PostgreSQL Vs. MySQL: Analiza Ich Różnic

Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) takie jak PostgreSQL i MySQL są kluczowe do przechowywania, organizowania i dostępu do danych dla aplikacji i analiz. PostgreSQL i MySQL to popularne otwartoźródłowe bazy danych z długą historią i bogatym zestawem funkcji.

Jednak PostgreSQL i MySQL różnią się architekturą techniczną i filozofią projektowania. Jeśli zastanawiasz się nad wyborem jednej bazy danych dla swojej aplikacji, ten przewodnik jest dla Ciebie.

Zagłębiamy się w techniczne, praktyczne i strategiczne różnice między PostgreSQL a MySQL. Zacznijmy.

Krótkie tło historyczne PostgreSQL i MySQL

Zanim przejdziemy do porównań, krótko przedstawmy PostgreSQL i MySQL.

PostgreSQL to relacyjna baza danych typu open-source, na poziomie przedsiębiorstwa. Wykorzystywana przez ponad 45% z 76 000 respondentów w ostatniej ankiecie deweloperów StackOverflow, PostgreSQL wyprzedził MySQL, stając się najpopularniejszą bazą danych w 2024 roku.

PostgreSQL kładzie nacisk na zgodność ze standardami, rozszerzalność oraz sprawdzone architektury. Projekt PostgreSQL rozpoczął się w 1986 roku na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley i został rozwinięty o funkcje skupiające się na niezawodności, solidności, integralności danych i poprawności.

Postgres wykorzystuje system pięciopoziomowy:

1. Instancja (również nazywana klastrzem)
2. Baza danych
3. Schemat
4. Tabela
5. Kolumna

Oto przykład tworzenia prostej tabeli użytkowników w PostgreSQL i wstawiania kilku wierszy:

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 to otwarty system RDBMS rozpoczęty przez szwedzką firmę MySQL AB w 1995 roku, którą później przejęła firma Oracle. Tradycyjnie kładziono nacisk na szybkość, prostotę i łatwość użytkowania przy tworzeniu aplikacji internetowych i wbudowanych. Projekt MySQL kładzie nacisk na szybkie operacje odczytu i zapisu.

MySQL stosuje czteropoziomowy system:

1. Instancja
2. Baza danych
3. Tabela
4. Kolumna

Oto jak możesz utworzyć tabelę użytkownika w MySQL:

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');

Jak możesz zauważyć, oba zapytania są podobne z wyjątkiem zmiany INT AUTO_INCREMENT na SERIAL. 

Ciekawostka: PostgreSQL obsługuje słowo kluczowe “allballs” NASA (oznaczające “same zera”) jako inny sposób na wyrażenie północy (lokalnej i UTC):

postgres=# SELECT 'allballs'::TIME;
czas
----------
00:00:00
(1 wiersz)

Więc, jak te dwa otwartoźródłowe tytany baz danych mają się względem siebie? Przeanalizujmy to dalej.

PostgreSQL kontra MySQL: Porównanie wydajności

Zarówno PostgreSQL, jak i MySQL są zdolne do doskonałej wydajności, ale nie ma wyraźnego zwycięzcy między nimi.

Jeśli przetestujesz prędkość odczytu/zapisu, zauważysz brak spójności w sposobie działania PostgreSQL i MySQL. Wynika to z tego, że wydajność bazy danych zależy w dużej mierze od rodzaju obciążenia specyficznego dla Twojej aplikacji, konfiguracji sprzętu, schematu bazy danych i indeksów oraz przede wszystkim od strojenia konfiguracji bazy danych. Zasadniczo wydajność zależy w dużej mierze od obciążenia i konfiguracji Twojej aplikacji.

Istnieje pięć ogólnych kategorii obciążeń:

• CRUD: Proste operacje CZYTANIE, PISANIE, AKTUALIZACJA i USUWANIE.
• OLTP: Transakcyjne, złożone operacje przetwarzania danych.
• OLAP: Analityczne procesy wsadowe.
• HTAP: Hybrydowe przetwarzanie transakcyjne i analityczne.
• Time-Series: Dane szeregów czasowych z bardzo prostymi, ale o wysokiej częstotliwości wzorcami dostępu.

