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MongoDB 不适合以下应用场景：
- 高度事务性应用：MongoDB 虽然支持多文档事务，但在需要强一致性和复杂事务处理的场景下，传统的关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）更为适合。
- 复杂查询和连接操作：MongoDB 的查询能力相对有限，尤其是在需要复杂 JOIN 操作或跨多个集合的查询时，性能可能不如关系型数据库。
- 数据一致性要求极高的场景：MongoDB 的默认配置是最终一致性，虽然可以通过配置实现强一致性，但这可能会影响性能。
- 数据量较小且结构固定的场景：对于数据量较小且结构固定的应用，使用 MongoDB 可能会增加不必要的复杂性，关系型数据库可能更为合适。
- 需要频繁更新大量数据的场景：MongoDB 的写操作性能在高并发和大数据量的情况下可能会受到影响，尤其是在需要频繁更新大量数据的场景下。
本题详细解读
高度事务性应用
MongoDB 虽然从 4.0 版本开始支持多文档事务，但其事务处理能力仍然不如传统的关系型数据库。在需要强一致性和复杂事务处理的场景下，如银行系统、财务系统等，关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）更为适合。这些数据库提供了更成熟的事务管理机制，能够更好地保证数据的一致性和完整性。
复杂查询和连接操作
MongoDB 的查询能力相对有限，尤其是在需要复杂 JOIN 操作或跨多个集合的查询时，性能可能不如关系型数据库。MongoDB 的设计初衷是处理文档型数据，虽然可以通过嵌入文档或引用文档来实现类似 JOIN 的功能，但这通常需要额外的查询和处理，可能会影响性能。
数据一致性要求极高的场景
MongoDB 的默认配置是最终一致性，这意味着在分布式环境下，数据可能会在一段时间内不一致。虽然可以通过配置实现强一致性，但这可能会影响性能。在数据一致性要求极高的场景下，如金融交易系统，关系型数据库可能更为适合。
数据量较小且结构固定的场景
对于数据量较小且结构固定的应用，使用 MongoDB 可能会增加不必要的复杂性。关系型数据库提供了更成熟的数据模型和查询语言，能够更好地满足这些场景的需求。此外，关系型数据库通常具有更好的工具支持和社区资源，能够更快速地解决问题。
需要频繁更新大量数据的场景
MongoDB 的写操作性能在高并发和大数据量的情况下可能会受到影响，尤其是在需要频繁更新大量数据的场景下。MongoDB 的写操作通常需要更新整个文档，这可能会导致性能瓶颈。在需要频繁更新大量数据的场景下，如实时数据分析系统，关系型数据库或其他专门设计的数据库可能更为适合。