当前位置: 首页 > news >正文

mysql和postgresql如何选择

h5打开以查看

简单来说:

  • MySQL:更像是一个“快速、可靠的工匠”,注重速度、简单和稳定性,尤其在读操作密集的Web应用中是经典选择。

  • PostgreSQL:更像是一个“功能强大的学者”,追求功能的完备性、标准的符合性和数据的可靠性,适合处理复杂数据和操作。

下面我们从多个维度进行详细的对比。


一、核心差异总结表

特性维度MySQLPostgreSQL
设计哲学实用主义:简单、快速、易于使用。传统上更偏向“能用就好”。学院派:功能完备、高度可扩展、严格遵循SQL标准。追求“正确无误”。
SQL标准兼容支持大部分标准,但有自己的扩展(如 @@variable)。“方言”较多高度兼容SQL标准。支持更复杂的SQL查询(如窗口函数、CTE)。
数据类型支持常规类型(数值、字符串、日期等)。支持极其丰富的数据类型,包括数组(Array)、JSON/JSONB、HStore(键值对)、范围类型(Range)、几何图形、网络地址、XML等。
ACID与事务InnoDB存储引擎提供完整的ACID支持。MyISAM引擎则不支持。原生且始终如一地支持ACID,所有操作都在事务环境中进行,功能非常强大。
性能读性能通常非常出色,尤其在简单查询、主键查询和读多写少的场景(如Web、博客)。写性能、复杂查询、多连接查询(JOIN)和并发负载下通常表现更稳健。JSONB的查询性能远超MySQL的JSON。
复制方式原生支持异步复制(主从)。也支持半同步复制和组复制(Group Replication)。原生支持异步复制同步复制。逻辑复制(Logical Replication)非常强大,可以复制特定表或进行数据转换。
索引类型B-Tree, Hash, Full-Text, Spatial (R-Tree)支持更多索引类型:B-Tree, Hash, GiST, SP-GiST, GIN, BRIN。GIN索引使得JSONB、数组等查询极快。
并发控制MVCC(多版本并发控制)MVCC
实现方式基于回滚段(Undo Log) 实现MVCC。基于数据行多版本(在表中存储多个版本) 实现MVCC。这有时会导致表膨胀,需要 VACUUM 清理。
全文搜索内置全文检索功能,足够应对简单场景。全文检索功能更强大、更灵活(支持自定义词典、多种语言等),通常与GiN索引结合使用。
外部数据源不支持联邦查询(需通过第三方引擎或应用层解决)。支持FDW(Foreign Data Wrapper),可以像查询本地表一样查询其他数据库(如MySQL, MongoDB)或文件。
社区与生态被Oracle收购后,社区有担忧,但生态极其庞大,工具和资源非常丰富。完全由社区驱动,开发非常活跃,被认为是“世界上最先进的开源关系数据库”。

二、详细解读与举例

1. SQL标准兼容性与功能

PostgreSQL 以遵循SQL标准而闻名。例如,它对公共表表达式(CTE) 的支持包括 WITH ... UPDATE 和 递归查询,功能非常强大。而MySQL在较晚的版本才支持递归查询。

示例:递归查询生成数字序列(PostgreSQL)

sql

WITH RECURSIVE t(n) AS (VALUES (1) -- 初始值UNION ALLSELECT n+1 FROM t WHERE n < 100 -- 递归部分
)
SELECT sum(n) FROM t;

在MySQL中(8.0+版本也支持,但语法和功能完善度有差异)。

2. 对JSON的支持

两者都支持JSON数据类型,但PostgreSQL的JSONB是其王牌功能

  • MySQL:将JSON存储为文本,查询时需要解析(5.7+版本后引入了部分解析优化)。索引支持有限。

  • PostgreSQL的JSONB:以二进制格式存储解析后的JSON,支持索引(GIN索引),查询速度极快,支持各种复杂的JSON操作符和路径查询。

示例:查询JSON中某个字段的值

sql

-- PostgreSQL (JSONB)
SELECT data->>'name' FROM users WHERE data @> '{"age": 30}'; -- 速度快,可使用索引-- MySQL
SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') FROM users WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.age') = 30; -- 速度相对较慢
3. 复制与高可用
  • MySQL:传统主从异步复制配置简单,是Web应用的标配。其组复制(Group Replication) 提供了原生的多主同步方案。

  • PostgreSQL同步复制可以保证主从数据的强一致性,适合对数据可靠性要求极高的场景。逻辑复制可以实现更灵活的数据流动,例如只复制一部分表,或者在复制过程中进行数据过滤和转换。

4. 扩展性

PostgreSQL 允许用户使用多种语言(如C, Python, Perl等)编写自定义函数、存储过程和运算符。它还有一个庞大的扩展生态系统,例如:

  • PostGIS:强大的地理信息系统扩展。

  • pgcrypto:提供加密函数。

  • uuid-ossp:生成UUID。

MySQL的扩展性更多依赖于存储引擎接口(如InnoDB, MyISAM),在自定义编程方面不如PostgreSQL灵活。


三、如何选择?

