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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是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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