Pracując z którymkolwiek z tych procesów, zauważysz, że:

PostgreSQL jest znany z efektywnego radzenia sobie z dużymi obciążeniami OLAP i OLTP. Te obciążenia obejmują wyjątkowo skomplikowane, długotrwałe zapytania analizujące ogromne zestawy danych — na przykład zapytania z zakresu inteligencji biznesowej lub analizy geoprzestrzennej.

„Postgres pozwala mi zobaczyć plan szacowany ‘przed wykonaniem zapytania’, jak i plan ‘po wykonaniu’. Ten drugi dostarcza mi szczegółowych informacji o tym, jak zapytanie zostało faktycznie wykonane, jak długo trwał każdy konkretny krok w zapytaniu, jakie indeksy zostały użyte i ile pamięci zużył każdy krok.”

— użytkownik Reddit, mwdb

MySQL jest zazwyczaj dobry dla prostszych obciążeń CRUD i OLTP obejmujących szybsze odczyty i zapisy, takie jak aplikacje internetowe lub mobilne.

Obie bazy danych mogą doskonale działać w zależności od konfiguracji serwera i twojego schematu dla hybrydowych obciążeń z mieszanką potrzeb zapytań OLTP i OLAP.

Jeśli chodzi o surową moc na zoptymalizowanym sprzęcie, PostgreSQL zazwyczaj skaluje się lepiej do wykorzystania dużej pamięci, szybszych procesorów i większej liczby rdzeni dostępnych na sprzęcie.

Wydajność Odczytu

MySQL zazwyczaj ma szybsze czasy odczytu dla aplikacji niż operacje zapisu. Jednakże, po ostatnich aktualizacjach PostgreSQL, dorównał różnicom w prędkości odczytu.

Ta przewaga wydajności odczytu wynika z różnic w architekturze obu systemów — silniki przechowywania MySQL są wysoko zoptymalizowane pod kątem szybkiego jednowątkowego dostępu sekwencyjnego.

Oczywiście, z dostosowanym dostrojeniem i schematami, PostgreSQL może również zapewnić doskonałą wydajność odczytu dla wielu aplikacji. Jednak bezpośrednio po instalacji, MySQL często ma przewagę.

Wydajność Zapisu

Jeśli chodzi o wydajność pisania, w tym masowe ładowanie i złożone zapytania modyfikujące dane, powszechnie uważa się, że PostgreSQL działa lepiej.

Jego architektura kontroli współbieżności wielu wersji (MVCC) daje PostgreSQL dużą przewagę, pozwalając wielu sesjom na równoczesną aktualizację danych z minimalnym blokowaniem.

Jeśli twoja aplikacja musi obsługiwać wielu równoczesnych użytkowników modyfikujących dane, przepustowość zapisu PostgreSQL może przewyższyć to, co można osiągnąć w MySQL.

Wydajność Złożonych Zapytań

Dla zaawansowanych zapytań analitycznych, które wykonują duże skanowania tabel, sortowania lub funkcje analityczne, PostgreSQL w wielu przypadkach przewyższa MySQL — i robi to z znaczną przewagą.

Dojrzały optymalizator zapytań SQL w PostgreSQL oraz wsparcie dla zaawansowanej składni SQL dają mu przewagę w szybkim wykonywaniu skomplikowanych zapytań analitycznych. MySQL znacznie się ostatnio poprawił, ale bardziej opiera się na ręcznym dostosowywaniu zapytań.

Więc, gdy potrzeby inteligencji biznesowej lub magazynowania danych, gdzie istotna jest skomplikowana wydajność SQL wielu tabel, PostgreSQL często się sprawdza.

Konfiguracja wpływa na wydajność

Oczywiście, bazy danych mogą być konfigurowane i optymalizowane, aby dostosować się do różnych obciążeń. Dlatego, dla każdego przypadku użycia, system “najlepszy” w dużej mierze zależy od podstawowego sprzętu serwerowego, systemu operacyjnego, podsystemu przechowywania, konfiguracji bazy danych oraz projektu schematu.

BenchANT doskonale pokazuje, jak różne serwery mogą wpływać na wydajność bazy danych.

Wraz z tym, konfiguracja sprzętu również ma znaczący wpływ na wydajność Twojej bazy danych. Na przykład, jeśli używasz VPS z pamięcią NVMe, pamięć masowa jest znacznie szybsza niż zwykły dysk twardy, więc operacje na bazie danych będą niezwykle szybkie.

