PostgreSQL vs. MySQL: Untersuchung ihrer Unterschiede

Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) wie PostgreSQL und MySQL sind entscheidend für das Speichern, Organisieren und Zugreifen auf Daten für Anwendungen und Analysen. PostgreSQL und MySQL sind beliebte Open-Source-Datenbanken mit langer Geschichte und reichhaltigen Funktionssätzen.

Jedoch unterscheiden sich PostgreSQL und MySQL in ihrer technischen Architektur und Designphilosophie. Wenn Sie zwischen der Auswahl einer Datenbank für Ihre Anwendung stecken, ist dieser Leitfaden für Sie.

Wir beschäftigen uns mit den technischen, praktischen und strategischen Unterschieden zwischen PostgreSQL und MySQL. Lassen Sie uns anfangen.

Ein kurzer Hintergrund zu PostgreSQL und MySQL

Bevor wir in die Vergleiche eintauchen, lassen Sie uns kurz PostgreSQL und MySQL vorstellen.

PostgreSQL ist eine unternehmensebene Open-Source-relationale Datenbank. Von über 45% der 76.000 Befragten in der jüngsten StackOverflow Entwicklerumfrage verwendet, hat PostgreSQL MySQL überholt und wurde 2024 die beliebteste Datenbank.

PostgreSQL legt Wert auf Einhaltung von Standards, Erweiterbarkeit und bewährte Architekturen. Das PostgreSQL-Projekt begann 1986 an der University of California, Berkeley, und hat Funktionen entwickelt, die sich auf Zuverlässigkeit, Robustheit, Datenintegrität und Korrektheit konzentrieren.

Postgres verwendet ein Fünf-Ebenen-System:

1. Instanz (auch Cluster genannt)
2. Datenbank
3. Schema
4. Tabelle
5. Spalte

Hier ist ein Beispiel für das Erstellen einer einfachen users-Tabelle in PostgreSQL und das Einfügen einiger Zeilen:

CREATE TABLE users (
user_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

MySQL ist ein Open-Source-RDBMS, das von der schwedischen Firma MySQL AB im Jahr 1995 gestartet wurde, welche später von Oracle übernommen wurde. Es hat traditionell Geschwindigkeit, Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit für die Entwicklung von Web- und eingebetteten Anwendungen priorisiert. Das Design von MySQL legt Wert auf schnelle Lese- und Schreibvorgänge.

MySQL verwendet ein vierstufiges System:

1. Instanz
2. Datenbank
3. Tabelle
4. Spalte

Hier erfahren Sie, wie Sie die Benutzertabelle in MySQL erstellen können:

CREATE TABLE users (
user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

Wie Sie vielleicht bemerken, sind beide Abfragen ähnlich, außer dass INT AUTO_INCREMENT zu SERIAL wechselt. 

Interessante Tatsache: PostgreSQL unterstützt das NASA-“allballs” Schlüsselwort (bedeutet “nur Nullen”) als eine weitere Möglichkeit, die Zeit um Mitternacht (lokal und UTC) auszudrücken:

postgres=# SELECT 'allballs'::TIME;
time
----------
00:00:00
(1 row)

Also, wie schneiden diese beiden Titanen der Open-Source-Datenbanken ab? Lassen Sie uns weiter erkunden.

PostgreSQL vs. MySQL: Leistungsvergleich

Sowohl PostgreSQL als auch MySQL können eine hervorragende Leistung erbringen, aber es gibt keinen klaren Gewinner zwischen ihnen.

Wenn Sie die Lese-/Schreibgeschwindigkeit testen, werden Sie feststellen, dass es keine Konsistenz gibt, wie PostgreSQL und MySQL abschneiden. Dies liegt daran, dass die Datenbankleistung stark von Ihrem spezifischen Arbeitslasttyp, der Hardwarekonfiguration, dem Datenbankschema und den Indizes sowie insbesondere der Datenbankkonfigurationsoptimierung abhängt. Im Wesentlichen hängt die Leistung stark von der Arbeitslast und den Konfigurationen Ihrer Anwendung ab.

Es gibt fünf allgemeine Kategorien von Arbeitslasten:

• CRUD: Einfache LESEN, SCHREIBEN, AKTUALISIEREN und LÖSCHEN Operationen.
• OLTP: Transaktionale, komplexe Operationen der Datenverarbeitung.
• OLAP: Analytische Stapelverarbeitungen.
• HTAP: Hybride transaktionale und analytische Verarbeitung.
• Time-Series: Zeitreihendaten mit sehr einfachen, aber hochfrequenten Zugriffsmustern.