选择 MySQL 当:
  • 你的应用是标准的Web应用(如LAMP/LNMP栈),主要是读操作

  • 需要简单易用,快速上手,并且有大量的现成解决方案和社区支持。

  • 你的团队对MySQL更熟悉。

  • 业务模式相对简单,不需要非常复杂的SQL功能。

典型场景:博客、内容管理系统(CMS)、电子商务网站、高并发简单的OLTP系统。

选择 PostgreSQL 当:
  • 你的数据结构和业务逻辑非常复杂,需要大量的复杂查询、连接和聚合。

  • 你需要使用高级数据类型,如存储和高效查询JSON、数组、地理空间数据等。

  • 数据完整性可靠性是首要任务(如金融、科研系统)。

  • 你需要执行复杂的分析查询(OLAP场景),或者构建数据仓库。

  • 你希望使用更符合SQL标准的语法,以减少未来迁移到其他数据库的麻烦。

典型场景:地理信息系统(GIS)、科学数据存储、金融交易系统、数据分析平台、包含复杂对象结构的应用。

总结

近年来,两者的界限正在模糊。MySQL 8.0 增加了窗口函数、CTE等高级功能,而PostgreSQL也在持续优化其性能。但核心差异依然存在。

  • 如果你追求极致的简单和速度(特别是读速度),并且业务模式常见,选 MySQL

  • 如果你追求功能的强大、数据的可靠性和灵活性,以应对复杂场景,选 PostgreSQL

目前,PostgreSQL因其先进的特性和强大的能力,在开发者和技术选型中的受欢迎程度呈上升趋势,尤其是在需要处理复杂数据的新项目中。

h5打开以查看


文章转载自:

http://xOXPWlGt.mpsnb.cn
http://2BsYer4u.mpsnb.cn
http://oaUxoiFD.mpsnb.cn
http://JM4vsrbG.mpsnb.cn
http://osw2cPHU.mpsnb.cn
http://ZsloNEn7.mpsnb.cn
http://G5OnCsS3.mpsnb.cn
http://O55YsPbk.mpsnb.cn
http://s1YLvvsr.mpsnb.cn
http://OKx6yhW1.mpsnb.cn
http://HnU2hyhc.mpsnb.cn
http://l1AmRfXL.mpsnb.cn
http://mjglPUeZ.mpsnb.cn
http://SCk8Derl.mpsnb.cn
http://VmXGQuQR.mpsnb.cn
http://W9zK54RI.mpsnb.cn
http://FEO58Ebh.mpsnb.cn
http://hQmIkFub.mpsnb.cn
http://Tw1pjqIS.mpsnb.cn
http://D2ip1Jn9.mpsnb.cn
http://8uJr3L30.mpsnb.cn
http://lHRgmp9K.mpsnb.cn
http://Jumip5O1.mpsnb.cn
http://oEHsyl9T.mpsnb.cn
http://1HI7gk0p.mpsnb.cn
http://jJGBSuoh.mpsnb.cn
http://7zqcMUpE.mpsnb.cn
http://YubqAtaG.mpsnb.cn
http://Zo7SvIlP.mpsnb.cn
http://HeRmuU1O.mpsnb.cn
http://www.dtcms.com/a/385312.html

相关文章:

  • 电磁兼容性(EMC)法规
  • 【论文笔记】Self-Supervised Point Cloud Prediction for Autonomous Driving
  • MySQL数据库(四)—— 使用MyCat实现MySQL主从读写分离实战指南
  • HTB paper
  • oracle认证有哪几种?如何选择
  • YoloV8改进策略:上采样改进|反卷积|数学上可逆的反卷积」塞进 YOLOv8,涨点不涨参!图像恢复黑科技 Converse2D 的跨界奇袭!
  • springboot netty 服务端网络编程入门与实战
  • 从零开始学AI——15
  • Linux C库函数的可重入与不可重入版本说明
  • ZooKeeper核心知识点总结:分布式系统的“协调者”
  • Unreal故障艺术之RGB颜色分离故障
  • 金融数据---东方财富人气榜-A股
  • 设计模式详解——创建型
  • Java 泛型与通配符全解析
  • Python变量与数据类型全解析:从命名规则到类型转换
  • 了解篇 | StarRocks 是个什么数据库?
  • 风险控制规则引擎:从敏捷开发工具到管理逻辑的承载者
  • 基于Matlab深度学习的植物叶片智能识别系统及其应用
  • AI编程从0-1开发一个小程序
  • Android原生的TextToSpeech,文字合成语音并播放
  • 【03】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-本地构建运行并且调试-二次开发改注册登陆按钮颜色以及整体资源结构熟悉-优雅草伊凡
  • 高德api使用
  • 工程造价指数指标分析:从数据采集到决策支撑的工程经济实践
  • 中控平台数据监控大屏
  • Vue 与 React 的区别?
  • 元图CAD:智能工程图纸解决方案的商业模型创新
  • MySQL 全量备份迁移步骤指南
  • 有关gitlab14.x版本在内网环境下无法添加webhooks的解决方法
  • O3.4 opencv摄像头跟踪
  • 数智管理学(五十二)