认证高级PHP讲师
纠正一下拼写，应该是MongoDB。每种数据库都有其自己的优势和不足，适用的场合也不一样。既然我是站在MongoDB这边的，上面也有人提到了MySQL和HDFS，我就分析一下MongoDB比MySQL和HDFS在数据分析上的优势。题主不妨看看这些优势是不是你想要的，再根据自己项目的实际情况做决定。MySQL是老牌的RDBMS，具备RDBMS的常见特性，对ACID有完善的支持。其技术经过长时间的沉淀和应用考验，已经在一个比较稳定应用的阶段。RDBMS在实际应用中的对NoSQL的主要优势就是强事务。但一个OLAP的应用上，强事务没有太多用武之地，却阻碍了分布式支持。在充分发展的前提下，最终水平扩展会成为你选择MySQL的主要瓶颈。另外对于爬虫这样的应用，爬取的通常都是非结构化数据，这在关系模型的存储和查询上面都有很大的局限性。但也有一个可能性是你感兴趣的网站都是同样类型的网站，你只对网页上的特定内容有兴趣，这样可以把它们组织成结构化数据，从而在这方面MySQL仍然是可以胜任的。但就算这样，随着应用的发展将来在数据存储的灵活性上仍然会有所牺牲。所以对爬虫这样的应用，MySQL的主要问题是数据模型不够灵活和无法（或者说比较难）水平扩展。就上面主要的两个问题而言，HDFS其实都可以胜任。所以HDFS在爬虫这样的应用上面较MySQL是有优势的。同样MongoDB也很好地解决了这两个问题。那么MongoDB对比HDFS的优势在什么地方？很重要的一点来自于MongoDB可以像关系型数据库一样对文档中的任何一个字段建立二级索引，从而在分析过程中可能尽可能大地利用索引带来的性能优势。另外，HDFS提供的更像一个文件系统，而MongoDB提供的则是一个灵活的数据库技术，在MongoDB上可以轻易地实现地理位置分布，过期文档归档等操作。从生态系统上，HDFS的周边工具肯定要丰富一些，毕竟发展历史放在那里。而MongoDB目前主要支持的则有：
BI Connector：MongoDB对外提供PostgreSQL或MySQL接口以利用已有的BI工具
Spark Connector：MongoDB与Spark对接进行计算
回到你的问题，效率上面平心而论百万到千万级别不算大，无论使用哪个数据库，在正确使用的前提下性能差异不会有质上的区别。可用性问题上MongoDB的高可用可以达到秒级的错误恢复。MySQL也有相应的方案，只是运维上可能要复杂一些。安全性上面各家没有太大的差别。
MySQL 在处理大量数据时会变得很捉急，相反 MongoDB 通过集群的话应该会好一些。
其实你完全可以不用数据库，对于爬虫而言这将有可能成为 IO 的瓶颈。
你可以尝试使用 Hadoop 的 HDFS。
你应该会选择Hadoop作为处理平台，这样子的话底层数据存储一般都是用MySQL的.mangodb+hadoop的组合做实时监控比较好，比如春晚直播时候的弹幕，因为mongodb支持毫秒级的数据查询，实时分析。hadoop一次写入多次取用，加上MySQL的话比较适合你这个项目。安全性其实都差不多。关键防火墙做好安全就ok了，毕竟你们的数据库是隔离的。所以我建议可以选择MySQL。
我们现在准备写一个爬虫抓取大量数据（预测后期可能会达到两百万到两千万记录的数量级）
如果只是这点数据, MySQL 或者 MongoDB 都可以. 但是相对来说, MongoDB 会灵活一些.
200w到2000w的数据量相对来说不是很大，可以考虑这2中自己比较熟悉那个就使用那个。但是基本上数据库达到千万级别都会有查询性能的问题，所以如果数据持续增长的话，可以考虑用mongodb。毕竟mongodb分片集群搭建起来比mysql集群简单多了。而且处理起来更灵活。
200-2000w的数据量没有必要上hadoop，除非你们团队对hadoop的技术栈很熟悉;
从性能角度看，这个量级的数据对于MySQL和mongoDB都可以胜任，关键看你的数据是结构化的还是非结构化的，相对而言mongo更灵活点
刚好现在所在公司做过这方面的东西，并且也是本人负责，可以说出来给题主参考一下。我这边主要做的是日志处理和归档，对每天所生成的访问日志进行冷热统计，生成各种数据报表等等，爬虫实际上最终也差不多。刚开始考虑过MYSQL，不过MYSQL单表在超过千万级以上性能表现不佳，所以当时还是选择使用mongodb。其实做的也很简单，无非是用python定时将每日的服务器日志抓取到本地，然后利用pandas库，将数据构造成自己想要的数据结构，需要计算分组聚合的就聚合，最终把每日的数据结果扔到mongodb中。现在公司mongodb数据大概放了有8KW条左右，进行数据检索效率还是可以的，切记记得加索引。我们这边除了把数据记录到mongodb之外，还用flask写了个restfulAPI，专门给运营系统调用数据统计结果，运营那边也会在MYSQL上创建一张表，将我mongodb统计出的结果再次统计出一个总数据，放到MYSQL里，这样就不用每次从API那边拿数据调用mongodb中进行重复聚合计算了。