Wenn Sie mit einem dieser Workflows arbeiten, werden Sie feststellen, dass:

PostgreSQL ist dafür bekannt, schwere OLAP- und OLTP-Lasten recht effizient zu bewältigen. Diese Lasten umfassen extrem komplexe, lang andauernde Abfragen, die riesige Datensätze analysieren – beispielsweise Business-Intelligence-Abfragen oder geografische Analysen.

„Postgres ermöglicht es mir, eine „vor der Ausführung der Abfrage“ Planabschätzung zu sehen, sowie einen „nach Ausführung“ Plan. Letzterer gibt mir detaillierte Informationen darüber, wie die Abfrage tatsächlich ausgeführt wurde, wie lange jeder spezifische Schritt in der Abfrage gedauert hat, welche Indizes verwendet wurden und wie viel Speicher jeder Schritt verbraucht hat.“

— Reddit-Benutzer, mwdb

MySQL ist im Allgemeinen gut geeignet für einfachere CRUD- und OLTP-Workloads, die schnellere Lese- und Schreibvorgänge erfordern, wie bei Web- oder mobilen Anwendungen.

Beide Datenbanken können je nach Serverkonfiguration und Ihrem Schema für Hybrid-Workloads mit einer Mischung aus OLTP und OLAP-Abfragebedarf glänzen.

Wenn es auf rohe Leistung auf optimierter Hardware ankommt, skaliert PostgreSQL im Allgemeinen besser, um den hohen Speicher, die schnelleren Prozessoren und die mehr Kerne auf der Hardware zu nutzen.

Leseleistung

MySQL hat im Allgemeinen schnellere Lesezeiten für Anwendungen als Schreiboperationen. Nach den jüngsten Updates von PostgreSQL hat es jedoch die Unterschiede bei der Lesegeschwindigkeit eingeholt.

Dieser Vorteil bei der Leseleistung resultiert aus Unterschieden in der Architektur der beiden Systeme – die Speicher-Engines von MySQL sind hoch optimiert für schnellen, einzelthreadigen sequenziellen Zugriff.

Natürlich kann PostgreSQL mit angepassten Abstimmungen und Schemata auch eine ausgezeichnete Leseleistung für viele Anwendungen liefern. Aber direkt nach der Installation hat MySQL oft einen Vorteil.

Schreibleistung

Wenn es um die Schreibleistung geht, einschließlich Massenladungen und komplexen Abfragen, die Daten ändern, besteht der allgemeine Konsens darin, dass PostgreSQL besser funktioniert.

Die Architektur der Mehrversionen-Konkurrenzkontrolle (MVCC) verleiht PostgreSQL einen großen Vorteil, indem sie es mehreren Sitzungen ermöglicht, Daten gleichzeitig mit minimaler Sperrung zu aktualisieren.

Wenn Ihre Anwendung viele gleichzeitige Benutzer unterstützen muss, die Daten ändern, kann der Schreibdurchsatz von PostgreSQL das übertreffen, was MySQL erreichen kann.

Leistung bei komplexen Abfragen

Für fortgeschrittene analytische Abfragen, die große Tabellenscans, Sortierungen oder Analysefunktionen durchführen, übertrifft PostgreSQL in vielen Fällen auch MySQL — und das mit einem erheblichen Vorsprung.

Der ausgereifte SQL-Abfrageoptimierer und die Unterstützung für fortgeschrittene SQL-Syntax von PostgreSQL verschaffen ihm einen Vorteil bei der schnellen Ausführung komplexer analytischer Abfragen. MySQL hat sich in letzter Zeit deutlich verbessert, stützt sich jedoch mehr auf manuelle Abfrageoptimierung.

Also, für Geschäftsintelligenz oder Datenlagerungsbedürfnisse, bei denen die komplexe Multi-Tabellen-SQL-Leistung wichtig ist, zeichnet sich PostgreSQL oft aus.

Konfiguration beeinflusst die Leistung

Natürlich können Datenbanken konfiguriert und optimiert werden, um verschiedenen Arbeitslasten gerecht zu werden. Daher hängt das “beste” System für jeden Anwendungsfall immer noch erheblich von der zugrundeliegenden Serverhardware, dem Betriebssystem, dem Speichersubsystem, der Datenbankkonfiguration und dem Schemaentwurf ab.

BenchANT macht einen großartigen Job darin, zu zeigen, wie verschiedene Server die Leistung einer Datenbank beeinflussen können.

