PostgreSQL 在新的一年有一个好的开端: 它被 DB-Engines 评为 2023年度数据库管理系统。但究竟是什么让它胜过其他数据库?为了回答这个问题,我们将比较 PostgreSQL 和 MySQL,这两者都是广泛使用的开源关系数据库管理系统(RDBMS)。作为业界标准的解决方案,这两种数据库都具有使用 SQL 管理关系数据的强大功能,但在其能力和最佳使用案例上已经有所分歧。
译自PostgreSQL vs MySQL: Which to Choose and When。作者 Timescale 团队。
本指南将探讨 PostgreSQL 和 MySQL 作为基于 SQL 查询构建的 RDBMS 之间的核心相似之处。然后,我们将根据性能、灵活性、规模和易用性等因素进行深入的、并列的比较。通过评估它们在这些标准上的优势和劣势,我们将确定选择 PostgreSQL 还是 MySQL 的理想条件。
到最后,您将了解选择正确的开源 RDBMS 以满足您需求的最佳使用案例、权衡和限制。您将对何时利用 PostgreSQL 的高级功能与何时 MySQL 的简单性就能完成任务有一个看法。
首先,在深入探讨它们的差异之前,让我们牢记这两种数据库作为关系型 SQL 平台的共同点。
PostgreSQL 和 MySQL,在其核心上,都是构建在关系数据库基本原则之上的关系型数据库管理系统。关系型数据库以表的结构化格式存储信息。每张表都是一个数据收集,组织成行和列,很像电子表格。
关系型数据库的真正威力在于它们建立表之间关系的能力。这是通过键实现的——主键唯一标识表中的一行,外键将一个表链接到另一个表。这些键构成了“关系”方面的骨干,使复杂的数据结构和关系可以高效地表示和导航。
SQL,或结构化查询语言,是与关系型数据库交互的标准语法。它允许各种操作,如查询、更新和管理数据。在 Timescale,我们将其视为数据分析的通用语言。
虽然每个 RDBMS 可能都有其独特的 SQL 风格,但核心语法和命令在不同平台上基本一致。这种通用性意味着 SQL 中的技能和知识可以在不同的系统之间转移,包括 PostgreSQL 和 MySQL。PostgreSQL 和 MySQL 利用 SQL 作为数据交互的主要接口,确保您可以利用 SQL 强大的查询和事务功能。
关系型数据库,特别是 PostgreSQL 和 MySQL,以其用户友好性而闻名。它们的结构化特性,结合直观的 SQL,使它们成为访问和强大的数据操作工具。像存储过程、关系规范化以及强大的备份和复制工具等功能进一步提升了它们的能力,确保了数据完整性和有效的恢复选项。
然而,这些系统也存在挑战。一个明显的限制是在扩展到处理大规模数据集或复杂查询时的性能(这时Timescale 将发挥救援作用)。维护关系完整性所带来的开销有时会导致大规模下性能较慢。
虽然 PostgreSQL 和 MySQL 提供关系型数据库的力量和可靠性,但它们基于不同的理念和功能集来定位自身角色。这种分歧导致了不同的优势,适合不同的使用案例和场景。接下来,我们将深入探讨这些具体方法及其对您等用户的意义。
PostgreSQL 是一种强大而通用的数据库管理系统(DBMS),它经常因其处理复杂数据操作的高级功能而获得赞誉。如前所述,它被DB-Engines 第四次评为 2023 年度 DBMS。
本节将深入探讨 PostgreSQL 的面向对象关系模型、其广泛的数据类型支持以及其遵循 ACID 合规性等功能。
好的,我会将提供的内容整理成Markdown表格:
PostgreSQL 功能 | 描述 |
面向对象关系模型 | PostgreSQL 的面向对象关系结构允许对数据进行复杂的表示,无缝地将面向对象数据库的特征集成到关系数据库框架中。这种融合使得用户可以定义自己的数据类型,创建自定义函数,甚至在数据库内用不同的编程语言编写代码,大大增强了对复杂应用领域建模的能力。 |
多样的数据类型 | 提供丰富的数据类型,包括 Geometry 几何形状、数组和 JSON,PostgreSQL 在数据表示方面提供了无与伦比的灵活性。这种多样性对于拥有各种数据集的企业特别有利,因为它允许更准确的数据建模和高效的查询。 |
ACID 合规性 | PostgreSQL 坚持遵守ACID 合规性,确保所有事务都可靠地处理。对于数据完整性非常关键的应用程序,如金融系统,这个特性至关重要,它确保所有数据库事务都是精确可靠地处理的。 |
多版本并发控制 (MVCC) | 允许多个用户同时访问数据库,而不必等待其他操作完成。这个特性对高流量环境极为关键,如电子商务平台,它们需要频繁的同时数据库访问。 |
先进的索引选项 | 支持各种索引类型,如 GIN 和 BRIN,这些索引针对特定查询和数据结构进行了优化,提高了大型和复杂数据集的性能。 |
物化视图 | 物化视图持久地存储查询结果,用于更快的数据检索,这极大地提高了大型数据库中的报告和数据分析。 |