Jednakże nie istnieje uniwersalnie najszybszy system – wyniki będą różnić się w zależności od twojego środowiska i dostosowań.

„Zarządzanie połączeniami to najlepszy argument za MySQL. Niemniej jednak, tak naprawdę nie ma prawdziwego powodu, aby nie używać PostgreSQL w jakimkolwiek przypadku użycia relacyjnych baz danych. Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli weźmiemy pod uwagę rozwój z ostatnich 3 lat. PostgreSQL wyprzedza lata świetlne konkurencję, jeśli chodzi o relacyjne bazy danych, a nawet więcej. Dążąca społeczność, niesamowicie zorganizowany kod źródłowy i niemal boska dokumentacja to tylko trzy z argumentów przemawiających na jego korzyść.”

— użytkownik Reddit, themusician985

Kiedy rozważyć MySQL

MySQL często przewyższa PostgreSQL, używając mniej zasobów systemowych dla prostych schematów i aplikacji zdominowanych przez szybki dostęp do odczytu klucz-wartość. Aplikacje internetowe i mobilne z większym zapotrzebowaniem na skalowalność, dostępność i rozproszone odczyty mogą korzystać z zalet MySQL.

Kiedy rozważyć PostgreSQL

Architektoniczne zalety PostgreSQL sprawiają, że warto rozważyć jego zastosowanie do obciążeń wymagających skomplikowanych wzorców zapisu, zapytań analitycznych biznesowych lub elastyczności w typach danych. Jeśli masz dostępnych administratorów baz danych do konfiguracji i optymalizacji zapytań, PostgreSQL zapewnia solidną podstawę.

PostgreSQL kontra MySQL: Porównanie funkcji

Obie bazy danych są w pełni funkcjonalne, ale wykazują znaczne różnice w obsługiwanych typach danych, funkcjach i ogólnym zestawie funkcji.

Wsparcie typów danych

Funkcje	PostgreSQL	MySQL
Typy danych	Silne wbudowane wsparcie dla JSON, XML, tablic, geoprzestrzennych, sieciowych itp.	Bardziej opiera się na rozszerzeniach JSON
Języki funkcyjne	SQL, C, Python, JavaScript	Głównie SQL
Wsparcie GIS	Świetne poprzez przestrzenne rozszerzenie PostGIS	Ograniczone, często wymaga dodatków

PostgreSQL obsługuje szerszy zestaw natywnych typów danych, co umożliwia większą elastyczność w schematach bazy danych:

• Typy geometryczne dla systemów GIS
• Typy adresów sieciowych takie jak IPV4/IPV6
• Natywne JSON i JSONB – zoptymalizowany binarny JSON
• Dokumenty XML
• Typy tablicowe
• Kolumny wielotypowe

„Postgres ma świetne radzenie sobie z tablicami. Można więc przechowywać typy tablic, takie jak tablica intów czy tablica varcharów w tabeli. Istnieją również różne funkcje i operatory tablicowe do odczytywania tablic, manipulowania nimi itd.”

— użytkownik Reddit, mwdb

MySQL ma bardziej podstawowe typy danych – głównie liczbowe, daty/czasu i pola tekstowe, ale może osiągnąć podobną elastyczność dzięki kolumnom JSON lub rozszerzeniom przestrzennym.

Języki Funkcyjne

PostgreSQL umożliwia pisanie funkcji i procedur składowanych w różnych językach — SQL, C, Python, JavaScript i innych — dla większej elastyczności.

W przeciwieństwie do tego, procedury przechowywane MySQL muszą być kodowane w SQL, podczas gdy logikę aplikacji można nadal pisać w różnych językach ogólnego przeznaczenia.

Jeśli więc musisz osadzić logikę aplikacji lub skomplikowane obliczenia bezpośrednio w procedurach bazy danych, PostgreSQL oferuje znacznie większą elastyczność.

Wsparcie GIS

Dla zbiorów danych przestrzennych używanych w mapowaniu/aplikacjach geograficznych, PostgreSQL oferuje doskonałą wbudowaną funkcjonalność za pomocą swojego rozszerzenia PostGIS. Zapytania o lokalizację, punkty wewnątrz wielokątów oraz obliczenia bliskości działają od razu po instalacji.