Zusätzlich hat die Hardwarekonfiguration auch einen erheblichen Einfluss auf die Leistung Ihrer Datenbank. Zum Beispiel, wenn Sie einen VPS mit NVMe-Speicher verwenden, ist der zugrundeliegende Speicher viel schneller als eine reguläre Festplatte, daher werden Ihre Datenbankoperationen extrem schnell sein.

Allerdings gibt es kein universell schnellstes System – Ihre Ergebnisse können je nach Ihrer Umgebung und Abstimmung variieren.

„Verbindungsmanagement ist das beste Argument für MySQL. Dennoch gibt es eigentlich keinen wirklichen Grund, PostgreSQL nicht in jedem relationalen Anwendungsfall zu verwenden. Dies gilt insbesondere, wenn man die Entwicklungen der letzten 3 Jahre berücksichtigt. PostgreSQL ist in Bezug auf relationale Datenbanken und darüber hinaus Jahren voraus gegenüber jedem Konkurrenten. Die strebende Gemeinschaft, erstaunlich organisierte Quellcodes und nahezu göttliche Dokumentation sind nur drei der gewinnenden Argumente.“

— Reddit-Benutzer, themusician985

Wann MySQL in Betracht ziehen

MySQL übertrifft oft PostgreSQL, indem es weniger Systemressourcen für einfache Schemata und Anwendungen verwendet, die von schnellem Schlüssel-Wert-Lesezugriff dominiert werden. Web- und mobile Anwendungen mit größeren Anforderungen an Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und verteilte Lesevorgänge können von den Stärken von MySQL profitieren.

Wann Sie PostgreSQL in Betracht ziehen sollten

Die architektonischen Vorteile von PostgreSQL machen es für Arbeitslasten, die komplexe Schreibzugriffsmuster, geschäftsanalytische Abfragen oder Flexibilität bei Datentypen erfordern, erwägenswert. Wenn Datenbankadministratoren für die Konfiguration und Abfrageoptimierung verfügbar sind, bietet PostgreSQL eine kompetente Grundlage.

PostgreSQL Vs. MySQL: Merkmalsvergleich

Beide Datenbanken sind voll funktionsfähig, weisen jedoch erhebliche Unterschiede in den unterstützten Datentypen, Funktionen und Gesamtfunktionen auf.

Unterstützung von Datentypen

Merkmale	PostgreSQL	MySQL
Datentypen	Robuste integrierte Unterstützung für JSON, XML, Arrays, geospatial, Netzwerk, etc.	Abhängiger von JSON-Erweiterungen
Funktionale Sprachen	SQL, C, Python, JavaScript	Hauptsächlich SQL
GIS-Unterstützung	Ausgezeichnet durch die PostGIS räumliche Erweiterung	Begrenzt, oft abhängig von Add-ons

PostgreSQL unterstützt eine breitere Palette von nativen Datentypen und ermöglicht so eine größere Flexibilität in Ihren Datenbankschemata:

• Geometrische Typen für GIS-Systeme
• Netzwerkadressentypen wie IPV4/IPV6
• Native JSON und JSONB – optimiertes binäres JSON
• XML-Dokumente
• Arraytypen
• Mehrfach-Datentypspalten

„Postgres hat eine gute Array-Verarbeitung. So können Sie Array-Typen wie ein Array von Ints oder ein Array von Varchars in Ihrer Tabelle speichern. Es gibt auch verschiedene Array-Funktionen und -Operatoren, um die Arrays zu lesen, zu manipulieren und so weiter.“

— Reddit-Nutzer, mwdb

MySQL verfügt über grundlegendere Datentypen – hauptsächlich numerische, Datum-/Zeit- und Zeichenfelder, kann jedoch ähnliche Flexibilität durch JSON-Spalten oder räumliche Erweiterungen erreichen.

Funktionale Sprachen

PostgreSQL ermöglicht das Schreiben von Funktionen und gespeicherten Prozeduren in verschiedenen Sprachen — SQL, C, Python, JavaScript und mehr — für größere Flexibilität.

Im Gegensatz dazu müssen MySQL gespeicherte Routinen in SQL kodiert werden, während Sie die Anwendungslogik weiterhin in verschiedenen allgemeinen Programmiersprachen schreiben können.

Also, wenn Sie Anwendungslogik oder komplexe Berechnungen direkt in Datenbankprozeduren einbetten müssen, bietet PostgreSQL wesentlich mehr Flexibilität.

GIS-Support

Für räumliche Datensätze, die in Kartierungs-/geografischen Anwendungen verwendet werden, bietet PostgreSQL hervorragende integrierte Funktionen über seine PostGIS-Erweiterung. Standortabfragen, Punkte innerhalb von Polygonen und Näherungsberechnungen funktionieren sofort.

