有一天,开发人员之间爆发了一场关于 PostgreSQL 相对于 MySQL 的优越性的激烈争论,几乎是一场争吵。
支持 PostgreSQL 的论据
- 增强的 SQL 遵守:与 MySQL 相比,更严格地遵守 SQL 标准。
- 高级存储过程功能:通过内置执行计划缓存提供卓越的存储过程支持。
- 优化的查询处理:提供强大的表连接功能、复杂的查询优化器、更广泛的索引类型(B 树、哈希、GIN、GiST),并且擅长处理复杂查询。
- 可扩展堆表:使用堆表(与MySQL的索引组织表不同),方便管理更大的数据集。
- 高效的物理复制:PostgreSQL基于WAL的物理复制在一致性、速度和资源利用率方面超越了MySQL的binlog逻辑复制。
- 减少锁定开销:消除与 MySQL 的可插拔存储引擎架构相关的开销(例如,InnoDB 锁争用)。
- 云原生兼容性:与 Supabase 无缝集成,实现简单的云部署。
支持 MySQL 的论据
- 有效的 MVCC:InnoDB 的回滚段 MVCC 避免了 PostgreSQL 基于 XID 的清理的开销(防止表膨胀和真空引起的锁)。
- 主键性能:索引组织表为主键 CRUD 操作提供卓越的性能。
- 简化的优化器:简化的优化器、系统表和运算符有助于快速简单的查询执行。
- 可扩展分区:比 PostgreSQL 基于继承的方法更有效地处理大量分区。
- 多功能存储引擎:支持可插拔引擎(例如,用于 OLTP 的 InnoDB、用于读取密集型工作负载的 MyISAM)。
- 成本效益:与 Supabase/PostgreSQL 可能更高的大规模云成本相比,自托管 MySQL 提供了更好的成本控制。
我的观点
“PostgreSQL 与 MySQL”之争类似于在 Scarlett Johansson 和 Emma Watson 之间进行选择 - 经验丰富的开发人员明白没有必要只选择一个。
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结论性想法
PostgreSQL 和 MySQL 只是工具。选择最适合您的项目的一种。快乐编码!
以上是PostgreSQL 比 MySQL 更好吗?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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