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为了弄明白PostgreSQL和MySQL的差别,我搜索了关键字:MySQL vs PostgreSQL,并看了第一页的几个文章。以下是简单总结:
MySQL与PostgreSQL的区别
MySQL是应用开发者创建出来的DBMS;而PostgreSQL是由数据库开发者创建出来的DBMS [1]。
换句话说,MySQL倾向于使用者的角度,回答的问题是 “你想解决的是什么问题”;而PostgreSQL倾向于理论角度,回答的问题是 “数据库应该如何来解决问题” [2]。
MySQL一般会将数据合法性验证交给客户;PostgreSQL在合法性难方面做得比较严格。比如MySQL里插入 "2012-02-30" 这个时间时,会成功,但结果会是 "0000-00-00";PostgreSQL不允许插入此值。
通常,PostgreSQL 被认为特性丰富,而MySQL被认为速度更快。但这个观点基本是在 MySQL 4.x / PostgreSQL 7.x 的事情,现在情况已经变了,PostgreSQL 在9.x版本速度上有了很大的改进,而MySQL特性也在增加[3]。
在架构上,MySQL分为两层:上层的SQL层和几个存储引擎(比如InnoDB,MyISAM)。PostgreSQL 只有一个存储引擎提供这两个功能。
这两个数据库系统都可以针对应用的情境被优化、定制,精确的说哪个性能更好很难。MySQL项目一开始焦点就在速度上,而PostgreSQL一开始焦点在特性和规范标准上。
选哪个?
可能是由于历史原因MySQL在开发者中更流行一些。至少我们上学时没听说过PostgreSQL,当时不是MS SQL Server就是MySQL,而MySQL是开源的。实事上PostgreSQL直到8.0才官方支持了Windows系统。
如果没有什么历史原因(比如系统已经基于MySQL多年了),或技术积累原因(同事中MySQL高手多),那么我觉得选择PostgreSQL不会有错。
有趣的是,我在Google上搜索 "switch postgresql to mysql" 时,结果中第一页全是 "Switch to PostgreSQL from MySQL",第二页终于有个是from PostgreSQL to MySQL,不过只有它一个,而且原因不是说PostgreSQL不好,而是因为作者MySQL经验多些[4]。
附录:简单测试
最后附上我自己对MySQL v5.5 和 PostgreSQL v9.1 在Mac OS,ML上的简单测试。MySQL是用brew安装的,PostgreSQL用的是Heroku提供的app绿色版本。因为都是默认安装,默认的配置,所以比较结果只是拿来参考。
表结构:
Column | Type | Modifiers -------------------+--------------------------+----------- id | bigint | not null created_at | timestamp with time zone | not null from_user | character varying(40) | not null from_user_id | bigint | not null from_user_name | character varying(40) | not null geo | character varying(256) | not null iso_language_code | character varying(8) | not null source | character varying(64) | not null text | character varying(170) | not null to_user | character varying(40) | not null to_user_id | bigint | not null to_user_name | character varying(40) | not nullIndexes: "tweets_tweet_test_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
测试数据为100w多行真实Twitter数据:
$ head -n4 out_pg.sqlINSERT INTO tweets_tweet_test VALUES (287343655826624513, '2013-01-05 07:44:00+08', 'KevinPetrollini', 395657199, 'Kevin', '', 'zh', 'web', '给我的鞭子。', '', 0, '');INSERT INTO tweets_tweet_test VALUES (287142303481597952, '2013-01-04 18:23:54+08', 'mikaweixian', 65584780, 'M I K A. ', '', 'zh', 'Instagram', '唔知

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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