Die räumliche Unterstützung von MySQL ist begrenzter, es sei denn, Sie verwenden eine räumliche Engine eines Drittanbieters wie MySQL Spatial oder Integration MySOL. Für GIS-Systeme ist PostgreSQL mit PostGIS im Allgemeinen eine einfachere, leistungsfähigere Lösung.

Replikation

Beide Datenbanken bieten Replikation, die es ermöglicht, Datenbankänderungen über Instanzen hinweg zu synchronisieren. Standardmäßig basiert die PostgreSQL-Replikation auf WAL-Dateien (Write Ahead Log), was es ermöglicht, Websites so zu skalieren, dass so viele Datenbankserver integriert werden können, wie Sie möchten.

Also erleichtert PostgreSQL das Skalieren von Lese-Replikaten, die fein mit spezifischen Datenbereichen synchronisiert sind, die sich ändern. Für MySQL könnten Drittanbieter-Tools erforderlich sein.

Architektur und Skalierbarkeit

PostgreSQL und MySQL unterscheiden sich erheblich in ihrer Gesamtarchitektur, was ihre Skalierbarkeit und Leistungsprofile beeinflusst.

PostgreSQLs Objekt-Relationales Modell

Ein wesentliches architektonisches Merkmal von PostgreSQL ist die Einhaltung des objektrelationales Modells, was bedeutet, dass Daten Eigenschaften annehmen können, die ähnlich wie Objekte in der objektorientierten Programmierung sind. Zum Beispiel:

• Tabellen können Eigenschaften von anderen Tabellen erben.
• Datentypen können spezialisierte Verhaltensweisen haben.
• Funktionen sind Merkmale von Datentypen.

Diese objektrelationale Struktur ermöglicht die Modellierung komplexer realer Daten, die näher an Anwendungsobjekten und Entitäten sind. Dies hat jedoch einen Preis — es sind aufwändigere interne Systeme erforderlich, um reichhaltigere Datenbeziehungen zu verfolgen.

Die objektrelationale Erweiterungen bieten damit eine hervorragende Flexibilität, was zu Leistungseinbußen im Vergleich zu einem streng relationalen System führt.

MySQLs reines relationales Modell

Im Gegensatz dazu folgt MySQL einem rein relationalen Modell, das sich auf einfache Datenstabellenschemata und Beziehungen über Fremdschlüssel konzentriert. Dieses einfachere Modell führt zu einer guten Leistung für transaktionsorientierte Arbeitslasten, die von Websites angetrieben werden.

Fortgeschrittene MySQL-Nutzung mit umfangreichen JOIN-Operationen oder lokalisierter Geschäftslogik wird besser über Anwendungscode als über Datenbankanpassungen gehandhabt. MySQL bevorzugt Einfachheit gegenüber Flexibilität in seiner Kernarchitektur.

Im Gegensatz zu PostgreSQL ist MySQL eine rein relationale Datenbank ohne objektorientierte Funktionen. Jede Datenbank besteht aus einzelnen Tabellen ohne Vererbung oder benutzerdefinierte Typen. JSON hat kürzlich etwas Flexibilität für Dokumentendatenbanken bereitgestellt.

Indem jedoch Objektfunktionen vermieden werden, erreicht MySQL in vielen Arbeitslasten eine höhere Leistung direkt nach der Installation, jedoch fehlen ihm die tiefergehenden Modellierungsfähigkeiten von PostgreSQL.

Also, MySQL ist schneller für einfache Daten, während PostgreSQL sich besser an Komplexität anpasst. Wählen Sie basierend auf Ihren Datenzugriffs- und Skalierungsanforderungen.

Schreibskalierung mit Multiversion Concurrency Control (MVCC)

Ein Bereich, in dem PostgreSQL besonders herausragt, ist das horizontale Schreibskalieren, das viele gleichzeitige Sitzungen ermöglicht, Daten über verteilte Server mithilfe des MVCC-Modells zu ändern.

Dieses MVCC-Modell bedeutet ausgezeichnete Nebenläufigkeit auch für gemischte Lese-Schreib-Workloads und ermöglicht PostgreSQL-Datenbanken eine sehr hohe Durchsatzskalierung durch Replikation. Schreibvorgänge erfolgen parallel und werden anschließend synchronisiert.

MySQL InnoDB erreicht eine ähnliche Parallelität durch Zeilensperrung statt MVCC. Aber die Architektur von PostgreSQL hat sich in Tests unter hohen Schreiblasten als skalierbarer erwiesen.

