MongoDB和SQL Server是两种不同类型的数据库系统，它们各有各的特点和适用场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较：
1.数据模型
2.查询语言
3.事务处理
4.性能和可扩展性
5.安全性和可靠性
数据模型
MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，每个文档都有一个唯一的标识符和一个键值对的集合。文档可以嵌套其他文档或数组，形成复杂的数据结构。MongoDB不需要预定义数据模式，可以灵活地适应数据的变化。
SQL Server是一种关系型数据库，它以表的形式存储数据，每个表都有一个或多个列和多个行。每个列都有一个固定的数据类型，每个行都有一个主键或外键。表之间可以通过主键和外键建立关联，形成规范化的数据模型。SQL Server需要事先定义数据模式，对数据的格式和完整性有严格的要求。
查询语言
MongoDB使用一种基于JSON的查询语言，可以方便地对文档进行增删改查操作。MongoDB还支持聚合管道、地理空间查询、全文搜索等高级功能。MongoDB的查询语言比较简洁和直观，但也有一定的学习曲线。
SQL Server使用一种标准化的查询语言，即结构化查询语言（SQL），可以对表进行各种复杂的查询操作。SQL Server还支持存储过程、视图、触发器、函数等编程功能。SQL Server的查询语言比较成熟和通用，但也有一定的复杂度和冗余。
事务处理
MongoDB支持多文档事务，即可以在一个原子操作中对多个文档进行修改。MongoDB还支持分布式事务，即可以在多个分片或副本集中执行事务。MongoDB的事务处理比较灵活和高效，但也有一些限制和注意事项。
SQL Server支持多表事务，即可以在一个原子操作中对多个表进行修改。SQL Server还支持分布式事务，即可以在多个服务器或数据库中执行事务。SQL Server的事务处理比较完善和稳定，但也有一些开销和风险。
性能和可扩展性
MongoDB具有高性能和高可扩展性的特点，它可以通过分片和副本集来实现水平扩展和负载均衡。MongoDB还可以通过索引、缓存、压缩等技术来提高查询效率和节省存储空间。MongoDB适合处理大量的非结构化或半结构化数据，以及快速变化的业务需求。
SQL Server也具有良好的性能和可扩展性，它可以通过集群、复制、分区等技术来实现垂直扩展和容错能力。SQL Server还可以通过优化器、统计信息、执行计划等技术来提高查询效率和资源利用率。SQL Server适合处理小量或中量的结构化数据，以及稳定且规范的业务需求。
安全性和可靠性
MongoDB提供了多种安全机制，包括身份验证、授权、加密、审计等。