相比之下,MySQL 以其简单性和效率而闻名。本节将展开 MySQL 作为更传统关系数据库系统的方法。比较而言,它可能不像 PostgreSQL 那样拥有同样高级的功能;在简单性、速度和直接的数据管理至关重要的场景中,MySQL 大放异彩。
好的,我会将提供的内容整理成 Markdown 表格:
MySQL 功能 | 描述 |
简单性和效率 | MySQL 直接了当的方法使其对标准数据库应用程序具有很高的效率。它非常适合不需要复杂数据处理的小型到中型项目。 |
条件 ACID 合规性与 InnoDB | 通过使用 InnoDB 存储引擎,MySQL 提供 ACID 合规性,确保可靠的数据管理。这个特性对于需要一致可靠的数据处理但不需要 PostgreSQL 等高级功能的应用程序至关重要。 |
集中索引策略 | MySQL 对 B-tree 和 R-tree 索引的支持,虽然不如 PostgreSQL 多样化,但满足最常见的使用案例。这种关注索引的方法对于标准查询需求的应用程序很方便,其中专门的索引不是很关键。 |
数据类型支持 | MySQL 提供一系列综合的数据类型,足以满足大多数传统数据库应用程序的需求。这个特性支持各种各样的数据处理需求,使其成为许多标准应用程序的通用选择。 |
视图机制 | 视图机制简化了复杂的 SQL 查询,增强了数据库的可管理性。这对于维护数据抽象和确保数据库安全特别有利。 |
存储过程 | 存储过程有助于将复杂的业务逻辑封装在数据库中。这种封装对于简化应用程序开发和维护至关重要,特别是在业务逻辑不经常更改的环境中。 |
在评估 PostgreSQL 和 MySQL 时,我们不仅在比较两个数据库系统,而是在探讨每个数据库如何与您的具体项目需求、规模以及所涉及的数据操作特性相匹配。本讨论的这一部分至关重要,它超越表面层面的特性,理解选择其中一个的实际意义。
虽然 PostgreSQL 提供丰富的功能集,非常适合复杂和大规模应用程序,但 MySQL 流线型的设计很好地适应更直接、静态的系统,其中效率和易用性至关重要。我们旨在指导您了解这些细微差异,帮助您为项目的独特需求和规模选择最佳匹配。
PostgreSQL 以其强大的功能而闻名。它提供各种索引类型、自定义数据类型以及在数据库中支持不同编程语言等高级功能。这一全面功能集使 PostgreSQL 成为通用和适应复杂数据处理需求的数据库。
PostgreSQL 的一个重要优势是它严格遵守 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)原则。这种合规性确保事务可靠地处理,对于数据完整性和一致性至关重要的应用程序非常关键。它对于处理关键操作的系统必不可少,例如金融交易或任何要求数据精确性的数据场景。
PostgreSQL 直接与各种编程语言(如 Python、Perl 和 C)接口的能力是一个强大的功能。这允许在数据库中对数据和操作进行更复杂、更高效的处理,在需要大量数据操作或自定义业务逻辑的场景中提供重要优势。随着Matillion 和 IDG 调查强调数据量快速增长以及企业在将这些数据转化为分析结果方面面临的挑战,这一点变得越来越相关。
MySQL 更直接的设计意味着更少的复杂性,使其成为完全在内部开发的系统的理想选择。它的特定结构允许更容易的理解和维护,特别是当开发团队更喜欢不要多余功能的数据库管理方式时。
MySQL 以其高效的读操作而闻名。这使其特别适合需要快速高效检索数据的应用程序,例如内容分发网络或基本数据报告系统。
由于其简单性和效率,MySQL 非常适合不需要 PostgreSQL 广泛功能集的更简单静态系统。它非常适合小规模应用程序、网站或任何数据库需求简单、不涉及复杂数据操作或多方面事务操作的系统。
以下是一些深入的示例,说明 PostgreSQL 和 MySQL 如何适应不同的场景,帮助您决定哪个数据库适合您的特定项目或应用需求。
PostgreSQL 和 MySQL 的最终选择通常取决于您项目的具体规模和操作复杂性需求。如果您的项目涉及简单的数据处理或规模较小,MySQL 流线型的性质可能是一个重大优势。
然而,对于需要处理大量或复杂数据的项目,PostgreSQL 的全面功能更可能与您的需求相匹配。这个决定本质上是关于匹配数据库的优势以满足项目的需求和抱负——我们可能这里有偏见,但凭借 30 多年的开发历史、广泛的 PostgreSQL 扩展和令人难以置信的通用性,我们相信 PostgreSQL 是您所需要的唯一数据库。
总之,PostgreSQL 和 MySQL 在各自的环境中表现卓越,为不同的数据管理需求提供定制的优势。虽然两者都是强大的关系系统,但处理大规模数据库可能具有挑战性。这是Timescale 发挥救援作用的地方,它增强了 PostgreSQL 的功能,特别是对于大规模的时间序列数据、事件和分析,都能显著提升其性能。
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