Im Wesentlichen unterstützt PostgreSQL letztendlich eine größere Skalierung des Schreibzugriffs, allerdings mit mehr Serveraufwand. MySQL ist leichtgewichtiger für die Skalierung des Lesezugriffs.

PostgreSQL vs. MySQL: Zuverlässigkeit und Datenschutz

PostgreSQL und MySQL bieten robuste Sicherheitsvorkehrungen und Zuverlässigkeitsmechanismen – obwohl PostgreSQL auf Haltbarkeit setzt, während MySQL auf hohe Verfügbarkeit ausgerichtet ist.

Zugriffskontrolle und Verschlüsselung

PostgreSQL und MySQL bieten ebenfalls Benutzerkontensteuerungen, Verwaltung von Berechtigungen und Netzwerkverschlüsselungsfähigkeiten für Sicherheit. Kritische Elemente wie SSL-Verbindungen, Passwortrichtlinien und rollenbasierte zeilenweise Sicherheit gelten ähnlich.

Es gibt jedoch einige Unterschiede bei der Verschlüsselung:

• Natürliche Verschlüsselung von ruhenden Daten: PostgreSQL 13 fügte das pgcrypto-Modul für transparente Dateisystem-Tabellenraumverschlüsselung hinzu. MySQL hat keine native Verschlüsselung, unterstützt aber Plugins.
• Leichtgewichtige Zeilenzugriffsrichtlinien: PostgreSQL verfügt über RLS und MASK für Rollen, um die Sichtbarkeit von Zeilen bis hin zu Datendomänen durch Richtlinien zu verwalten. MySQL kann Ansichten verwenden, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen, aber es ist nicht so robust.

Obwohl beide RDBMS-Systeme sensible Daten durch SSL/TLS-Verschlüsselung für Client-Verbindungen schützen, bietet PostgreSQL etwas mehr Verschlüsselungsalgorithmen, Aktivitätsüberwachung und integrierte Zugriffskontrolloptionen als MySQL.

PostgreSQL Zuverlässigkeit durch WAL

PostgreSQL verwendet Write-Ahead-Logging (WAL), bei dem Datenänderungen im Protokoll aufgezeichnet werden, bevor die eigentlichen Datenänderungen stattfinden.

Dies schützt vor Datenverlust, auch bei Abstürzen oder Stromausfällen, und verhindert Datenbankkorruption.

Die WAL-Protokolle in PostgreSQL halten eine konsistente Kette von Änderungen aufrecht, die sich über Transaktionen erstrecken und Daten schnell wiedergeben und wiederherstellen können.

Dieser Mechanismus ermöglicht Funktionen wie Streaming-Replikation, parallele Abfragen und Punkt-zu-Punkt-Wiederherstellung (PITR) zu früheren Zeitpunkten, ohne vollständige Backups zu benötigen.

Insgesamt hilft WAL dabei, Datenhaltbarkeitsgarantien zu gewährleisten und Leistungssteigerungen für die Wiederherstellung nach Abstürzen und Replikation zu erzielen.

MySQL Hochverfügbarkeit

Um Ausfallzeiten zu minimieren, bietet MySQL robustes Hochverfügbarkeits-Clustering, das bei Absturz eines einzelnen Servers automatisch auf Failover umschaltet – mit minimaler Unterbrechung. Die automatische Förderung von Replikaten und schnelle Re-Synchronisation machen Ausfälle zu einem seltenen Szenario.

Während MySQL 5.7 keine integrierte Hochverfügbarkeit enthielt, führte MySQL 8 InnoDB-Cluster für automatisiertes Failover zwischen Knoten ein.

PostgreSQL erreicht ebenfalls eine hohe Verfügbarkeit durch Replikationswerkzeuge wie Slony, Londiste oder pgpool-II, die trigger-basiertes oder Middleware-Failover bieten. Allerdings fehlt PostgreSQL die native Clustering-Integration von MySQL, obwohl Sie eine hohe Verfügbarkeit erreichen können.

Wenn Ihre Anwendung eine 100% Serververfügbarkeit ohne manuellen Eingriff erfordert, können die nativen Clusterfähigkeiten von MySQL besser geeignet sein. Das ist auch einer der Gründe, warum WordPress, ein Content-Management-System, das 43% des Internets antreibt, weiterhin MySQL verwendet.

