作为一名深耕数据库领域的开发者，我们深知 MySQL 在开源界和工业界的统治地位。它凭借其易用性、强大的社区支持以及稳定的性能，成为了无数后端应用的首选数据存储方案。我们可以在短时间内掌握 SQL 的基础语法，迅速搭建起一个功能完备的关系型数据库系统。然而，没有任何技术是完美的银弹。在处理大规模并发、复杂业务逻辑或特定领域需求时，我们往往会发现 MySQL 显得有些力不从心。
在这篇文章中，我们将基于 2026 年最新的架构经验和开发场景，坦诚地探讨 MySQL 在生产环境中存在的主要缺点。我们不是为了贬低这款优秀的软件，而是为了帮助我们在技术选型时做出更明智的判断，并提前规避潜在的风险。让我们一起来看看，作为开发者的我们，在使用 MySQL 时究竟会遇到哪些棘手的问题，以及在面对 AI 原生应用浪潮时，是否有更好的解决思路。
高级 SQL 功能与分析能力的局限
尽管 MySQL 8.0 版本以及后续的 LTS 版本已经引入了许多现代 SQL 的特性，但与 PostgreSQL 等以“功能最全”自居的竞争对手相比，它在处理复杂分析性查询时，依然显得有些单薄。这通常会成为我们在构建数据仓库或需要进行复杂报表系统时的痛点。
#### 1. 窗口函数与递归查询的滞后
虽然 MySQL 8.0 终于补齐了窗口函数这一课，但如果你不得不维护一个基于旧版本（如 5.7）的系统，你会发现实现一个简单的“分组排名”逻辑是多么痛苦。我们往往需要通过自连接或变量模拟来实现，这不仅代码难以维护，性能也极其低下。
场景示例：计算每个部门薪资排名前三的员工
在 MySQL 8.0 之前，我们可能需要写出这样晦涩的代码：
-- 旧版本 MySQL 中模拟排名的常见写法（效率较低，难懂）
SELECT emp_name, salary, dept_id
FROM (
SELECT
emp_name,
salary,
dept_id,
CASE
WHEN @dept_id != dept_id THEN @row_num := 1
ELSE @row_num := @row_num + 1
END AS row_num,
@dept_id := dept_id
FROM employees, (SELECT @row_num := 0, @dept_id := NULL) vars
ORDER BY dept_id, salary DESC
) ranked
WHERE row_num <= 3;
而在 MySQL 8.0 或 PostgreSQL 中，我们只需使用标准的窗口函数即可：
-- 使用现代化的窗口函数（MySQL 8.0+）
SELECT emp_name, salary, dept_id
FROM (
SELECT
emp_name,
salary,
dept_id,
RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) as rnk
FROM employees
) ranked
WHERE rnk <= 3;
实战见解：虽然现在我们可以使用窗口函数了，但在递归查询（处理树形结构数据，如组织架构、评论回复）方面，MySQL 的 WITH RECURSIVE 语法性能和灵活性依然不如 PostgreSQL 优雅。如果你的业务涉及大量层级数据的处理，你可能会发现 MySQL 的执行计划不够优化，深度嵌套时容易触发性能瓶颈。
#### 2. 全文搜索与向量检索的代差
MySQL 的全文索引仅支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎（InnoDB 是 5.6 后才支持的），且分词机制相对简陋。对于中文分词，虽然引入了 N-gram 解析器，但效果远不如 Elasticsearch 等专用搜索引擎。
然而，进入 2026 年，我们面临的最大挑战不是简单的文本匹配，而是语义检索。如果你的应用需要集成 RAG（检索增强生成）功能，即通过语义相似度查找数据，MySQL 的传统 B-Tree 索引就完全失效了。虽然 PostgreSQL 配合 pgvector 扩展可以轻松处理向量嵌入，但在 MySQL 中实现同样的功能，我们往往需要维护一个外部的向量数据库（如 Milvus 或 Pinecone），导致架构复杂度呈指数级上升。如果你尝试在 MySQL 中实现一个类似电商的高级搜索（包含同义词、相关性打分、高亮显示），你会发现性能会随着数据量激增而直线下降。
AI 时代的数据处理挑战
随着 LLM（大型语言模型）驱动的开发成为主流，我们编写代码和查询数据的方式正在发生根本性的变化。MySQL 在这方面显得有些“步履蹒跚”。
#### 3. 非结构化数据与 JSON 的性能瓶颈
在现代应用中，我们经常需要存储半结构化数据。虽然 MySQL 5.7 引入了 JSON 类型，方便我们存储非结构化数据，甚至 MySQL 8.0 引入了 JSON_TABLE 进行函数式索引，但其在高并发写入场景下的性能依然堪忧。
实战场景分析：
假设我们正在构建一个 AI 代理的“记忆系统”，需要存储用户的交互上下文。数据模型如下：
