有了开源的 MySQL,为什么还要选择 PostgreSQL?

近年来,随着信创推进与数据库自主可控需求提升,PostgreSQL 凭借其开源、稳定、功能强大的特性,已成为国产数据库创新的首选技术底座。

国内多家头部科技企业纷纷基于 PostgreSQL 深度定制,打造出满足自身业务需求的分布式、云原生或 HTAP 数据库系统。

1.腾讯云 TDSQL PG 版(开源代号:TBase)

  • 引入 GTM 全局事务管理器 + 分布式协调,实现跨 shard 事务。

2.阿里云 PolarDB for PostgreSQL

  • 重构存储层,实现“一写多读共享存储”,秒级扩容只读节点。

3.华为云 GaussDB(for openGauss) —— 部分兼容 PG 生态

  • 加入列存储引擎、AI 优化器,支持 HTAP。

4.杭州易景数通

那么,为什么这些大厂不选择同样流行的 MySQL,而是纷纷押注 PostgreSQL?这背后,是 PostgreSQL 在多个关键技术维度上的显著优势。

为什么已经有了开源的MySQL还要使用PgSQL呢?

因为在MySQL使用中有关键的短板,而PgSQL能显著改善。

1. MySQL 的数据类型不够丰富

问题本质:

MySQL 的核心数据类型相对基础,虽然满足大多数业务需求,但在处理复杂场景时显得“力不从心”。

比如:

  • 数组类型: PostgreSQL 支持 ARRAY,可以存储多个值在一个字段中。
  • 范围类型: int4range, tsrange 等,用于表示时间区间、价格区间等。
  • 复合类型: 自定义结构体(如 POINT(x,y)),直接建模现实世界对象。
  • JSONB 类型: 不仅支持 JSON 存储,还能索引、查询、更新,性能远超普通 JSON 字段。

2. MySQL 不支持序列概念(Sequence)

MySQL 5.7+ 已经支持 SEQUENCE,但它是通过 AUTO_INCREMENT + 3088413 模拟实现的。

更关键的是:MySQL 缺少真正的独立序列对象(像 Oracle 或 PostgreSQL 那样),无法脱离表单独使用。

举个例子:

sql

-- PostgreSQL 中创建独立序列 CREATE SEQUENCE order_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1; -- 使用序列生成 ID INSERT INTO orders (id, name) VALUES (nextval('order_seq'), 'test');

而MySQL:

ini

-- 必须绑定到某张表的 AUTO_INCREMENT ALTER TABLE orders AUTO_INCREMENT = 1000; -- 或者用变量模拟 SET @next_id = 3088413 + 1;

  • 不能跨表共享序列。
  • 分布式环境下难以保证唯一性(除非配合 Redis 等中间件)。

3. 使用 MySQL 时,网上比较好用的扩展功能插件不多

PostgreSQL 的生态优势在于其强大的 扩展机制 ,例如:

  • TimescaleDB: 时序数据库(自动分区、压缩)
  • pg_trgm: 模糊匹配、相似度搜索
  • Citus: 分布式数据库扩展
  • pg_stat_statements:SQL执行统计监控

PostgreSQL 是“可编程数据库”,你可以把整个系统当作一个“应用平台”来扩展;而 MySQL 更像是一个“执行引擎”。

4. MySQL 的性能优化监控工具不是很多,定位问题的成本比较高

MySQL 的监控短板:

  • 官方工具较少: 虽有 Performance Schema 和 slow_query_log,但配置复杂,解读困难。
  • 缺乏可视化集成: 不像 PgAdmin 或 DBeaver 提供直观的执行计划、锁等待视图。
  • 诊断依赖经验: 很多问题需要手动分析日志、查看 SHOW PROCESSLIST、EXPLAIN 等。

PostgreSQL 的优势:

  • 内置 pg_stat_activity, pg_stat_statements, pg_locks 等丰富的统计视图。
  • 支持 EXPLAIN ANALYZE,能显示真实执行时间和行数。
  • 第三方工具成熟:如 PgAdmin, pg_stat_monitor, Prometheus + Grafana 集成良好。
  • 开源社区活跃,文档齐全,调试资源丰富。

5.MySQL 主从复制的问题:

  • 异步复制为主: 默认是异步复制,存在延迟风险。
  • 无强一致性保障: 主库宕机后,从库可能丢失部分事务。
  • GTID 机制虽好,但易出错: GTID(Global Transaction Identifier)解决了部分问题,但配置不当会导致复制中断。
  • 半同步复制(semi-sync)需额外配置: 非默认启用,且对网络要求高。

PostgreSQL 的解决方案:

  • 流复制(Streaming Replication) : 支持异步/同步模式。
  • 逻辑复制(Logical Replication) : 可以按表复制,甚至跨版本迁移。
  • WAL(Write-Ahead Logging)机制成熟: 确保数据持久性和一致性。
  • 支持同步复制(Synchronous Replication) : 主库等待至少一个备库确认后再提交事务,实现 零数据丢失。

MySQL 的复制更像是“备份机制”;而 PostgreSQL 的复制更接近“高可用架构”的一部分。

6. MySQL 虽然开源,but,不够彻底

“不够彻底”体现在哪里?

维度

MySQL

PostgreSQL

许可证

GPL + 商业许可(Oracle 控制)

BSD-like,完全自由

企业版 vs 社区版

企业版包含高级功能(如审计、加密)

社区版即完整版,无功能阉割

源码透明度

Oracle 掌控核心开发,社区贡献受限

全球开发者共同维护,开放透明

长期稳定性

Oracle 有时会调整路线(如收购 Sun 后影响)

由基金会主导,不受单一公司控制

举个例子:

  • MySQL 8.0 的某些新特性(如窗口函数)直到 8.0 才引入,而 PostgreSQL 早已支持。
  • Oracle 为了推动商业产品,可能会故意放缓社区版的功能迭代。

PostgreSQL是真正的开源——用户驱动、技术优先、长期稳定

7. PostgreSQL 的 MVCC 实现和 MySQL 不大一样。

MVCC(多版本并发控制)原理简述:

数据库

版本管理方式

优点

PostgreSQL

每行存储多个版本,旧版本保留在堆中,直到被清理

读写完全隔离,支持可串行化快照隔离

MySQL

只保留当前版本,旧版本在 undo log 中暂存

读取更快,但长事务可能导致回滚段膨胀

具体表现:

  • 在 PostgreSQL 中,即使你在写数据,别人也可以读取“之前的状态”。
  • 在 MySQL 中,如果事务未提交,其他事务看到的是“脏读”或“不可重复读”(取决于隔离级别)。

补充:

尽管 PostgreSQL 在功能上更强大,但 MySQL 依然在特定场景下具有不可替代的优势,并被广泛使用。

MySQL 的五大核心优势:

优势

说明

1. 极简部署与运维

配置文件少,默认参数合理,适合快速上线。

2. 读性能优异

InnoDB 缓冲池 + 主从复制,轻松支撑高并发读(如首页、商品列表)。

3. 成熟的 Web 生态

WordPress、Laravel、Django(默认支持)、Drupal 等均原生适配 MySQL。

4. 云厂商深度优化

阿里云 RDS、AWS RDS、腾讯云 CDB 对 MySQL 的自动调优、备份、监控极为成熟。

5. 社区资源丰富

优快云、Stack Overflow、知乎上问题多、答案全,新手友好。

结语

PostgreSQL 与 MySQL 并非简单的谁更好,而是谁更适合。对于追求长期演进、复杂数据模型和强一致性的系统,PostgreSQL 是更坚实的基础;而对于快速上线、读多写少的 Web 应用,MySQL 依然是高效之选。而国产数据库的崛起,正是站在 PostgreSQL 的肩膀上,走出了一条自主创新之路。