Community-Support und Bibliotheken

Angesichts der langen Geschichte und der großen Benutzerbasis beider Datenbanken bieten PostgreSQL und MySQL hilfreiche Foren, Dokumentationsbibliotheken und Tools von Drittanbietern. Es gibt jedoch einige Unterschiede, die hervorstechen.

Laut Google Trends hat das Interesse an MySQL deutlich nachgelassen, was sich PostgreSQL annähert. Dennoch haben beide Datenbanken weiterhin eine starke Anhängerschaft und Benutzerbasis, was ihnen eine gute Community-Unterstützung gibt.

PostgreSQL Community

Die Entwicklung von PostgreSQL wird von der PostgreSQL Global Development Group verwaltet – einem Team von Entwicklern der offenen Gemeinschaft, die weltweit zusammenarbeiten. Tausende von Benutzern und Beitragenden nehmen an den E-Mail-Listen, IRC-Kanälen, Blogs und Veranstaltungen teil.

Sie veranstalten auch Konferenzen wie PGConf, die die Postgres-Community regelmäßig zusammenbringen. Insgesamt hält ein robustes, fähiges Support-Ökosystem PostgreSQL am Laufen.

MySQL Community

Als eine äußerst beliebte Open-Source-Datenbank genießt MySQL auch Online-Community-Unterstützung. Die MySQL Developer Zone bietet umfangreiche Dokumentationen und Foren zur Fehlerbehebung und für die nächsten Schritte. Große Konferenzen wie Percona Live diskutieren die neuesten Best Practices mit MySQL.

Oracles Übernahme von MySQL half auch dabei, die dringend benötigten Investitionen in neue Versionen und kommerzielle Support-Angebote für diejenigen zu erhalten, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Obwohl nicht so basisdemokratisch wie PostgreSQL, verfügen MySQL-Benutzer über großartige Community-Ressourcen.

Tiefe des Supports vergleichen

Beide Datenbanken verfügen ebenfalls über hervorragende Community-Support-Netzwerke. PostgreSQL bietet aufgrund der inhärenten Komplexität der Datenbank fortschrittlichere technische Beratung und ausgezeichnete Dokumentation. Ihre Dokumentation ist auch ein wenig frech, anders als die meisten anderen technischen Dokumentationen. Hier ist ein Auszug:

„Das erste Jahrhundert beginnt am 0001-01-01 00:00:00 n. Chr., obwohl man dies zu der Zeit nicht wusste. Diese Definition gilt für alle Länder mit dem Gregorianischen Kalender. Es gibt keine Jahrhundertzahl 0, man geht von -1 Jahrhundert zu 1 Jahrhundert. Wenn Sie damit nicht einverstanden sind, bitte schreiben Sie Ihre Beschwerde an: Papst, Kathedrale Sankt-Peter von Rom, Vatikan.“

— PostgreSQL Dokumentation zu EXTRACT, date_part

Die Community von MySQL bietet eine umfassendere Erfahrung, die sich perfekt für Anfängeranwendungen wie Webanwendungen eignet.

Aber bei beiden Datenbanken erwarten Sie engagierte, fürsorgliche Benutzergemeinschaften, die bereit sind, die Nutzung und das Wachstum zu unterstützen.

Typische Anwendungsfälle

Aufgrund der bisher hervorgehobenen Unterschiede neigen PostgreSQL und MySQL zu einigen unterschiedlichen Anwendungsfällen. Dennoch funktionieren beide RDBMS-Systeme oft perfekt für Webanwendungen, die Datenreihen lesen und schreiben.

PostgreSQL-Anwendungsfälle

PostgreSQL zeichnet sich bei sehr datenintensiven analytischen Arbeitslasten aus, wie zum Beispiel:

• Geschäftsintelligenz mit komplexen fortlaufenden Aggregatabfragen über Millionen von Zeilen.
• Datenlagerung und Berichterstattung über viele Tabellenverknüpfungen und Bedingungen.
• Datenwissenschaft und maschinelles Lernen erfordern PostgreSQLs Array, hstore, JSON und benutzerdefinierte Datentypen.
• Georäumliche und mehrdimensionale Analyse über PostGIS und spezialisierte Verarbeitung. Beispiele umfassen Echtzeit-Standortdaten, Satellitenbilder, Klimadaten und Geometriemanipulation.

Diese nutzen die Flexibilität von PostgreSQL.

Spezifische vertikale Anwendungsfälle gibt es reichlich in den Bereichen Recht, Medizin, Forschung, Versicherungen, Regierung und Finanzen, die sich auf Big Data Analytics zubewegen.

