Une comparaison complète de PostgreSQL et MySQL-tutoriel mysql-php.cn

A comprehensive comparison of PostgreSQL and MySQL

Introduction

Jetons un coup d'œil rapide à PostgreSQL et MySQL. Ces deux systèmes sont d'importants systèmes de gestion de bases de données relationnelles open source qui sont largement utilisés dans différentes applications.

Architecture technique et philosophie de conception

Origines et développement

PostgreSQL est né du projet POSTGRES à Berkeley en 1986, qui visait à faire progresser les systèmes de gestion de bases de données grâce à des recherches universitaires rigoureuses et à des normes SQL strictes. Cet arrière-plan fournit à PostgreSQL une base théorique solide axée sur la cohérence des données, ce qui le rend idéal pour les requêtes complexes et les types de données avancés. Sa conception met l'accent sur la stabilité à long terme, l'évolutivité et l'innovation axée sur la communauté.

En revanche, MySQL a été créé en 1995 par Michael Widenius et David Axmark, en privilégiant l'aspect pratique et la facilité d'utilisation pour répondre aux besoins des applications Internet en développement rapide. Il simplifie la gestion des bases de données et améliore les performances, devenant rapidement le choix préféré des développeurs Web lors du boom d'Internet. L'accent de MySQL a toujours été mis sur les performances et la facilité de déploiement.

Moteurs de base de données

La fonctionnalité notable de MySQL est sa prise en charge de plusieurs moteurs de base de données, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure méthode de stockage pour leurs besoins. Depuis la version 5.5, InnoDB est le moteur par défaut, prenant en charge les transactions et le verrouillage au niveau des lignes pour une concurrence élevée et une cohérence des données. MyISAM, tout en offrant de meilleures performances de lecture, ne prend pas en charge les transactions et convient aux scénarios de lecture intensive. MySQL fournit également des moteurs tels que Memory et Archive pour des cas d'utilisation spécifiques.

PostgreSQL, en revanche, utilise un moteur principal unifié, garantissant la cohérence et l'interopérabilité de toutes les fonctionnalités. Cette conception prend en charge les requêtes complexes, la gestion des transactions et les types de données avancés tout en simplifiant la maintenance. Bien que moins flexible que MySQL dans certains cas, la flexibilité et l'évolutivité internes de PostgreSQL sont améliorées par des fonctionnalités telles que le partitionnement et l'optimisation des requêtes.

Comparaison de la syntaxe et des fonctionnalités SQL

Une analyse comparative révèle des différences et des similitudes dans des domaines tels que la prise en charge des types de tableaux, la gestion JSON, la gestion des transactions, les tables temporaires, les fonctions de fenêtre, les requêtes récursives, la richesse des types de données, les contraintes de valeur par défaut et la sensibilité à la casse :

SQL Syntax/Feature	PostgreSQL	MySQL	Description
Array Types	Supported	Not directly supported	PostgreSQL allows direct definition of array type fields. MySQL simulates arrays using strings or other indirect methods.
JSON Support	Powerful	More basic	PostgreSQL has advanced JSON support with indexing and optimized queries. MySQL’s JSON support has improved in recent versions but remains simpler.
Transaction Handling	Fully ACID	Default auto-commit	PostgreSQL pulls off full ACID compliance by default, ideal for high-consistency scenarios. MySQL defaults to auto-commit for each statement but can be configured for transaction handling.
Temporary Tables	Session/Global Scope	Session Only	PostgreSQL allows both session-level and global temporary tables, while MySQL supports only session-level ones.
Window Functions	Supported	Supported since later versions	PostgreSQL has long supported window functions; MySQL added full support in more recent versions.
CTE (Common Table Expressions)	Supported	Supported	Both support CTE, but advanced usages or performance may vary.
Recursive Queries	Supported	Supported since version 8.0	PostgreSQL has supported recursive queries for a while, while MySQL started in version 8.0.
Data Types	More varied (like ARRAY, HSTORE, GIS types)	Basic types are comprehensive	PostgreSQL supports more specialized data types, while MySQL has a good set of basic types but not as diverse as PostgreSQL.
Default Value Constraints	Supports any expression	Has many limitations	PostgreSQL allows defaults to be any expression, whereas MySQL’s defaults are usually constants.
Case Sensitivity	Configurable	Defaults to case-insensitive	PostgreSQL can configure case sensitivity at the database or column level, while MySQL defaults to case-insensitive unless using binary collation.