Wsparcie przestrzenne MySQL jest bardziej ograniczone, chyba że zastosujesz zewnętrzny silnik przestrzenny, taki jak MySQL Spatial lub Integration MySOL. Dla systemów GIS, PostgreSQL z PostGIS jest zwykle prostszym i bardziej zdolnym rozwiązaniem.

Replikacja

Obie bazy danych oferują replikację, umożliwiając synchronizację zmian w bazie danych na przestrzeni instancji. Domyślnie, replikacja PostgreSQL opiera się na plikach WAL (Write Ahead Log), co pozwala skalować strony internetowe do włączenia tylu serwerów baz danych, ile tylko zapragniesz.

PostgreSQL ułatwia skalowanie replik do odczytu, które są precyzyjnie synchronizowane z określonymi częściami danych ulegającymi zmianom. W przypadku MySQL mogą być potrzebne narzędzia stron trzecich.

Architektura i skalowalność

PostgreSQL i MySQL różnią się znacząco pod względem swojej ogólnej architektury, co wpływa na ich skalowalność i profil wydajności.

Obiektowo-relacyjny model PostgreSQL

Kluczową cechą architektury PostgreSQL jest przestrzeganie modelu obiektowo-relacyjnego, co oznacza, że dane mogą przyjmować cechy podobne do obiektów w programowaniu obiektowym. Na przykład:

• Tabele mogą dziedziczyć właściwości po innych tabelach.
• Typy danych mogą mieć specjalizowane zachowania.
• Funkcje są cechami typów danych.

Ta struktura obiektowo-relacyjna pozwala modelować złożone dane rzeczywiste bliżej obiektów i jednostek aplikacji. Jednak wiąże się to z kosztami — potrzebne są bardziej rozbudowane wewnętrzne systemy do śledzenia bogatszych relacji danych.

Rozszerzenia obiektowo-relacyjne zapewniają więc doskonałą elastyczność, co skutkuje zwiększonym obciążeniem wydajności w stosunku do systemu ściśle relacyjnego.

Czysty Model Relacyjny MySQL

W przeciwieństwie, MySQL opiera się na czysto relacyjnym modelu skupionym wokół prostych schematów tabel danych i relacji przez klucze obce. Ten prostszy model przekłada się na dobrą wydajność dla transakcyjnych obciążeń roboczych napędzanych przez strony internetowe.

Zaawansowane użycie MySQL z rozległymi operacjami JOIN lub lokalizowaną logiką biznesową jest lepiej obsługiwane przez kod aplikacji niż przez modyfikacje bazy danych. MySQL wybiera prostotę nad elastyczność w swojej podstawowej architekturze.

W przeciwieństwie do PostgreSQL, MySQL jest czysto relacyjną bazą danych bez cech obiektowych. Każda baza danych składa się z indywidualnych tabel bez dziedziczenia lub niestandardowych typów. JSON ostatnio zapewnia pewną elastyczność bazy danych dokumentów.

Jednakże, unikając funkcji obiektów, MySQL osiąga wyższą wydajność „od razu po wyjęciu z pudełka” w wielu obciążeniach, ale brakuje mu głębszych możliwości modelowania PostgreSQL.

MySQL jest szybsze dla prostych danych, natomiast PostgreSQL lepiej dostosowuje się do złożoności. Wybierz w oparciu o swoje potrzeby dostępu do danych i skalowania.

Skalowanie zapisu z wielowersyjnym sterowaniem współbieżnością (MVCC)

Jednym z obszarów, w których PostgreSQL szczególnie się wyróżnia, jest skalowanie poziome zapisów, umożliwiające wiele równoczesnych sesji do modyfikacji danych na rozproszonych serwerach przy użyciu modelu MVCC.

Ten model MVCC oznacza doskonałą współbieżność nawet dla mieszanych obciążeń odczytu i zapisu, pozwalając bazom danych PostgreSQL skalować się do bardzo dużej przepustowości poprzez replikację. Zapisy odbywają się równolegle, a następnie są synchronizowane.

MySQL InnoDB osiąga podobną współbieżność za pomocą blokowania na poziomie wierszy, a nie MVCC. Jednak architektura PostgreSQL okazała się bardziej skalowalna przy dużym obciążeniu zapisem podczas testów.