Beispiele aus der realen Welt umfassen Reddit, Apple, Instagram, das genetische Forschungssystem des Johns Hopkins Krankenhauses, Werbeanalysen der New York Times, Kundenverfolgung der Amtrak Bahn, das Mitarbeitereinsatzsystem von Gap, Skype-Anrufdetails usw.

MySQL-Anwendungsfälle

MySQL konzentriert sich auf reine Geschwindigkeit, Einfachheit der Entwicklung und einfache Skalierbarkeit, die in Web- und mobilen Anwendungen inhärent ist. Besondere Stärken zeigen sich für:

• Leistungsstarke Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) für E-Commerce-Websites und Web-Apps, die einen extremen Durchsatz bei Lese- und Schreibvorgängen benötigen, die zahlreiche separate Tabellen pro Zeile berühren. Denken Sie an reife Websites in Größenordnungen wie Airbnb, Twitter, Facebook und Uber.
• Massive Multiplayer-Online (MMO)-Spiele mit einer riesigen Spielerbasis, die gleichzeitig in nahezu Echtzeit unterstützt werden müssen.
• Mobile Anwendungen und das Internet der Dinge (IoT) erfordern kompakte Datenbanken, die lokal gebündelt oder in Edge-Geräten eingebettet werden können, mit gelegentlichem Synchronisieren zurück zu Datenzentren.
• Software-as-a-Service (SaaS) Multi-Tenant-Plattformen skalieren Datenbanken schnell nach Bedarf, während sie Daten getrennt halten.

Diese Anwendungen priorisieren Verfügbarkeit und Lese-/Schreibgeschwindigkeit im Web-Maßstab gegenüber tiefgehenden Analysefähigkeiten oder Datenwissenschafts-Tools. Im Jahr 2016 wechselte auch Uber zurück von PostgreSQL zu MySQL, was eine Zeit lang das Gesprächsthema in der Technikgemeinschaft war.

Es gibt viele große Unternehmen, die MySQL verwenden, einschließlich WordPress, Wikipedia, Facebook, Google AdWords, Zendesk, Mint, Uber, Square, Pinterest, Github, Netflix-Filmbrowsing, YouTube-Videometadaten usw.

Migration von MySQL zu PostgreSQL oder umgekehrt

Angesichts der Beliebtheit beider Datenbanken könnten viele Entwickler zwischen MySQL und PostgreSQL wechseln. Was sollten sie während dieses Datenbankmigrationsprozesses erwarten?

Insgesamt funktioniert die Migration voll funktionsfähiger relationaler Datenbanken zwischen MySQL und PostgreSQL in den meisten Fällen recht reibungslos, dank der hervorragenden verfügbaren Migrationswerkzeuge. Weit mehr SQL-Syntax und Funktionen überschneiden sich als dass sie sich unterscheiden. Datentypen werden in der Regel gut übersetzt, obwohl Probeumwandlungen hilfreich sind.

Lassen Sie uns einige wichtige Herausforderungen angehen:

Umgang mit Änderungen des Datentyps

Beim Migrieren von Schemata von MySQL zu PostgreSQL oder umgekehrt, achten Sie genau auf Unstimmigkeiten der Datentypen:

• MySQLs AUTO_INCREMENT Spalten werden in PostgreSQL zu SERIAL.
• PostgreSQL-Arrays benötigen zusätzliche Syntaxänderungen, da es keinen ähnlichen Datentyp in MySQL gibt.
• Prüfen Sie die Datum-/Zeitdatenkonvertierungen.

Testen Sie Migrationen anhand von Kopien der Produktionsdaten, um die Genauigkeit zu überprüfen. Daten-Typeninkonsistenzen können Anwendungen leicht beschädigen, wenn sie nicht behoben werden.

Migration gespeicherter Prozeduren

Wenn Sie stark auf gespeicherte Verfahren für Geschäftslogik angewiesen sind, erfordert das Migrieren zwischen MySQL und PostgreSQL das Umschreiben von Code.

Wesentliche Unterschiede in ihren prozeduralen Sprachen, wie die Delimitersyntax, zerstören oft die Code-Portabilität. Bestätigen Sie auch, dass die Berechtigungen für Produktionsverfahren intakt bleiben.

Überprüfen Sie Ihre Migration gründlich und gehen Sie nicht davon aus, dass Funktionen sauber zwischen Plattformen übertragen werden.

Kundenkompatibilität

Anwendungen, die auf PostgreSQL und MySQL-Clientbibliotheken basieren, benötigen ebenfalls eine Neukonfiguration beim Wechseln von Umgebungen:

• Verbindungsstrings aktualisieren.
• Verwendung von Client-Bibliotheken ersetzen.
• API-Aufrufe auf eine neue Plattform umleiten.

