PostgreSQL和MySQL有什么不同?最详细区别介绍 – wiki基地


PostgreSQL 与 MySQL:深入对比两大开源关系型数据库巨头

在当今数据驱动的世界中,关系型数据库扮演着核心角色。它们是各种应用程序、网站和企业系统存储、组织和管理数据的基石。在众多数据库系统中,PostgreSQL 和 MySQL 无疑是其中最受欢迎且功能强大的两大开源巨头。它们都遵循关系模型,支持 SQL 语言,并在全球范围内拥有庞大的用户群体和活跃的社区。

然而,尽管表面上看它们都提供类似的核心功能,但在设计哲学、架构、特性、性能表现、易用性以及社区支持等方面,PostgreSQL 和 MySQL 存在着诸多关键差异。理解这些差异对于数据库选型、架构设计和日常运维至关重要。本文将对 PostgreSQL 和 MySQL 进行一次全面、深入的对比,详细探讨它们的主要区别,帮助您更好地理解这两款数据库,并根据具体需求做出明智的选择。

1. 历史渊源与设计哲学

MySQL:

MySQL 的历史可以追溯到 1995 年,由瑞典的 David Axmark、Allan Larsson 和 Michael Widenius 开发。其最初的设计目标是轻量级、快速、易于使用和可靠,尤其适合 Web 应用。早期版本的 MySQL 在某些方面为了追求速度和简单性,对 SQL 标准的支持相对较弱,且在事务处理和数据完整性方面存在一些限制(尤其是在早期的 MyISAM 存储引擎下)。随着时间的推移,特别是被 Sun Microsystem 收购后又被 Oracle 收购,MySQL 不断发展,引入了更强大的存储引擎(如 InnoDB),极大地提升了事务支持、并发性能和数据完整性。其设计哲学逐渐演变为在保持高性能和易用性的同时,不断增强企业级特性。

PostgreSQL:

PostgreSQL 的历史更为悠久,可以追溯到 1986 年加州大学伯克利分校由 Michael Stonebraker 领导的 POSTGRES 项目。该项目旨在解决当时数据库系统的一些限制,特别是在处理复杂数据类型和查询方面。POSTGRES 在 1996 年被重命名为 PostgreSQL,并转变为一个完全开源的项目。PostgreSQL 的设计哲学一开始就更加注重标准合规性、数据完整性、高级特性和可扩展性。它从学术项目演变而来,倾向于实现更严格的 SQL 标准,提供更丰富的数据类型和更灵活的架构,虽然这可能导致早期版本的学习曲线相对较陡,但在处理复杂场景和保证数据可靠性方面具有先天优势。

核心哲学差异总结:

  • MySQL: 起初更侧重于速度、简单性和 Web 应用场景。
  • PostgreSQL: 起初更侧重于标准合规性、数据完整性、高级特性和可扩展性。

2. 架构与存储引擎

这是 PostgreSQL 和 MySQL 之间最显著的架构差异之一。

MySQL:

MySQL 采用了可插拔的存储引擎架构(Pluggable Storage Engine Architecture)。这意味着数据库核心功能(如查询解析、优化、缓存、复制等)与数据存储和索引管理的模块是分离的。用户可以为不同的表甚至不同的应用程序选择不同的存储引擎。最常见的存储引擎包括:

  • InnoDB: 这是当前 MySQL 的默认存储引擎。它支持事务(ACID 特性)、行级锁定、外键约束、崩溃恢复等。InnoDB 是处理高并发事务型应用的首选。
  • MyISAM: 这是早期 MySQL 的默认引擎。它不支持事务和行级锁定,只支持表级锁定,这使得它在写操作并发高时性能较低。它不支持外键,崩溃后恢复也比较困难。然而,它在读取密集型应用且不需要事务的场景下可能表现不错,且全文索引功能在过去优于 InnoDB(现在 InnoDB 的全文索引也已很强大)。
  • Memory (HEAP): 数据存储在内存中,读写速度极快,但数据库关闭或崩溃时数据会丢失。适合临时数据存储或快速查找表。
  • Archive: 用于存储大量非索引数据,主要用于归档。
  • NDB Cluster: 分布式存储引擎,用于 MySQL Cluster。

这种存储引擎架构的优点在于灵活性,用户可以根据具体需求选择最优的引擎。缺点是管理和优化可能更复杂,且某些功能(如全文搜索、GIS)在不同引擎上的支持程度不同,甚至可能存在兼容性问题。

