通常会使用它来指代任何非关系型数据库。有人说“ NoSQL”代表“非 SQL”，而另一些人则说“不仅仅是SQL”。无论哪种方式，大多数人都认为 NoSQL 数据库是以关系表以外的格式存储数据的数据库。
一个常见的误解是 NoSQL 数据库或非关系型数据库不能很好地存储关系型数据。NoSQL 数据库可以存储关系型数据—它们与关系型数据库的存储方式不同。实际上，与 SQL 数据库相比，许多人发现在 NoSQL 数据库中对关系型数据建模比在SQL 数据库中更容易，因为不必在表之间拆分相关数据。
2、类型
随着时间的推移，出现了四种主要的 NoSQL 数据库类型：
- 文档数据库：将数据存储在类似于 JSON（JavaScript 对象表示法）对象的文档中。每个文档包含成对的字段和值。这些值通常可以是各种类型，包括字符串、数字、布尔值、数组或对象等，并且它们的结构通常与开发者在代码中使用的对象保持一致。由于字段值类型和强大的查询语言的多样性，因此文档数据库非常适合各种各样的使用案例，并且可以用作通用数据库。它们可以横向扩展以适应大量数据。据 DB-engines 指出，MongoDB 一直被评为世界上较受欢迎的 NoSQL 数据库，它就是一种文档数据库。
- 键值数据库：是一种较简单的数据库，其中每个项目都包含键和值。通常只能通过引用键来检索值，因此学习如何查询特定键值对通常很简单。键值数据库非常适合需要存储大量数据但无需执行复杂查询来检索数据的使用案例。常见的使用案例包括存储用户优选项或缓存。Redis 和 DynanoDB 是流行的键值数据库。
- 宽列存储：将数据存储在表、行和动态列中。宽列存储提供了比关系型数据库更大的灵活性，因为不需要每一行都具有相同的列。许多人认为宽列存储是二维键值数据库。宽列存储非常适合需要存储大量数据并且可以预测查询模式的情况。宽列存储通常用于存储物联网数据和用户配置文件数据。Cassandra 和 HBase 是较受欢迎的两种宽列存储。
- 图形数据库：将数据存储在节点和边中。节点通常存储有关人物、地点和事物的信息，而边缘则存储有关节点之间的关系的信息。在需要遍历关系以查找模式（例如社交网络，欺诈检测和推荐引擎）的使用案例中，图形数据库非常出色。Neo4j 和 JanusGraph 是图形数据库的示例。
延伸阅读1：常见数据库有哪些
- Oracle：Oracle是甲骨文公司的一款关系型数据库管理系统，在数据库领域一直处于名列前茅地位的产品，是目前世界上流行的关系型数据库之一，是一种高效率、可靠性好、适应高吞吐量的数据库方案。
- SQL Server：SQL Server是 Microsoft（微软）公司推出的关系型数据库管理系统，主要应用于大型的管理系统中。
- MySQL：MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。
- Access：Access是由 Microsoft（微软）发布的小型关系数据库管理系统，是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。