注: 時間の経過とともに、両方のシステムが継続的に更新されるため、特定の機能のサポートとパフォーマンスが変更される可能性があります。データベースを選択するときは、最新の公式ドキュメントまたはリリースノートを参照することをお勧めします。

高度な機能の比較: データ型とトランザクション処理

Feature/Database	PostgreSQL	MySQL
Advanced Data Types	Supports arrays, JSONB, hstore, etc., for complex data structures.	Supports JSON (enhanced in newer versions), but doesn't natively support arrays or hstore, needing indirect methods.
Window Functions	Early support for window functions, suitable for a variety of complex data analytics scenarios.	Added window functions in newer versions, progressively improving functionality but might lag in maturity and community resources.
Transaction Isolation Levels	Supports READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE, fully compliant with SQL standards.	Also supports these four isolation levels, but defaults to REPEATABLE READ and implements them via different storage engines (like InnoDB).
MVCC Implementation	Strong MVCC mechanism maintains multiple versions for each row, allowing for lock-free reads to enhance concurrency.	InnoDB uses MVCC via Undo Logs to maintain transaction views, optimizing read and write concurrency with its own locking strategies.
Locking Mechanism	Supports row-level locking combined with multi-version concurrency control, reducing lock contention and improving concurrency efficiency.	InnoDB supports row-level locking; MyISAM and other engines use table locks. Row-level locking improves concurrency but can be influenced by locking strategies and transaction designs.

データ型と機能的特徴

高度なデータ型: PostgreSQL は、配列、JSONB、hstore などの豊富なオプションを提供し、複雑なデータ処理に適しています。
ウィンドウ関数と分析クエリ: PostgreSQL は以前からこれらをサポートしていましたが、MySQL は新しいリリースで追加しました。
トランザクション処理と同時実行制御: 分離レベル、MVCC 実装、ロックメカニズムを比較すると、重要な違いがわかります。

パフォーマンスとスケーラビリティの比較

Feature/Database	PostgreSQL	MySQL
Benchmarking and Workload	- Excels in complex queries and joins, thanks to rich indexing types and an optimizer. - Good balance for write-heavy and mixed workloads.	- Performs excellently in read-heavy scenarios, especially simple SELECT queries. - InnoDB engine optimizes read speed and handles concurrency well.
Scalability Strategy	- Supports partitioning for large tables to optimize query performance. - Parallel querying enhances large data processing capabilities. - Connection pooling management boosts concurrent processing.	- Achieves scalability via third-party tools (like PgPool-II, Patroni) for high availability and extensibility. - Sharding is common for horizontally scaling, ideal for large data distribution. - Offers replication (master-slave), group replication for redundancy and separating reads and writes.
Horizontal Scalability	- Native support is limited but can implement complex distributed deployments with third-party tools. - Citus extension enables real distributed SQL processing.	- Has more mature sharding solutions and clustering technologies, making horizontal scalability more flexible, especially for large internet applications.

Comparaison approfondie des performances et de l'évolutivité

Feature/Database	PostgreSQL	MySQL
Benchmarking and Workload	- With a powerful query optimizer and various indexing types, excels in complex query handling and analysis. - Balanced reading and writing, suitable for applications needing high-performance writing and complex analysis. - Excels in read-heavy contexts, particularly in simple SELECT queries, suited for web browsing and content distribution scenarios. - Optimizes read performance through read-write separation and caching strategies.	- Specializes in read-heavy operations for simple SELECT queries, perfect for content management systems and e-commerce platforms, ensuring optimized reading performance. - MySQL supports InnoDB optimizations for read speed and concurrency handling.
Scalability Solutions	- Partitions support range, list, hash, and more, boosting large table query efficiency. - Automatically leverages multi-core CPUs for parallel querying, enhancing data retrieval speed. - 内置和第三方连接池管理优化资源使用和响应时间。 - Using extensions like Citus for distributed processing. - Sharding, either manual or automated, disperses storage and processes large datasets to improve read and write performance. - Replication mechanisms (master-slave, group) enhance data availability and reading scalability.	- InnoDB Cluster provides integrated high availability and scalability solutions that simplify cluster management.