PostgreSQL:

PostgreSQL 采用了一体化的架构。它没有可插拔的存储引擎概念。数据存储、索引、事务管理、并发控制等都是由 PostgreSQL 核心统一处理。这种架构使得 PostgreSQL 的功能更加一致,所有表都支持相同的特性集(如事务、MVCC、外键等)。这也使得 PostgreSQL 在实现高级特性(如复杂的数据类型、自定义索引类型、函数式索引等)和保证数据完整性方面更为强大和可靠。

架构差异总结:

  • MySQL: 可插拔存储引擎,灵活性高,但特性依赖于引擎。
  • PostgreSQL: 一体化架构,功能一致性强,易于实现高级特性。

3. SQL 标准合规性

SQL (Structured Query Language) 是关系型数据库的国际标准语言。PostgreSQL 和 MySQL 都支持 SQL,但在对标准的实现程度上有所不同。

PostgreSQL:

PostgreSQL 通常被认为是对 SQL 标准支持度更高的数据库系统之一。它努力遵循最新的 SQL 标准,并且在很多高级 SQL 特性上提供了更完整的支持。例如:

  • Common Table Expressions (CTE): 使用 WITH 子句定义临时结果集,方便编写复杂递归或分步查询。PG 支持标准用法。
  • Window Functions: 允许在与当前行相关的行集上执行聚合等操作,非常适用于分析和报表。PG 提供全面的支持。
  • Strict Type Casting: PG 对数据类型的转换规则更严格,不进行隐式的、可能导致意外结果的类型转换,这有助于避免潜在的错误。
  • Array Types: 原生支持数组类型,可以直接存储和查询数组数据。
  • Recursive Queries: 对递归 CTE 的支持更健壮。

这种严格的标准合规性使得从其他遵循标准的数据库迁移到 PostgreSQL 相对更容易,并且编写的 SQL 语句更具可移植性。

MySQL:

MySQL 在早期的版本中对 SQL 标准的支持相对较弱,存在一些非标准的行为和语法。虽然在后续版本中不断改进,特别是对 CTE、Window Functions 等特性的支持逐渐完善,但在某些方面仍然不如 PostgreSQL 那样严格或全面。例如:

  • Type Casting: MySQL 会进行更多的隐式类型转换,有时这会简化查询,但也可能导致一些非预期的行为。
  • Standard Features: 某些特定标准特性可能支持较晚或实现方式有所不同。
  • Reserved Keywords: MySQL 的保留关键字列表可能更长,在命名对象时需要注意。

总的来说,如果你的应用依赖于严格的 SQL 标准或使用大量高级 SQL 特性,PostgreSQL 通常是更好的选择。

SQL 标准差异总结:

  • MySQL: 逐步增强对标准的遵循,但在某些方面仍有非标准行为。
  • PostgreSQL: 更严格地遵循 SQL 标准,支持更多高级 SQL 特性。

4. 数据类型与高级特性

PostgreSQL 在数据类型和高级特性方面通常比 MySQL 提供更丰富和灵活的支持。

PostgreSQL:

PostgreSQL 提供了极其丰富和灵活的数据类型,包括:

  • 基本类型: 数字、字符串、日期/时间等。
  • 高级类型:
    • 数组 (Arrays): 直接存储一维或多维数组。
    • JSON / JSONB: 原生支持 JSON 数据类型,特别是 JSONB(二进制格式)支持索引和高效查询。
    • 几何类型 (Geometric Types): 支持点、线、多边形等几何对象。
    • 地理信息系统 (GIS) 支持: 凭借 PostGIS 扩展,成为强大的空间数据库,支持空间数据类型、索引和函数。
    • 网络地址类型 (Network Address Types):inet (IPv4/IPv6), cidr (IP 网络块), macaddr
    • 范围类型 (Range Types): 存储一个范围,如 int4range, tsrange (时间戳范围)。
    • 枚举类型 (Enum Types): 定义一组允许的值。
    • 复合类型 (Composite Types): 类似于结构体或行,可以将多个字段组合成一个类型。
    • HSTORE: 键值对存储类型。
    • UUID (Universally Unique Identifier): 原生支持 UUID 类型。

此外,PostgreSQL 在高级特性方面也领先:

  • 函数式索引 (Functional Indexes): 可以基于表达式创建索引。
  • 部分索引 (Partial Indexes): 只对表的一部分行创建索引。
  • 继承 (Table Inheritance): 表可以继承另一个表的结构,实现简单的多态。
  • 外部数据包装器 (Foreign Data Wrappers, FDW): 允许 PostgreSQL 连接并查询外部数据源(如其他数据库、CSV 文件、Web 服务),无需迁移数据。

MySQL:

MySQL 的内置数据类型相对较少,虽然也支持基本的数字、字符串、日期/时间等类型。在高级数据类型方面:

  • JSON: MySQL 5.7+ 开始支持原生的 JSON 类型,并提供了函数进行操作。
  • GIS 支持: MySQL 也支持一些基本的空间数据类型和函数,但功能和性能通常不如 PostGIS 强大和全面。
  • 枚举类型: MySQL 也支持 ENUM 类型。
  • Set 类型: MySQL 特有的类型,存储一个字符串集合。

MySQL 对复合类型、数组类型(除了某些存储引擎有限支持)、范围类型等没有原生的内置支持。其高级特性如函数式索引、部分索引的支持也相对有限或实现方式不同。外部数据访问通常需要依赖第三方工具或 ETL 过程。

数据类型与特性差异总结:

  • MySQL: 基本数据类型齐全,对 JSON 和 GIS 有支持,但整体种类和高级特性相对较少。
  • PostgreSQL: 提供极其丰富和灵活的内置和通过扩展提供的高级数据类型和特性,如数组、JSONB、各种范围/网络/几何类型,以及 FDW 等。

5. 并发控制 (MVCC)

两者都使用多版本并发控制 (MVCC) 来实现高并发读写,减少锁定冲突,但在具体实现上存在差异。

PostgreSQL:

PostgreSQL 的 MVCC 实现基于行的多版本。每次对一行数据进行修改(INSERT, UPDATE, DELETE)时,PostgreSQL 并不会直接覆盖原有的数据,而是创建该行的一个新版本。旧版本的数据会被保留一段时间(直到不再被任何活跃事务引用)。读取操作默认读取最适合其事务快照的版本,而不会阻塞写操作。

这种机制的优点是读操作(甚至写操作中的读取部分)通常是非阻塞的,提高了并发性。缺点是更新和删除操作会产生大量的旧行版本(称为 “dead tuples”),这些废弃版本会占用存储空间,并可能影响性能。因此,PostgreSQL 需要一个后台进程——VACUUM——来回收这些废弃空间。VACUUM 操作可能需要手动执行或通过自动清理(Autovacuum)进程进行。如果 VACUUM 不及时,可能会导致表膨胀(bloat)、索引效率下降,甚至事务 ID 回卷(transaction ID wraparound)的风险。

MySQL (InnoDB):

MySQL 的 InnoDB 存储引擎也使用 MVCC,其实现依赖于撤销日志(Undo Logs)。当数据被修改时,InnoDB 会将旧版本的数据信息记录在撤销日志中。读取操作如果需要访问旧版本数据,可以通过撤销日志来重建所需版本。

InnoDB 的 MVCC 实现通常不需要像 PostgreSQL 那样显式或频繁地进行 VACUUM 操作来回收空间(撤销日志空间是自动管理的,但需要监控)。然而,长时间运行的事务可能导致撤销日志不断增长,占用大量空间,并可能影响性能。另外,InnoDB 的行锁粒度是基于索引或主键的,这使得它在某些场景下比表锁的 MyISAM 有更好的并发性。

MVCC 差异总结:

  • MySQL (InnoDB): 基于撤销日志实现 MVCC,自动管理旧版本数据,通常无需显式 VACUUM(但需监控撤销日志)。
  • PostgreSQL: 基于行的多版本实现 MVCC,需要 VACUUM 进程回收废弃空间,对维护提出更高要求。

6. 索引类型与能力

两者都支持 B-tree 索引,这是最常见的索引类型,适用于等值查询和范围查询。然而,PostgreSQL 提供了更多样化的索引类型和更灵活的索引选项。

PostgreSQL:

PostgreSQL 支持多种先进的索引类型,以优化不同类型的数据和查询:

  • B-tree: 标准索引,适用于大多数情况。
  • Hash: 适用于等值查询,但在并发高或数据分布不均时可能不如 B-tree。
  • GiST (Generalized Search Tree): 通用搜索树,支持多种数据类型(如几何类型、范围类型)和多种搜索操作(如包含、相交)。许多扩展(如 PostGIS)依赖于 GiST。
  • SP-GiST (Space-Partitioned GiST): 用于平衡树形和分割结构的搜索树,适合索引具有自然空间或分层结构的数据。
  • GIN (Generalized Inverted Index): 通用倒排索引,适用于包含复合值的数据类型(如数组、JSONB、全文搜索),可以快速查找包含特定值的元素。
  • BRIN (Block Range Index): 块范围索引,适用于存储在物理上关联的数据(如时间序列数据),占用空间小,扫描效率高。

此外,PostgreSQL 支持函数式索引、部分索引,这提供了更精细的性能优化手段。

MySQL:

MySQL 主要依赖于 B-tree 索引(在 InnoDB 中也称为 B+Tree)。它也支持一些特定引擎的索引类型:

  • Hash: Memory 存储引擎支持。InnoDB 也支持自适应 Hash 索引,但用户无法直接创建。
  • R-tree: 用于空间数据类型(GIS)。
  • Fulltext Index: 用于全文搜索(MyISAM 和 InnoDB)。

MySQL 对函数式索引的支持在 8.0 版本引入了基于表达式的索引(Generated Column 上的索引),但灵活性和功能上仍不如 PostgreSQL。部分索引的概念在 MySQL 中通常通过分区或特定查询技巧来实现,没有 PostgreSQL 那样直接的支持。

索引差异总结:

  • MySQL: 主要依赖 B-tree 和一些特定用途的索引类型,支持的索引类型相对较少。
  • PostgreSQL: 提供了多样化且强大的索引类型(GiST, GIN, SP-GiST, BRIN),以及函数式索引和部分索引,能够更精细地优化复杂数据和查询。

7. 可扩展性与自定义

这是 PostgreSQL 最大的优势之一。

PostgreSQL:

PostgreSQL 被设计得高度可扩展。用户可以通过以下方式深度定制和扩展数据库的功能:

  • 扩展 (Extensions): 这是最常见的方式。用户可以安装各种扩展来增加新的功能、数据类型、索引类型、函数、操作符等。例如,PostGIS (地理信息系统), hstore (键值对), UUID-OSSP (UUID 生成) 都是流行的扩展。
  • 自定义数据类型 (Custom Data Types): 用户可以定义自己的数据类型,并指定如何存储、如何进行输入/输出转换。
  • 自定义函数 (Custom Functions): 可以使用多种编程语言编写函数,包括内置的 PL/pgSQL,以及通过扩展支持的 PL/Python, PL/Java, PL/Perl, PL/R 等。
  • 自定义操作符 (Custom Operators): 可以定义新的操作符(如 @@ 用于全文搜索),并指定其优先级和结合性。
  • 自定义索引方法 (Custom Index Methods): 可以实现新的索引结构。
  • 外部数据包装器 (FDW): 如前所述,可以集成外部数据源。

这种强大的可扩展性使得 PostgreSQL 能够适应各种特定的应用需求,从简单的Web应用到复杂的科学计算、数据分析和地理信息系统。

MySQL:

MySQL 的可扩展性主要体现在其可插拔存储引擎架构和用户自定义函数 (UDF)。

  • 存储引擎: 虽然理论上可以开发新的存储引擎,但这比开发一个 PostgreSQL 扩展要复杂得多。
  • 用户自定义函数 (UDF): 用户可以使用 C 或 C++ 编写函数并在 MySQL 中注册使用。

与 PostgreSQL 相比,MySQL 的可扩展性主要局限于存储层和简单的函数层面,无法像 PostgreSQL 那样轻松地引入新的数据类型、索引方法或集成外部数据源。

可扩展性差异总结:

  • MySQL: 可扩展性主要体现在存储引擎和 UDF。
  • PostgreSQL: 具有极强的可扩展性,通过扩展、自定义数据类型/函数/操作符/索引方法等方式,能够深度定制和适应特定需求。

8. 性能表现

比较 PostgreSQL 和 MySQL 的性能是一个复杂的问题,因为它高度依赖于具体的硬件、配置、数据模型、查询类型和工作负载。然而,基于它们的架构和特性,可以总结出一些普遍的倾向:

MySQL:

  • 读密集型、简单查询: 在早期的版本中,特别是在 MyISAM 引擎下,MySQL 在简单的 SELECT 查询上表现出色,因为它开销较小。即使使用 InnoDB,对于大量简单的读操作,MySQL 通常也能提供良好的性能。
  • 写操作: 在 InnoDB 引擎下,支持行级锁定和事务,并发写性能得到极大提升。
  • Web 应用: 由于其早期设计侧重 Web,并在简单的 CRUD 操作上表现良好,MySQL 在很多 Web 应用场景下是高效的选择。

PostgreSQL:

  • 复杂查询与联接: PostgreSQL 的查询优化器通常被认为更复杂和强大,对于包含多个联接、子查询、聚合和窗口函数的复杂查询,PostgreSQL 往往能生成更优的执行计划,从而表现更好。
  • 事务与数据完整性: 由于其严格的 ACID 合规性和 MVCC 实现,PostgreSQL 在需要高数据一致性和复杂事务处理的场景下表现稳定可靠。
  • 高级特性: 对于利用其高级数据类型(如 JSONB、GIS)和索引类型(如 GIN、GiST)的查询,PostgreSQL 通常能提供远超 MySQL 的性能。
  • 写入开销 (VACUUM): PostgreSQL 的 MVCC 实现产生的旧版本需要 VACUUM 清理,这会带来额外的 I/O 开销和资源消耗。如果 VACUUM 策略不当,可能会影响写入性能和整体稳定性。但现代的 Autovacuum 进程在大多数情况下能很好地管理这一问题。

性能总结:

  • 选择哪个数据库在性能上更优,很大程度上取决于你的工作负载。
  • 如果你的应用主要是大量简单、快速的读写操作(如典型的 Web 应用),MySQL 可能是一个不错的选择。
  • 如果你的应用涉及复杂的查询、大量数据分析、复杂的数据模型或需要利用高级数据库特性(如 GIS、JSONB),PostgreSQL 通常会提供更好的性能和更强大的优化工具。

9. 复制与高可用性 (HA)

两者都提供了复制功能来构建读副本和实现高可用性。

MySQL:

MySQL 提供了多种复制方法:

  • Statement-Based Replication (SBR): 复制源数据库上执行的 SQL 语句到副本。简单,但某些语句(如使用用户变量、非确定性函数)可能导致主备数据不一致。
  • Row-Based Replication (RBR): 复制源数据库上发生的每一行数据的改变。更安全、一致,但日志量可能较大。
  • Mixed-Based Replication (MBR): 自动根据语句类型选择 SBR 或 RBR。

MySQL 的复制是异步或半同步的(在更高版本中)。实现高可用性通常需要依赖外部工具或框架,如 MHA (Master High Availability Manager and Switchover),Group Replication (MySQL 5.7+ 内置的基于 Paxos 协议的组复制,提供多主写入能力),以及各种第三方的复制和故障转移解决方案。

PostgreSQL:

PostgreSQL 提供了强大且灵活的复制选项:

  • 流复制 (Streaming Replication): 将 WAL (Write-Ahead Logging) 日志实时发送到副本,副本重放 WAL 以保持同步。可以实现同步、异步或半同步复制,支持多个备库。这是实现高性能读副本和基础 HA 的主要方式。
  • 逻辑复制 (Logical Replication): 基于复制发布/订阅模型,可以复制表或表的子集,甚至可以在不同版本或不同架构的 PostgreSQL 数据库之间进行复制。这为数据集成和升级提供了更大的灵活性。

PostgreSQL 的高可用性通常通过流复制结合故障转移工具实现,如 repmgr, Patroni, Corosync/Pacemaker 等。这些工具监控主库状态,并在主库失败时自动提升备库为新的主库。

复制与 HA 差异总结:

  • MySQL: 提供 SBR/RBR/MBR 复制,HA 依赖外部工具或 Group Replication。
  • PostgreSQL: 提供强大的流复制和灵活的逻辑复制,HA 通常结合流复制和第三方故障转移工具实现。PG 的逻辑复制在异构环境或部分数据复制方面提供了独特优势。

10. 社区与支持

MySQL:

MySQL 拥有极其庞大和广泛的社区。由于其早期在 Web 开发领域的普及,大量的开发者、管理员对其熟悉。有丰富的在线资源、教程和论坛。作为 Oracle 的产品,MySQL 也提供商业支持和服务(如 MySQL Enterprise Edition),但其开源社区版 (Community Server) 依然免费且功能强大。由于 Oracle 的控制,一些社区成员对其未来发展路径表示担忧,这也导致了 MariaDB 等分支的出现。

PostgreSQL:

PostgreSQL 的社区相对更集中于技术专家、学术界和对开放性要求较高的用户。其社区以严谨、技术深度和对标准的坚持而闻名。PostgreSQL 社区版完全由社区驱动,没有单一公司的控制。虽然其用户群体可能不如 MySQL 总量庞大,但其社区活跃度、技术贡献和支持质量很高。有很多公司围绕 PostgreSQL 提供商业支持、托管服务和工具。

社区与支持总结:

  • MySQL: 社区庞大,尤其在 Web 开发领域普及度高,Oracle 提供商业支持。
  • PostgreSQL: 社区技术深度高,完全社区驱动,由多家公司提供商业支持和托管服务。

11. 许可协议

MySQL:

MySQL Community Server 使用 GPL (GNU General Public License) 协议。GPL 是一种“传染性”许可证,意味着如果你的应用程序使用了 GPL 许可的库(在某些情况下,这可能包括客户端库或通过特定方式链接),那么你的应用程序也可能需要开源遵循 GPL。对于商业应用,这可能是一个限制。Oracle 也提供商业许可,通常是收费的,以规避 GPL 的限制并获得商业支持。

PostgreSQL:

PostgreSQL 使用一种类似于 BSD 或 MIT 的许可协议。这是一种非常宽松的许可证,它允许你在自己的应用程序中自由使用、修改和分发 PostgreSQL 的代码,而无需开源你自己的应用程序代码。对于商业软件开发来说,PostgreSQL 的许可证通常更具吸引力,因为它没有 GPL 的“传染性”。

许可协议差异总结:

  • MySQL: GPL (社区版),可能对商业应用有许可限制,需考虑商业版。
  • PostgreSQL: BSD/MIT-like 许可证,非常宽松,对商业使用友好。

12. 用例与选择建议

基于以上差异,可以总结出 PostgreSQL 和 MySQL 各自擅长的领域和选择建议:

选择 MySQL 的场景:

  • 典型的 Web 应用: 特别是读操作居多,或对开发人员的熟悉度有较高要求(MySQL 普及度更高)。
  • 对简单性、易用性要求高: 初学者或小型项目可能觉得 MySQL 更易于上手。
  • 需要使用特定的 MySQL 存储引擎的特性: 例如,需要 MyISAM 的全文索引(在旧版本中)或 Memory 引擎的内存速度。
  • 已有团队熟悉 MySQL,且应用需求与 MySQL 特性契合。
  • 许可协议不是主要考虑因素,或愿意购买商业许可。

选择 PostgreSQL 的场景:

  • 企业级复杂应用: 需要高数据完整性、复杂的事务处理和审计功能。
  • 数据仓库和商业智能 (BI): 需要执行大量复杂的分析查询和联接。
  • 地理信息系统 (GIS) 应用: PostGIS 扩展使其成为空间数据库领域的领导者。
  • 需要处理复杂数据类型: 如数组、JSONB、范围类型等。
  • 需要高度的可扩展性和定制性: 需要开发自定义数据类型、函数或利用外部数据源。
  • 对 SQL 标准合规性有严格要求。
  • 对开放性、社区主导以及宽松的许可协议有偏好。
  • 需要利用高级索引类型进行性能优化。

总结而言:

  • MySQL 通常被认为是快速、普及、易于上手的数据库,特别适合初创企业、Web 开发以及对性能要求高但查询相对简单的场景。
  • PostgreSQL 则被认为是功能强大、标准合规、可扩展性强的数据库,更适合复杂、关键任务的应用、数据分析、科研以及需要处理多样化数据的场景。

结论

PostgreSQL 和 MySQL 都是优秀的开源关系型数据库系统,它们各自拥有独特的优势和特点。MySQL 凭借其早期的市场普及和易用性,在 Web 应用领域占据重要地位,并在不断发展中增强企业级功能。PostgreSQL 则以其对标准的坚持、丰富的高级特性、强大的可扩展性和严谨的设计,在处理复杂数据、保障数据完整性和应对特定应用需求方面表现卓越。

选择哪款数据库并非简单的优劣之分,而是基于您的具体项目需求、团队熟悉度、性能侧重、数据复杂性、扩展性要求以及许可协议偏好等多种因素综合权衡的结果。希望本文的详细对比能为您在 PostgreSQL 和 MySQL 之间做出选择提供有价值的参考。了解它们的差异,才能更好地发挥各自的优势,构建健壮、高效的数据驱动应用。


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