在生产环境中选择使用 MySQL 还是 PostgreSQL,可从以下几个方面考虑: ### 数据处理与功能特性 - **数据类型需求**:如果需要处理复杂的数据类型,如几何图形、数组、JSON 等,PostgreSQL 是更好的选择,它是对象 - 关系型数据库,支持丰富的数据类型,对 JSON 数据的处理也有较好的性能,例如查询 JSON 数据时速度较快且可使用索引(`sql -- PostgreSQL (JSONB) SELECT data->>'name' FROM users WHERE data @> '{"age": 30}'; -- 速度快,可使用索引`);而 MySQL 虽然也支持 JSON 数据类型,但处理 JSON 查询时相对较慢(`SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') FROM users WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.age') = 30;`)[^3]。 - **事务处理**:两者都支持事务处理,但如果对事务的隔离级别、并发控制等有较高要求,PostgreSQL 的事务处理能力更为强大,它提供了更细粒度的事务控制和并发管理。 - **数据完整性**:PostgreSQL 在数据完整性方面表现出色,支持复杂的约束条件和规则,对于需要严格保证数据一致性和完整性的场景更为合适。 ### 性能表现 - **读写性能**:MySQL 在读写性能上通常表现较好,特别是在高并发的写操作场景下,如电商、日志记录等系统。其 InnoDB 存储引擎的 MVCC 机制在性能上有一定优势,相对 PostgreSQL 新老数据一起存放的基于 XID 的 MVCC 机制,可避免定时触发 VACUUM 带来的多余 IO 和数据库对象加锁开销,以及数据膨胀问题[^5]。 - **复杂查询性能**:PostgreSQL 在处理复杂查询时更具优势,它的查询优化器功能强大,能够对复杂的 SQL 查询进行高效的优化和执行。 ### 配置与管理 - **配置难易程度**:MySQL 的配置相对简单,易于上手,对于新手来说更容易进行安装和配置。而 PostgreSQL 的配置选项较多,相对复杂一些,但也提供了更灵活的配置方式,可以根据具体需求进行精细调整。 - **维护成本**:MySQL 的维护成本相对较低,社区文档丰富,有大量的工具和插件可供使用。PostgreSQL 的维护需要一定的专业知识,特别是在处理 VACUUM 等操作时需要注意,但随着其受欢迎程度的提升,相关的维护资源也在不断增加[^4]。 ### 生态系统与社区支持 - **生态系统**:MySQL 在 Web 开发领域有广泛的应用,有大量的开源框架和工具支持,如 Django、Ruby on Rails 等都对 MySQL 有很好的集成。PostgreSQL 的生态系统也在不断发展壮大,特别是在数据科学、机器学习等领域得到了越来越多的应用,同时也受到了谷歌云、AWS、微软云等云服务提供商的支持[^4]。 - **社区支持**:两者都有活跃的社区支持,但 MySQL 由于其广泛的应用,社区资源更为丰富,遇到问题更容易找到解决方案。 ### 成本因素 - **开源与商业版**:两者都是开源数据库,但 MySQL 有商业版可供选择,提供了更多的高级功能和技术支持。如果需要商业支持和高级功能,可以考虑 MySQL 商业版;如果预算有限且对功能要求不是特别高,开源版本的 MySQLPostgreSQL 都能满足需求。 以下是一个简单的示例,展示如何根据不同场景选择数据库: ```python # 模拟根据需求选择数据库的函数 def choose_database(data_type, workload): if data_type == "complex" and workload == "complex_query": return "PostgreSQL" elif workload == "high_concurrency_write": return "MySQL" else: return "根据具体情况进一步评估" # 示例调用 print(choose_database("complex", "complex_query")) # 输出: PostgreSQL print(choose_database("simple", "high_concurrency_write")) # 输出: MySQL ```
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