Performances et évolutivité

Analyse comparative et charge de travail : analysez les performances des deux systèmes sous différentes charges de travail, en mentionnant l'avantage de MySQL dans des contextes de lecture intensive et l'efficacité de PostgreSQL dans les requêtes complexes.
Évolutivité : discutez de leurs capacités d'évolutivité horizontale : les stratégies de partitionnement de MySQL par rapport aux fonctionnalités de regroupement de connexions, de partitionnement et de requêtes parallèles de PostgreSQL.

Comparaison de sécurité et de conformité

Feature/Database	PostgreSQL	MySQL
User Permission Management	- Fine-grained permission control with role and privilege inheritance, making it easier to manage complex permission structures. - Supports row-level security (RLS) for custom access control rules. - Provides a detailed user and permissions management system, with controls down to the database and table level.	- Doesn't natively support row-level security but can implement it through application logic.
Encryption Features	- Supports SSL/TLS encrypted connections to secure data transmission. - Has field-level encryption plugins to enhance security when data is at rest. - Transparent Data Encryption (TDE) options can be implemented through third-party extensions.	- Built-in SSL/TLS support protects network communications. - InnoDB storage engine supports table space encryption to secure data files. - MySQL Enterprise Edition offers more advanced encryption options.
Compliance Certification	- Complies with multiple security standards, including FIPS 140-2 and Common Criteria. - Supports data protection regulations like GDPR, but specific compliance measures need to be tailored to the environment.	- Holds several international security certifications like PCI DSS and ISO 27001. - Supports SSL/TLS and TDE, aiding in compliance with regulations like HIPAA and GDPR. - MySQL Enterprise Edition provides enhanced auditing and security functions to strengthen compliance.

Sécurité et conformité

Gestion des autorisations utilisateur : PostgreSQL excelle avec des contrôles précis et une sécurité au niveau des lignes. MySQL se concentre sur les adaptations de sécurité de la couche application.
Fonctionnalités de chiffrement : les deux prennent en charge SSL/TLS, mais PostgreSQL inclut des options TDE via des extensions et un contrôle avancé sur le chiffrement au niveau du champ.
Certification de conformité : les deux bases de données adhèrent à diverses normes de sécurité, mais PostgreSQL dispose d'un plus large éventail de certifications reconnues, tandis que la version entreprise de MySQL améliore les capacités de conformité.

Scénarios d'application et recommandations de sélection

Database	Suitable Scenarios
PostgreSQL	- Data analytics and business intelligence: Strong capabilities for complex queries, window functions, and geospatial data processing. - High compliance industries like finance and healthcare: Robust security and compliance features. - Complex application development: Supports advanced data types and multi-version concurrency, ideal for transaction-heavy applications.
MySQL	- Web applications and startups: Lightweight, easy to deploy, rich community resources, quick development cycles. - Read-heavy services: Such as content management systems and e-commerce platforms with optimized read performance. - Cloud-native environments: Deep integration with various cloud providers, suited for quickly scalable internet services.

Cadre décisionnel

Decision Factor	Considerations	PostgreSQL Tendency	MySQL Tendency
Data Scale and Complexity	Volume of data, query complexity	Large datasets, complex queries, multi-dimensional analysis	Small to medium datasets, simple queries
Transaction Processing Needs	Complexity and consistency of transactions	High-concurrency transactions, strict ACID requirements	Simple transaction handling, read/write separation scenarios
Budget and Costs	Software licensing, operational costs	Open-source and free, but may require more professional support	Open-source and low cloud service costs
Team Familiarity and Skills	Technical stack match, learning curve	Requires strong SQL skills, suited for experienced teams	Friendlier for beginners, lower learning curve

Considérations

Lors de la sélection d’une base de données, il n’existe pas de solution universelle. Concentrez-vous plutôt sur ce qui correspond le mieux à vos besoins. Tout en pesant ces facteurs, envisagez d'exécuter une preuve de concept (POC) à petite échelle pour tester les performances de la base de données sous des charges de travail spécifiques avant de prendre votre décision finale. De plus, les deux systèmes de bases de données s'améliorent continuellement et introduisent de nouvelles fonctionnalités, il est donc essentiel de rester à jour avec les derniers développements pour faire des choix éclairés.

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