PostgreSQL vs MySQL：谁更适合你的项目？ – wiki基地

PostgreSQL vs MySQL：谁更适合你的项目？深度对比分析

在选择数据库管理系统（DBMS）时，PostgreSQL 和 MySQL 无疑是最受欢迎的两个开源关系型数据库。它们都拥有庞大的用户社区、丰富的文档和成熟的生态系统。然而，尽管它们有很多相似之处，但在设计理念、功能特性、性能表现和适用场景上却存在显著差异。本文将深入探讨 PostgreSQL 和 MySQL 的各个方面，帮助你全面了解它们的优缺点，从而为你的项目做出明智的决策。

1. 历史与发展：开源世界的两大支柱

• PostgreSQL： 起源于 1986 年加州大学伯克利分校的 POSTGRES 项目，旨在探索面向对象和关系型数据库的结合。经过多年的发展，PostgreSQL 逐渐演变为一个功能强大、高度可扩展且符合 SQL 标准的开源数据库。它以其对数据完整性、高级功能和可扩展性的重视而闻名。

• MySQL： 诞生于 1995 年，由瑞典公司 MySQL AB 开发。最初，MySQL 的目标是提供一个快速、可靠且易于使用的数据库解决方案。2008 年，Sun Microsystems 收购了 MySQL AB，随后在 2010 年，Oracle 收购了 Sun Microsystems，MySQL 也随之成为 Oracle 旗下的产品。尽管如此，MySQL 仍然保持着开源的特性，并继续得到广泛的应用。

2. 数据模型与 ACID 特性：可靠性的基石

• PostgreSQL： 严格遵循 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，确保数据的完整性和可靠性。它支持事务、多版本并发控制（MVCC）、外键约束、触发器、存储过程等高级功能，可以满足对数据一致性要求极高的应用场景。

• MySQL： 在默认的 InnoDB 存储引擎下，MySQL 也支持 ACID 特性。然而，在早期版本中，MySQL 的默认存储引擎 MyISAM 并不支持事务，这使得它在处理需要高数据完整性的应用时存在一定的局限性。不过，随着 InnoDB 成为默认引擎，MySQL 在这方面的能力得到了显著提升。

3. 数据类型与扩展性：灵活性的体现

• PostgreSQL： 拥有丰富的数据类型，包括基本类型（整数、浮点数、文本、日期/时间等）、数组、JSON/JSONB、XML、几何类型、网络地址类型等。此外，PostgreSQL 还支持自定义数据类型和函数，用户可以根据需要扩展数据库的功能。PostgreSQL 的扩展性还体现在其对各种扩展插件的支持，如 PostGIS（地理空间数据处理）、TimescaleDB（时序数据处理）等。

• MySQL： 同样支持各种基本数据类型，但在高级数据类型方面相对较少。MySQL 8.0 引入了对 JSON 数据类型的支持，但在其他高级数据类型方面，如几何类型、数组等，仍然不如 PostgreSQL 丰富。MySQL 的扩展性主要体现在其存储引擎的可插拔性，用户可以根据需要选择不同的存储引擎（如 InnoDB、MyISAM、Memory 等）。

4. SQL 标准兼容性：互操作性的关键

• PostgreSQL： 以其对 SQL 标准的高度兼容性而著称。它支持 SQL:2016 标准中的大部分核心特性，并且不断跟进最新的 SQL 标准。这使得 PostgreSQL 在与其他数据库系统进行数据迁移或集成时具有更好的互操作性。

• MySQL： 在早期版本中，MySQL 对 SQL 标准的兼容性相对较弱，存在一些非标准的语法和行为。然而，随着版本的迭代，MySQL 对 SQL 标准的兼容性也在不断提高。MySQL 8.0 已经支持了许多 SQL 标准特性，如通用表表达式（CTE）、窗口函数等。

5. 并发控制与性能：效率的保证

• PostgreSQL： 采用多版本并发控制（MVCC）机制来处理并发访问，可以有效地减少锁竞争，提高并发性能。PostgreSQL 还支持多种索引类型（B-tree、Hash、GiST、SP-GiST、GIN、BRIN），可以根据不同的查询模式选择合适的索引来优化查询性能。

• MySQL： 在 InnoDB 存储引擎下，MySQL 也使用 MVCC 来处理并发访问。MySQL 支持的索引类型相对较少，主要是 B-tree 索引。在某些情况下，MySQL 的查询优化器可能不如 PostgreSQL 成熟，导致查询性能相对较低。

6. 复制与高可用性：稳定性的保障

• PostgreSQL： 支持流复制（Streaming Replication）和逻辑复制（Logical Replication）两种复制方式。流复制可以实现数据的实时同步，提供高可用性和读扩展能力。逻辑复制则允许用户选择性地复制数据，适用于数据仓库、异地备份等场景。

• MySQL： 支持基于二进制日志（Binary Log）的主从复制。MySQL 的复制机制相对简单，易于配置和管理。然而，在早期版本中，MySQL 的复制存在一些问题，如数据一致性难以保证、复制延迟较高等。随着版本的改进，MySQL 的复制功能也得到了增强。

