PostgreSQL과 MySQL: 필요에 맞는 관계형 데이터베이스 선택
관계형 데이터베이스는 수많은 애플리케이션에 여전히 중요합니다. 여러 가지 옵션이 있지만 PostgreSQL과 MySQL은 지속적으로 프로덕션 환경의 최고의 경쟁자로 떠오르고 있습니다. 둘 다 강력한 성능, 안정성 및 강력한 커뮤니티 지원을 제공하지만 데이터 처리, 기능 세트 및 구성은 크게 다릅니다. 이러한 비교는 가장 적합한 제품을 선택하는 데 도움이 됩니다.
빠른 비교:
다음 표에서는 주요 차이점을 강조합니다.
Criterion | PostgreSQL | MySQL |
---|---|---|
Data Model | Advanced (schemas, custom types, JSON) | Simpler (distinct databases) |
Complex Queries | Excellent (window functions, CTEs) | Adequate, but fewer advanced features |
Performance | Strong in complex writes, concurrency | Strong in read-heavy workloads |
Extensibility | Highly extensible (custom functions) | More limited, but large ecosystem |
Licensing | Permissive (BSD/MIT-like) | GPL commercial license (Oracle) |
기능 심층 분석:
PostgreSQL: 단일 데이터베이스 내에서 데이터 구성을 위한 스키마를 활용하면 권한 및 논리적 데이터 분할을 세밀하게 제어할 수 있습니다. JSON, 배열, 범위 및 사용자 정의 유형을 포함한 다양한 데이터 유형에 대한 지원은 복잡하거나 반구조화된 데이터 요구 사항을 충족합니다. MVCC(다중 버전 동시성 제어)는 잠금 경합을 최소화하므로 쓰기가 많은 로드와 창 기능 및 CTE(공용 테이블 표현식)를 활용하는 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 사용자 정의 함수, 연산자 및 확장(예: 지리공간 데이터용 PostGIS)을 통한 높은 확장성은 유연성을 더해줍니다.
MySQL: MySQL은 별도의 데이터베이스를 사용하여 더 간단한 데이터 구성 모델을 사용합니다. 이는 소규모 프로젝트나 격리된 데이터가 필요한 프로젝트를 단순화합니다. 그 강점은 특히 InnoDB, 적절한 인덱싱 및 캐싱을 통한 읽기 중심 워크로드에 있습니다. 간단한 복제는 읽기 작업을 여러 서버에 분산시켜 트래픽이 많은 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다. 설정이 쉽고 광범위한 지식 기반이 있어 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다.
성능 및 확장성:
읽기/쓰기 처리량: MySQL은 최적화된 인덱스 및 캐싱을 통해 읽기 집약적인 작업에 탁월합니다. PostgreSQL은 복잡한 쓰기 및 복잡한 쿼리에서 성능이 뛰어난 경우가 많지만 둘 다 간단한 삽입 및 업데이트를 효과적으로 처리할 수 있습니다. MVCC를 기반으로 하는 PostgreSQL의 동시성 기능은 과도한 트랜잭션 로드에서도 높은 성능을 유지합니다.
확장성: 두 데이터베이스 모두 효과적으로 확장되지만 방법은 다릅니다. PostgreSQL은 수직적 확장(CPU, RAM, 스토리지 증가)의 이점을 누리는 반면, 수평적 확장에는 PgBouncer 및 논리적 복제와 같은 도구가 필요합니다. MySQL의 간단한 마스터-복제본 복제는 여러 서버에 걸친 읽기 확장을 단순화합니다.
인덱싱 및 최적화: PostgreSQL은 정교한 JSON 인덱싱 및 전체 텍스트 검색을 포함하여 쿼리 성능 최적화를 위해 다양한 인덱스 유형(B-tree, GiST, GIN, BRIN)을 제공합니다. MySQL의 InnoDB는 주로 일부 전체 텍스트 인덱싱 기능과 함께 B-트리 인덱스를 사용합니다. 둘 다 최적의 성능을 위해서는 매개변수 조정이 필요합니다.