Das Ändern der zugrunde liegenden Datenbank erfordert auch Änderungen an der Anwendung. Integrieren Sie die aktualisierte Konnektivität in Ihre Migrations-Testliste.

Schemaänderungen aus RDBMS-Funktionen

Bewerten Sie die Tabellenvererbung, die zeilenbasierte Sicherheit und die fein abgestimmten Benutzerberechtigungen von PostgreSQL im Vergleich zu den Views und Triggern von MySQL, um zu sehen, ob die Logik zu den neuen, verbesserten Konstrukten verschoben werden sollte, die in jeder Datenbank verfügbar sind. Funktionalitätsbeeinflussende Merkmale neigen dazu, sauberer zu migrieren und bleiben näher an den SQL-Standards.

Änderungen am Anwendungscode

Aktualisieren Sie Verbindungsstrings und verwendete Treiber, natürlich. Optimieren Sie zusätzlich die Leistungsstärken jeder Datenbank. MySQL könnte mehr app-seitige Joins und Präsentationslogik nutzen, die jetzt rein in SQL auf PostgreSQL sind. Andererseits könnte PostgreSQL nun Geschäftsregelansätze implementieren, die zuvor nur über MySQL-Triggers und gespeicherte Prozeduren möglich waren.

Glücklicherweise abstrahieren viele Datenzugriffsframeworks wie Hibernate einige Unterschiede für Entwickler, indem sie die exponierte proprietäre Syntax einschränken. Bewerten Sie auch, ob Änderungen an ORM oder Client sinnvoll sind.

Sorgfältige Planung, Bewertung der Auswirkungen von Änderungen und Staging-Umgebungen minimieren den Migrationsstress und nutzen erfolgreich das Beste, was jede Datenbank zu bieten hat.

Migrationswerkzeuge verwenden

Glücklicherweise helfen einige Werkzeuge dabei, Schemas und Daten mit größerer Leichtigkeit zwischen MySQL und PostgreSQL zu übertragen:

• pgLoader: Beliebtes Datenmigrations-Tool zum Umzug zu PostgreSQL.
• AWS SCT: Datenbankkonverter für homogene Migrationen.

Diese gleichen automatisch viele Kompatibilitätsprobleme bezüglich Betriebssystem/Umwelt aus und garantieren identische Daten über Systeme hinweg.

Nehmen Sie sich Zeit für Konversion/Tests, nutzen Sie jedoch automatisierte Werkzeuge, um Datenbanken auszutauschen.

Welche Datenbank ist die richtige für Sie?

Die Entscheidung zwischen PostgreSQL und MySQL hängt stark von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und den Fähigkeiten Ihres Teams ab, aber einige Schlüsselfragen können Ihre Entscheidung leiten:

Welche Arten von Daten werden Sie speichern? Wenn Sie mit komplexeren und vernetzten Daten arbeiten müssen, vereinfacht das flexible Datentypen und das objektrelationale Modell von PostgreSQL dies erheblich.

Wie entscheidend ist die Abfrageleistung und Skalierbarkeit? MySQL bewältigt den Durchsatz besser für hochfrequentierte Web-Apps, die schnellere Lesevorgänge erfordern. Aber PostgreSQL hat sich bei gemischten Lese-Schreib-Workloads im Unternehmensmaßstab als stärker erwiesen.

Welche Verwaltungsfähigkeiten besitzt Ihr Team? PostgreSQL belohnt fortgeschrittene Datenbankkenntnisse aufgrund seiner umfangreichen Konfigurierbarkeit. MySQL ist einfacher für Administratoren ohne ausgezeichnete SQL-Kenntnisse produktiv einzusetzen.

Plattformen wie DreamHost machen das Hosting von Datenbankservern mit VPS, dedizierten Servern und Cloud-Hosting einfach und unkompliziert. DreamHost kümmert sich um Sicherheit und automatische Sicherungen, um die Abläufe zu optimieren, sodass Sie sich auf die Nutzung von Daten für Geschäftseinblicke konzentrieren können.

Lassen Sie also das DreamHost DBA-Team die Bereitstellung und Verwaltung übernehmen, während Sie die ideale Datenplattform für Ihr Wachstum planen. PostgreSQL und MySQL bieten Open-Source-Ökonomie mit Unternehmenszuverlässigkeit, unterstützt durch erfahrene Cloud-Experten. Die beste Datenbank für Ihre App wartet wahrscheinlich – probieren Sie es heute aus!