在当今数字化时代，高并发性能场景愈发常见，数据库的选择成为开发者和架构师们至关重要的决策。MySQL与MongoDB作为两款备受瞩目的数据库，在高并发环境下各有千秋，该如何抉择呢？

MySQL是传统关系型数据库的代表，具备强大的事务处理能力，严格遵循ACID原则，确保数据的一致性和完整性。在数据结构规整、关系复杂且对数据准确性要求极高的场景下，如金融交易系统，MySQL能通过完善的事务机制保障每一笔交易的正确处理。然而，面对高并发读写，其性能瓶颈也逐渐凸显。由于关系型数据库的特性，在高并发写入时可能会出现锁争用问题，导致性能下降。

MongoDB则是文档型的非关系型数据库，以其灵活的文档结构和出色的水平扩展能力闻名。它采用分布式存储架构，能轻松应对海量数据和高并发读写。在处理高并发写入时，MongoDB可以通过副本集和分片技术，将写入操作分散到多个节点，大大提高写入性能。像一些内容管理系统、日志记录系统，对数据一致性要求相对较低，但更注重读写速度和扩展性，MongoDB就是不错的选择。

那么，如何在两者间做出抉择呢？首先要考量数据结构与业务逻辑。若数据关系复杂，事务操作频繁，MySQL更合适；若数据结构灵活，以文档形式存储，MongoDB能发挥优势。其次是性能需求。对读多写少且要求强一致性的场景，MySQL经过优化可满足；而高并发写入和扩展性要求高的场景，MongoDB表现更出色。最后是运维成本。MySQL运维相对复杂，需专业知识；MongoDB相对简单。

在高并发性能场景下，MySQL与MongoDB各有长短。开发者需深入分析业务需求、性能要求和运维成本等多方面因素，权衡利弊，才能选出最适合的数据库，为系统的稳定运行和高效发展提供坚实保障。