트렌드 및 라이센스:
PostgreSQL의 인기는 "올해의 DBMS" 등의 상을 수상할 정도로 급속도로 높아지고 있습니다. 허용되는 라이센스와 최신 기능은 개발자의 관심을 끌고 있습니다. 그러나 MySQL은 Oracle과 대규모 커뮤니티의 지원을 받아 가장 널리 설치된 오픈 소스 관계형 데이터베이스로 남아 있습니다.
MySQL의 Community Edition은 독점 코드에 대해 잠재적으로 제한적인 GPL 라이센스를 사용하므로 이러한 경우 상용 Oracle 라이센스가 필요합니다. PostgreSQL의 BSD/MIT와 유사한 라이센스는 더 많은 유연성을 제공합니다.
기술 사양:
PostgreSQL의 개체 계층 구조(데이터베이스 → 스키마 → 테이블)는 MySQL의 개체 계층(데이터베이스 → 테이블)과 대조됩니다. 둘 다 ACID를 준수하며 DML 및 DDL 트랜잭션(MySQL의 원자 DDL은 버전 8.0부터 사용 가능)을 지원합니다. PostgreSQL은 행 수준 보안(RLS)을 제공하는 반면 MySQL에는 해결 방법이 필요합니다. PostgreSQL은 물리적 및 논리적 복제를 지원합니다. MySQL은 읽기 확장에 일반적으로 사용되는 논리적 복제에 바이너리 로그를 사용합니다. PostgreSQL은 보다 포괄적인 JSON 처리와 성숙한 창 기능 및 CTE를 제공합니다. PostgreSQL의 확장성은 MySQL을 능가하여 더욱 다양한 확장 기능을 제공합니다.
성능 벤치마크:
Go 클라이언트를 사용한 테스트에서는 삽입 로드가 많은 동안 리소스 소비가 적고 PostgreSQL의 뛰어난 쓰기 효율성이 나타났습니다. MySQL은 처음에는 읽기 테스트에서 좋은 성능을 보였지만 높은 동시성에서는 지연 시간이 급증했습니다. PostgreSQL은 일반적으로 더 적은 수의 시스템 리소스를 사용했습니다. 실제 성능은 하드웨어, 인덱싱, 쿼리 및 구성에 따라 다릅니다.
어떤 데이터베이스가 "더 나은"가요?
다음과 같은 경우 PostgreSQL을 선택하세요.
- 고급 기능(창 함수, CTE, 사용자 정의 데이터 유형, PostGIS)이 필요합니다.
- 워크로드가 복잡하거나 동시성이 높습니다.
- 허용 라이센스를 선호합니다.
- 빠르게 성장하는 생태계를 소중히 여깁니다.
다음과 같은 경우 MySQL을 선택하세요.
- 귀하의 워크로드는 주로 간단한 쿼리로 인해 읽기 작업이 많습니다.
- 광범위한 문서가 포함된 빠르고 쉬운 배포가 필요합니다.
- 귀하의 팀은 MySQL에 익숙하거나 환경이 MySQL에 최적화되어 있습니다.
- 수평적 확장을 위한 단순 복제가 우선입니다.
최상의 접근 방식: 테스트. 특정 데이터, 쿼리 및 동시성 수준을 사용하여 두 데이터베이스를 모두 테스트하면 가장 정확한 평가가 제공됩니다. 최적의 선택은 요구 사항, 워크로드 프로필, 팀 전문 지식, 라이선스 및 확장성 목표에 따라 달라집니다. PostgreSQL의 기능은 많은 사용자의 관심을 끌고 있지만 MySQL의 확고한 존재감과 대규모 커뮤니티는 지속적인 관련성을 보장합니다.
결론:
이상적인 데이터베이스는 프로젝트의 고유한 요구 사항에 따라 다릅니다. 철저한 테스트는 현명한 결정을 내리는 데 중요합니다.
위 내용은 포스트그레스와 MySQL의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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