Zasadniczo, PostgreSQL ostatecznie obsługuje większe skalowanie zapisu, chociaż wiąże się to z większym obciążeniem serwera. MySQL jest lżejszy do skalowania odczytu.

PostgreSQL Vs. MySQL: Niezawodność i Ochrona Danych

PostgreSQL i MySQL zapewniają solidne zabezpieczenia i mechanizmy niezawodności – chociaż PostgreSQL kładzie nacisk na trwałość, podczas gdy MySQL koncentruje się na wysokiej dostępności.

Kontrola Dostępu i Szyfrowanie

PostgreSQL i MySQL również oferują kontrolę kont użytkowników, administrację uprawnieniami oraz możliwości szyfrowania sieciowego dla bezpieczeństwa. Krytyczne elementy takie jak połączenia SSL, polityki haseł i zabezpieczenia na poziomie wierszy oparte na rolach mają zastosowanie w podobny sposób.

Jednakże istnieją pewne różnice dotyczące szyfrowania:

• Natywne szyfrowanie danych spoczywających: PostgreSQL 13 dodał moduł pgcrypto dla przejrzystego szyfrowania przestrzeni tabeli na poziomie systemu plików. MySQL nie posiada natywnego szyfrowania, ale obsługuje wtyczki.
• Lekkie polityki dostępu do wierszy: PostgreSQL posiada RLS i MASK dla ról do zarządzania widocznością wierszy aż do domen danych przez polityki. MySQL może używać widoków do osiągnięcia podobnego efektu, ale nie jest to tak solidne.

Chociaż oba systemy RDBMS chronią wrażliwe dane za pomocą szyfrowania SSL/TLS dla połączeń klientów, PostgreSQL oferuje nieco więcej algorytmów szyfrujących, monitorowanie aktywności oraz wbudowane opcje kontroli dostępu niż MySQL.

Niezawodność PostgreSQL poprzez WAL

PostgreSQL używa dzielonego zapisu (WAL), gdzie zmiany danych są rejestrowane w logu przed faktycznymi modyfikacjami danych.

To chroni przed utratą danych, nawet w przypadku awarii lub awarii zasilania, zapobiegając uszkodzeniu bazy danych.

Logi WAL w PostgreSQL utrzymują spójny łańcuch zmian w kolejce w transakcjach, które można szybko odtworzyć i odzyskać dane.

Ten mechanizm napędza funkcje takie jak replikacja strumieniowa, równoległe zapytania, oraz punktowe przywracanie (PITR) do poprzednich stanów w czasie bez potrzeby pełnych kopii zapasowych.

Ogólnie rzecz biorąc, WAL pomaga zapewnić gwarancje trwałości danych oraz przyspieszenie wydajności dla odzyskiwania po awarii i replikacji.

MySQL o Wysokiej Dostępności

Aby zminimalizować czas przestoju, MySQL oferuje solidne klastrowanie zapewniające wysoką dostępność, które automatycznie przechodzi na tryb awaryjny w przypadku awarii pojedynczego serwera – z minimalnym zakłóceniem. Automatyczne promowanie replik i szybka resynchronizacja sprawiają, że awarie są rzadkością.

Podczas gdy MySQL 5.7 nie zawierało wbudowanej wysokiej dostępności, MySQL 8 wprowadziło klastry InnoDB do automatycznego przełączania awaryjnego między węzłami.

PostgreSQL osiąga również wysoką dostępność dzięki narzędziom replikacji, takim jak Slony, Londiste, czy pgpool-II, które zapewniają replikację opartą na wyzwalaczach lub failover pośredniczący. Jednakże PostgreSQL nie posiada natywnej integracji klastrowej MySQL, mimo że można osiągnąć wysoką dostępność.

Jeśli twoja aplikacja wymaga 100% czasu działania serwera bez manualnej interwencji, natywne możliwości klastrowania MySQL mogą okazać się lepsze. To również jeden z powodów, dla których WordPress, system zarządzania treścią, który napędza 43% internetu, nadal używa MySQL.

Wsparcie społeczności i biblioteki

Biorąc pod uwagę długą historię obu baz danych oraz duże bazy użytkowników, PostgreSQL oraz MySQL oferują przydatne fora, biblioteki dokumentacji oraz narzędzia firm trzecich. Jednak pewne różnice wyróżniają się.