7. 社区与生态系统：发展的动力

• PostgreSQL： 拥有一个活跃的开源社区，提供了丰富的文档、教程和工具。PostgreSQL 的社区以其对技术的热情和对用户的支持而闻名。PostgreSQL 的生态系统也在不断发展壮大，各种扩展插件和第三方工具层出不穷。

• MySQL： 同样拥有一个庞大的用户社区和成熟的生态系统。MySQL 的文档和教程非常丰富，各种客户端工具、管理工具和监控工具也应有尽有。MySQL 的生态系统得益于其广泛的应用和 Oracle 的支持，各种商业和开源的解决方案层出不穷。

8. 适用场景：选择的关键

• PostgreSQL：

  • 需要高级数据类型和功能的应用： 例如，地理信息系统（GIS）、科学计算、数据仓库、复杂的数据分析等。
  • 对数据完整性和一致性要求极高的应用： 例如，金融系统、电子商务、医疗系统等。
  • 需要高度可扩展性和定制化的应用： 例如，大型企业级应用、需要自定义数据类型和函数的应用。
  • 需要高并发和复杂查询的应用： 由于其强大的查询优化器和MVCC,适合高并发和复杂查询

• MySQL：

  • Web 应用和内容管理系统（CMS）： 例如，博客、论坛、电子商务网站等。MySQL 的简单易用和快速部署使其成为 Web 应用的理想选择。
  • 中小型应用： 对于数据量不大、并发访问不高、对数据完整性要求不苛刻的应用，MySQL 可以提供足够的性能和可靠性。
  • 需要快速开发和部署的应用： MySQL 的简单配置和管理使其成为快速原型开发和敏捷开发的理想选择。
  • 对成本敏感的应用： MySQL 的开源特性和较低的维护成本使其成为预算有限的项目的理想选择。

9. 详细功能对比表格

特性	PostgreSQL	MySQL
数据模型	关系型	关系型
ACID 特性	完全支持	InnoDB 存储引擎下完全支持
数据类型	丰富的数据类型，包括基本类型、数组、JSON/JSONB、XML、几何类型、网络地址类型等。支持自定义数据类型。	支持基本数据类型，MySQL 8.0 引入 JSON 数据类型。
SQL 标准兼容性	高度兼容	兼容性不断提高，MySQL 8.0 支持更多 SQL 标准特性。
并发控制	多版本并发控制（MVCC）	InnoDB 存储引擎下使用 MVCC
索引类型	B-tree、Hash、GiST、SP-GiST、GIN、BRIN	主要为 B-tree 索引
复制	流复制（Streaming Replication）和逻辑复制（Logical Replication）	基于二进制日志（Binary Log）的主从复制
高可用性	支持多种高可用性方案，如流复制、集群等。	支持多种高可用性方案，如主从复制、MySQL Cluster 等。
扩展性	支持各种扩展插件，如 PostGIS、TimescaleDB 等。支持自定义数据类型和函数。	存储引擎可插拔，用户可以选择不同的存储引擎。
社区与生态系统	活跃的开源社区，丰富的文档和教程。生态系统不断发展壮大。	庞大的用户社区，成熟的生态系统。丰富的文档、教程和工具。
适用场景	需要高级数据类型和功能、对数据完整性要求高、需要高度可扩展性和定制化、高并发和复杂查询的应用。	Web 应用、内容管理系统、中小型应用、需要快速开发和部署、对成本敏感的应用。
授权许可	PostgreSQL 许可证 (类BSD)	GPLv2 (社区版), 商业许可证 (企业版)
全文搜索	内置全文搜索功能, 支持多种语言和自定义配置	MyISAM 和 InnoDB 引擎都支持全文搜索,但InnoDB在MySQL 5.6 之后才支持.
存储过程	支持多种语言编写存储过程(PL/pgSQL, PL/Perl, PL/Python, etc.)	支持存储过程， 但语言支持相对较少
触发器	支持行级触发器和语句级触发器	支持行级触发器和语句级触发器

10. 总结：没有最好的，只有最适合的

PostgreSQL 和 MySQL 都是优秀的开源关系型数据库，它们各有优缺点，适用于不同的应用场景。选择哪个数据库，取决于你的项目的具体需求。

• 如果你需要一个功能强大、高度可扩展、对数据完整性要求极高的数据库，并且愿意投入更多的时间和精力进行配置和管理，那么 PostgreSQL 是一个不错的选择。
• 如果你需要一个简单易用、快速部署、易于维护的数据库，并且对数据完整性的要求不是特别苛刻，那么 MySQL 可能更适合你。

最终，最好的办法是根据你的项目需求，对这两个数据库进行实际的测试和评估，选择最适合你的那一个。 不要被“最佳”这个词所迷惑。 根据你的具体用例， 资源，和团队的专业技能来做决定才是最重要的。