CREATE TABLE ai_memories (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id VARCHAR(36),
session_data JSON, -- 存储复杂的会话状态
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
当我们需要更新 session_data 中的某个特定键值时，MySQL 的操作往往涉及到对整个 JSON 字段的读取、修改和重写。
-- 更新 JSON 中的某个节点
UPDATE ai_memories
SET session_data = JSON_SET(session_data, ‘$.last_interaction‘, NOW())
WHERE id = 1234;
问题所在：在 InnoDB 引擎中，这不仅仅是更新一个字段，可能涉及到页的分裂与重组。相比之下，MongoDB 或 PostgreSQL 这类对文档/JSON 友好的数据库，能够更高效地处理部分更新。在我们最近的一个高并发项目中，类似的 JSON 更新操作导致了严重的锁竞争，最终迫使我们重构数据模型，将热点数据拆分到独立的列中。
#### 4. “氛围编程”时代的 SQL 复杂度困局
我们正处于“Vibe Coding”的时代——使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 等 AI IDE 进行结对编程已成为常态。然而，MySQL 在与 AI 工作流协同时存在一些微妙的问题。
经验之谈：当你让 AI 生成复杂的 SQL 报表时，生成的代码往往包含多层嵌套的子查询。在 MySQL 中，优化器对某些复杂子查询的优化策略依然不如 PostgreSQL 智能（特别是关于“关联子查询”的物化处理）。我们经常发现 AI 生成的 SQL 在 PostgreSQL 上秒出结果，而在 MySQL 上却跑得慢如蜗牛，需要人工介入重写为 JOIN 语法。这降低了我们的开发效率，因为我们必须花费时间去“教” AI 如何写出 MySQL 友好的代码，而不是专注于业务逻辑本身。
扩展性与分布式架构的挑战
当我们的用户量从十万级增长到千万级甚至亿级时，MySQL 的扩展性问题就会成为我们架构师会议桌上的头号难题。
#### 5. 缺乏原生的自动分片功能
这是我们在构建超大规模系统时面临的最大痛点。MySQL 本身并不提供原生的“分片”机制。不像 MongoDB 那样可以通过配置 Mongos 轻松实现自动分片，我们在 MySQL 中如果想要实现水平扩展，通常只有两条路走：应用层分片或引入中间件。
代码示例：应用层分片逻辑的复杂化
假设我们手动分片，原本简单的查询变成了这样：
// 理想情况：单库查询，Spring Data JPA 自动处理
User user = userRepository.findById(userId);
// 分片情况：我们需要先定位库，再查询
// 伪代码示例：展示分片逻辑如何侵入业务层
public User getUserById(Long userId) {
// 1. 计算分片键（一致性哈希）
int shardIndex = (int) (userId % SHARD_COUNT);
// 2. 获取对应的数据源（通常需要维护一个 DataSource Map）
DataSource targetDataSource = routingDataSource.getDataSource(shardIndex);
// 3. 手动指定模板执行查询
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(targetDataSource);
return jdbcTemplate.queryForObject(
"SELECT * FROM users WHERE id = ?",
new Object[]{userId},
new UserRowMapper()
);
// 注意：此时无法简单使用 ORM 的通用方法，必须定制 DAO，且跨库事务（JOIN）极其困难
}
实用建议：在初期设计时，务必谨慎选择“分片键”。一旦数据写入，后期修改分片键的迁移成本是灾难性的。2026 年的今天，如果你的业务需要全球分布式部署，你可能需要考虑 TiDB 或 CockroachDB 这样的 NewSQL 解决方案，而不是死磕 MySQL 分库分表。
#### 6. 复制与集群配置的复杂性
MySQL 提供了主从复制、组复制和 InnoDB Cluster 等高可用方案。然而，配置这些功能并不是一件“开箱即用”的事情。我们经常遇到的主从延迟、主键冲突、甚至“脑裂”问题，往往源于参数配置的不当。
常见错误与排查：
- 主从延迟：当主库写入压力大时，从库跟不上。如果你在从库上进行读取，可能会读到旧数据。我们可以通过监控
Seconds_Behind_Master状态来警惕这个问题。 - 半同步复制：为了提高数据安全性，我们可以开启半同步复制，但这会增加写入延迟，需要在性能和数据一致性之间做权衡。