Zgodnie z trendami Google, zainteresowanie MySQL znacznie spadło, zbliżając się do PostgreSQL. Jednak obie bazy danych wciąż mają silne grono zwolenników i bazę użytkowników, co zapewnia im dobre wsparcie społeczności.

Społeczność PostgreSQL

Rozwój PostgreSQL zarządza PostgreSQL Global Development Group – zespół deweloperów otwartej społeczności współpracujących na całym świecie. Tysiące użytkowników i współtwórców uczestniczy w listach e-mailowych, kanałach IRC, blogach oraz wydarzeniach.

Organizują również konferencje takie jakPGConf, regularnie łącząc społeczność Postgres. Ogólnie rzecz biorąc, solidny i zdolny ekosystem wsparcia zapewnia rozwój PostgreSQL.

Społeczność MySQL

Jako ogromnie popularna otwartoźródłowa baza danych, MySQL cieszy się również wsparciem społeczności online. Strefa Dewelopera MySQL dostarcza bogatej dokumentacji oraz forów do rozwiązywania problemów i planowania kolejnych kroków. Duże konferencje takie jak Percona Live omawiają najnowsze najlepsze praktyki związane z MySQL.

Aktywne przejęcie MySQL przez Oracle również pomogło uzyskać niezbędną inwestycję w nowe wydania i oferty wsparcia komercyjnego dla tych, którzy potrzebują dodatkowej pomocy. Chociaż nie tak oddolne jak PostgreSQL, użytkownicy MySQL mają doskonałe zasoby społecznościowe.

Porównanie Głębokości Wsparcia

Obie bazy danych mają również doskonałe sieci wsparcia społecznościowego. PostgreSQL dostarcza bardziej zaawansowane porady techniczne i doskonałą dokumentację, biorąc pod uwagę wrodzoną złożoność bazy danych. Ich dokumentacja jest również trochę zuchwała, w przeciwieństwie do większości innych dokumentacji technicznych. Oto fragment:

„Pierwszy wiek zaczyna się od 0001-01-01 00:00:00 AD, chociaż wtedy tego nie wiedzieli. Ta definicja ma zastosowanie we wszystkich krajach stosujących kalendarz gregoriański. Nie ma wieku numer 0, przechodzi się od -1 wieku do 1 wieku. Jeśli się z tym nie zgadzasz, proszę napisz swoją skargę do: Papież, Katedra Świętego Piotra w Rzymie, Watykan.”

— Dokumentacja PostgreSQL na temat EXTRACT, date_part

Społeczność MySQL oferuje szersze doświadczenie w doskonaleniu przypadków użycia dla początkujących, takich jak aplikacje internetowe.

Ale dla każdej bazy danych można oczekiwać zaangażowanej, troskliwej społeczności użytkowników gotowej, aby pomóc w prowadzeniu i wzroście.

Typowe Przypadki Użycia

Biorąc pod uwagę dotychczas podkreślone różnice, PostgreSQL i MySQL mają tendencję do stosowania w nieco różnych przypadkach użycia. Jednak oba systemy RDBMS często doskonale sprawdzają się w aplikacjach internetowych do odczytu i zapisu wierszy danych.

Przypadki użycia PostgreSQL

PostgreSQL doskonale radzi sobie z obciążeniami analitycznymi związanymi z dużą ilością danych, takimi jak:

• Inteligencja biznesowa z złożonymi agregującymi zapytaniami na milionach wierszy.
• Magazynowanie danych i raportowanie na wielu połączeniach tabel i warunkach.
• Data science i uczenie maszynowe wymagają tablic PostgreSQL, hstore, JSON i niestandardowych typów danych.
• Analiza geoprzestrzenna i wielowymiarowa za pomocą PostGIS i specjalistycznego przetwarzania. Przykłady obejmują dane o rzeczywistej lokalizacji, obrazy satelitarne, dane klimatyczne i manipulacje geometrią.

Korzystają z elastyczności PostgreSQL.

Specyficzne przypadki użycia pionowe są liczne w sektorach prawnym, medycznym, badawczym, ubezpieczeniowym, rządowym i finansowym, które zmierzają w kierunku analiz dużych danych.

