MySQL 和 HBase 作为两种常见的数据库系统，其扩展性一直是众多开发者和企业关注的焦点，在当今数据量爆炸式增长的时代，能否有效地扩展数据库以满足不断变化的业务需求至关重要。

MySQL 是一种关系型数据库管理系统，它在扩展性方面具有一定的特点和限制，从架构上来说，MySQL 通常采用主从复制或集群的方式来实现横向扩展，这种扩展方式在处理大规模数据和高并发读写时可能会面临一些挑战，当数据量不断增加时，可能需要进行分库分表等复杂的操作来维持性能，但这也会增加系统的复杂性和管理成本。

HBase 则是基于 Hadoop 生态系统的分布式列式数据库，它在扩展性方面表现出了较为强大的能力，HBase 能够轻松地在数百甚至数千台服务器上进行分布式部署，从而实现对海量数据的存储和处理，其架构设计使得数据可以自动分布到多个节点上，并且能够根据负载动态调整，具有良好的横向扩展性能。

当我们深入比较 MySQL 和 HBase 的扩展性时，还需要考虑到一些其他因素，对于 MySQL 而言，其在处理复杂的关联查询和事务方面具有优势，但这也在一定程度上限制了其扩展性，而 HBase 更适合处理大规模的非结构化数据和高并发的随机读写操作，但其对于复杂查询的支持相对较弱。

在实际应用中，扩展性不仅仅取决于数据库系统本身的特性，还与业务场景、数据模型设计、硬件资源等密切相关，如果业务需求主要是基于结构化数据的复杂查询和事务处理，并且数据量相对不是特别巨大，MySQL 可能是一个不错的选择，并通过合理的优化和架构设计来提升其扩展性，如果面临海量的非结构化数据和极高的并发读写需求，HBase 则可能更能胜任。

MySQL 和 HBase 在扩展性方面各有优劣，在选择使用哪种数据库时，需要综合考虑业务的具体需求、技术团队的能力以及未来的发展规划等因素，以便做出最适合的决策，为业务的持续发展提供有力的支撑。