优先选关系型数据库（如MySQL/PostgreSQL）当数据结构稳定、需强关联查询；NoSQL（如MongoDB）更适配字段多变、写多读少场景；真实项目常混合使用SQL存核心元数据、NoSQL存原始快照、Redis缓存统计。
爬虫数据该存SQL还是NoSQL，关键看数据结构、查询需求和扩展节奏——不是技术越新越好，而是匹配业务实际。
如果你爬的是电商商品页，字段固定（标题、价格、SKU、分类ID、上架时间），且常要“查某类目下近7天降价超20%的商品”，或需要连接店铺表、评论表做聚合分析，SQL天然支持JOIN、事务、索引优化和复杂WHERE条件，维护成本低、一致性高。
爬社交媒体或新闻聚合页时，字段常不统一：有的带视频链接，有的含多级评论嵌套，有的突然新增“是否被平台标记”字段。MongoDB的文档模型允许每条记录自由增删字段，无需改表结构；批量插入性能高，适合每小时爬万级页面的场景。
真实项目中，核心业务数据（如用户绑定的爬取任务配置、账号状态）走MySQL保一致；原始HTML快照、解析中间结果、日志级详情存MongoDB留弹性。再加一层Redis缓存高频访问的统计结果（如“最近10条热搜词”），三者各司其职。
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技术选型前停一秒：数据会不会被下游系统直接读？是否要支持模糊搜索（like '%关键词%'）？未来半年字段预计变几次？这三个问题的答案，往往比语法差异更能决定用SQL还是NoSQL。
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