开源生态与数据治理的隐患
除了技术架构本身，MySQL 背后的商业属性和数据处理特性也给我们带来了一些长期的困扰。
#### 7. Oracle 主导的开发模式限制了开放性
MySQL 归属于 Oracle 公司。虽然它依然是开源的，但社区对于核心功能的走向没有绝对的发言权。相比之下，PostgreSQL 拥有一个更加独立、社区驱动的开发模式。这导致某些激进的特性或社区急需的功能，在 MySQL 中可能会被推迟很长时间。作为开发者，我们有时候会担心 Oracle 是否会像对待 OpenSolaris 那样对待 MySQL（尽管现在有了 MariaDB 作为 fork 版本，但这依然是一个风险点）。
#### 8. 特定数据处理性能（GIS 与 JSON）
MySQL 支持空间数据类型和 JSON 类型，看似全能，但实际体验却像是“瑞士军刀上的开瓶器”——能用，但不好用。
- GIS (地理信息系统)：如果我们正在做一个类似“美团”或“Uber”的基于位置服务的应用，需要查询“用户周围 5 公里内的商家”。虽然 MySQL 支持
ST_Distance_Sphere等函数，但在处理海量空间数据索引时，PostGIS 扩展（基于 PostgreSQL）的性能和功能（如支持复杂的几何图形变换、地图投影）远胜于 MySQL。
-- MySQL 空间查询示例：计算两点距离
-- 虽然可行，但在复杂地理围栏查询时性能下降明显
SELECT id, name,
ST_Distance_Sphere(location, ST_GeomFromText(‘POINT(121.47 31.23)‘)) AS distance
FROM shops
HAVING distance < 5000 -- 5公里范围
ORDER BY distance;
- JSON 处理：如前所述，MySQL 在更新 JSON 字段中的某一个键值时，往往需要整行更新，导致较大的写开销。
#### 9. 错误提示与故障排查的困境
你一定遇到过这种情况：执行一个复杂的 SQL，MySQL 只是冷冷地抛出一个通用的错误代码 150 或 1064，却没有告诉你具体哪一行、哪个约束冲突导致了问题。尤其是处理外键约束错误时，我们往往需要花费大量时间去人工检查表结构定义，而不是依靠数据库明确的报错信息。
2026 年的技术选型建议：何时放弃 MySQL？
基于上述深入分析，我们需要根据 2026 年的技术趋势来重新评估 MySQL 的角色。我们并不是要抛弃它，而是要更精准地定义它的边界。
1. 构建全球分布式系统时
如果你的应用需要跨地域的低延迟访问，且要求强一致性，传统的 MySQL 主从架构会因网络延迟导致同步失败。此时，应优先考虑 TiDB（兼容 MySQL 协议的分布式数据库）或 CockroachDB。它们提供了原生的自动分片和多副本强一致性，解决了我们在扩展性章节提到的痛点。
2. 开发 AI 原生应用时
如果你的核心业务依赖于向量搜索或处理复杂的非结构化数据，坚持使用 MySQL 会让你陷入不断的“造轮子”困境。
- 替代方案：使用 PostgreSQL 配合
pgvector插件。你可以直接在数据库内存储向量并执行余弦相似度查询，无需维护额外的向量集群。这不仅简化了架构，还利用了 Postgres 强大的索引优化。
3. 需要极致的分析性能时
当你的报表查询涉及数十亿行数据的关联分析时，MySQL 的分析型能力（即使是 8.0 版本）也显得力不从心。
- 替代方案：引入 ClickHouse。它是一个真正的列式存储数据库，在 OLAP 场景下性能通常是 MySQL 的百倍以上。在现代架构中，我们通常采用“HTAP”（混合事务/分析处理）模式，使用 MySQL 处理前端事务，实时同步数据到 ClickHouse 进行后端分析。
总结与最佳实践建议
尽管我们列出了 MySQL 的诸多“罪状”，但它依然是目前最通用的数据库解决方案。问题的关键不在于“MySQL 好不好”，而在于“我们在什么场景下使用它”。
关键要点回顾：
- 避免过度复杂：不要试图用 MySQL 去做它不擅长的事情，比如复杂的全文搜索（交给 ES）、复杂的图计算（交给 Neo4j）或向量检索（交给 Postgres + pgvector）。
- 拥抱现代监控：在 2026 年，不要仅靠慢查询日志。结合 Prometheus + Grafana 以及 MySQL Exporter，建立可视化的性能监控体系。
- 架构先行：在设计初期就考虑好分片策略和读写分离方案，不要等到单表数据突破 2000 万行才开始慌张。预留好“分片键”是留给未来自己最好的礼物。
后续步骤：
在你的下一个项目中，我建议你评估一下是否真的需要 MySQL 的所有功能。如果你的业务是强事务关系型数据，MySQL 依然是首选；如果你面临海量分析需求，或许可以尝试在架构中引入 ClickHouse 或 PostgreSQL 作为补充。希望这些来自 2026 年视角的实战经验分享，能帮助你在数据库技术选型的道路上走得更稳。