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纠正一下拼写，应该是MongoDB。
每种数据库都有其自己的优势和不足，适用的场合也不一样。既然我是站在MongoDB这边的，上面也有人提到了MySQL和HDFS，我就分析一下MongoDB比MySQL和HDFS在数据分析上的优势。题主不妨看看这些优势是不是你想要的，再根据自己项目的实际情况做决定。
MySQL是老牌的RDBMS，具备RDBMS的常见特性，对ACID有完善的支持。其技术经过长时间的沉淀和应用考验，已经在一个比较稳定应用的阶段。RDBMS在实际应用中的对NoSQL的主要优势就是强事务。但一个OLAP的应用上，强事务没有太多用武之地，却阻碍了分布式支持。在充分发展的前提下，最终水平扩展会成为你选择MySQL的主要瓶颈。另外对于爬虫这样的应用，爬取的通常都是非结构化数据，这在关系模型的存储和查询上面都有很大的局限性。但也有一个可能性是你感兴趣的网站都是同样类型的网站，你只对网页上的特定内容有兴趣，这样可以把它们组织成结构化数据，从而在这方面MySQL仍然是可以胜任的。但就算这样，随着应用的发展将来在数据存储的灵活性上仍然会有所牺牲。所以对爬虫这样的应用，MySQL的主要问题是数据模型不够灵活和无法（或者说比较难）水平扩展。
就上面主要的两个问题而言，HDFS其实都可以胜任。所以HDFS在爬虫这样的应用上面较MySQL是有优势的。同样MongoDB也很好地解决了这两个问题。那么MongoDB对比HDFS的优势在什么地方？很重要的一点来自于MongoDB可以像关系型数据库一样对文档中的任何一个字段建立二级索引，从而在分析过程中可能尽可能大地利用索引带来的性能优势。另外，HDFS提供的更像一个文件系统，而MongoDB提供的则是一个灵活的数据库技术，在MongoDB上可以轻易地实现地理位置分布，过期文档归档等操作。
从生态系统上，HDFS的周边工具肯定要丰富一些，毕竟发展历史放在那里。而MongoDB目前主要支持的则有：
BI Connector：MongoDB对外提供PostgreSQL或MySQL接口以利用已有的BI工具
Spark Connector：MongoDB与Spark对接进行计算
回到你的问题，效率上面平心而论百万到千万级别不算大，无论使用哪个数据库，在正确使用的前提下性能差异不会有质上的区别。可用性问题上MongoDB的高可用可以达到秒级的错误恢复。MySQL也有相应的方案，只是运维上可能要复杂一些。安全性上面各家没有太大的差别。
MySQL 在处理大量数据时会变得很捉急，相反 MongoDB 通过集群的话应该会好一些。
其实你完全可以不用数据库，对于爬虫而言这将有可能成为 IO 的瓶颈。
你可以尝试使用 Hadoop 的 HDFS。
你应该会选择Hadoop作为处理平台，这样子的话底层数据存储一般都是用MySQL的.mangodb+hadoop的组合做实时监控比较好，比如春晚直播时候的弹幕，因为mongodb支持毫秒级的数据查询，实时分析。hadoop一次写入多次取用，加上MySQL的话比较适合你这个项目。安全性其实都差不多。关键防火墙做好安全就ok了，毕竟你们的数据库是隔离的。所以我建议可以选择MySQL。
如果只是这点数据, MySQL 或者 MongoDB 都可以. 但是相对来说, MongoDB 会灵活一些.
200w到2000w的数据量相对来说不是很大，可以考虑这2中自己比较熟悉那个就使用那个。但是基本上数据库达到千万级别都会有查询性能的问题，所以如果数据持续增长的话，可以考虑用mongodb。毕竟mongodb分片集群搭建起来比mysql集群简单多了。而且处理起来更灵活。
200-2000w的数据量没有必要上hadoop，除非你们团队对hadoop的技术栈很熟悉;
从性能角度看，这个量级的数据对于MySQL和mongoDB都可以胜任，关键看你的数据是结构化的还是非结构化的，相对而言mongo更灵活点
刚好现在所在公司做过这方面的东西，并且也是本人负责，可以说出来给题主参考一下。
我这边主要做的是日志处理和归档，对每天所生成的访问日志进行冷热统计，生成各种数据报表等等，爬虫实际上最终也差不多。
刚开始考虑过MYSQL，不过MYSQL单表在超过千万级以上性能表现不佳，所以当时还是选择使用mongodb。
其实做的也很简单，无非是用python定时将每日的服务器日志抓取到本地，然后利用pandas库，将数据构造成自己想要的数据结构，需要计算分组聚合的就聚合，最终把每日的数据结果扔到mongodb中。
现在公司mongodb数据大概放了有8KW条左右，进行数据检索效率还是可以的，切记记得加索引。
我们这边除了把数据记录到mongodb之外，还用flask写了个restfulAPI，专门给运营系统调用数据统计结果，运营那边也会在MYSQL上创建一张表，将我mongodb统计出的结果再次统计出一个总数据，放到MYSQL里，这样就不用每次从API那边拿数据调用mongodb中进行重复聚合计算了。