Przykłady z życia wzięte obejmują Reddit, Apple, Instagram, badania genetyczne w systemie szpitalnym Johns Hopkins, analizy reklamowe New York Times, śledzenie klientów kolejowych Amtrak, system planowania harmonogramu pracowników Gap, szczegółowe zapisy rozmów Skype itp.

Przypadki użycia MySQL

MySQL koncentruje się na czystej szybkości, prostocie rozwoju i łatwej skalowalności, które są nieodłączne w aplikacjach internetowych i mobilnych. Szczególne mocne strony to:

• Wysokowydajne przetwarzanie transakcji online (OLTP) dla stron e-commerce i aplikacji internetowych wymagających ekstremalnej przepustowości przy odczytach i zapisach dotykających licznych oddzielnych tabel na wiersz. Myśl o dojrzałych stronach na skalę taką jak Airbnb, Twitter, Facebook i Uber.
• Gry masowe wieloosobowe online (MMO) z ogromną bazą graczy do obsługi jednocześnie w niemal czasie rzeczywistym.
• Aplikacje mobilne i Internet Rzeczy (IoT) wymagają kompaktowych baz danych do lokalnego pakowania lub wbudowania w urządzenia brzegowe z okazjonalną synchronizacją z powrotem do centrów danych.
• Oprogramowanie jako usługa (SaaS) platformy wielodostępne szybko skalują bazy danych na żądanie, jednocześnie zachowując separację danych.

Te aplikacje priorytetyzują dostępność i szybkość odczytu/zapisu w skali sieciowej ponad głębokie możliwości analityczne lub narzędzia do nauki danych. W 2016 roku Uber również przeszedł z PostgreSQL z powrotem na MySQL, co przez pewien czas było tematem rozmów społeczności technologicznej.

Wiele dużych firm korzysta z MySQL, w tym WordPress, Wikipedia, Facebook, Google AdWords, Zendesk, Mint, Uber, Square, Pinterest, Github, przeglądanie filmów Netflix, metadane filmów YouTube, itp.

Migracja z MySQL do PostgreSQL lub odwrotnie

Biorąc pod uwagę popularność obu baz danych, wielu deweloperów może migrować między MySQL a PostgreSQL. Czego powinni się spodziewać podczas tego procesu migracji bazy danych?

Generalnie, migracja w pełni funkcjonalnych relacyjnych baz danych między MySQL a PostgreSQL przebiega dość płynnie w większości przypadków, dzięki doskonałym narzędziom migracyjnym dostępnym na rynku. Znacznie więcej składni SQL i funkcji pokrywa się niż różni. Typy danych zazwyczaj dobrze się przekładają, chociaż przeprowadzenie próbnych konwersji pomaga.

Przyjrzyjmy się kilku kluczowym wyzwaniom do rozwiązania:

Obsługa zmian typu danych

Podczas migracji schematów z MySQL do PostgreSQL lub odwrotnie, zwróć szczególną uwagę na wszelkie niezgodności typów danych:

• Kolumny AUTO_INCREMENT w MySQL stają się SERIAL w PostgreSQL.
• Tablice PostgreSQL wymagają dodatkowych zmian składniowych, ponieważ nie ma podobnego typu danych w MySQL.
• Sprawdź konwersje danych daty/czasu.

Testuj migracje na kopii danych produkcyjnych, aby zweryfikować ich wierność. Niedopasowanie typów danych łatwo może uszkodzić aplikacje, jeśli nie zostanie rozwiązane.

Migracja Procedur Składowanych

Jeśli opierasz się mocno na procedurach składowanych dla logiki biznesowej, migracja ich pomiędzy MySQL a PostgreSQL wymaga przepisania kodu.

Kluczowe różnice w językach proceduralnych, takie jak składnia delimiterów, często psują przenośność kodu. Potwierdź również, że uprawnienia pozostają nienaruszone dla procedur produkcyjnych.

Dokładnie zweryfikuj swoją migrację i nie zakładaj, że funkcje przenoszą się płynnie między platformami.

Kompatybilność Klienta

Aplikacje opierające się na bibliotekach klienta PostgreSQL i MySQL również wymagają rekonfiguracji podczas zmiany środowisk:

• Aktualizuj ciągi połączeń.
• Zamień użycie biblioteki klienta.
• Przekieruj wywołania API na nową platformę.

Zmiana bazowej bazy danych wymaga również zmian w aplikacji. Zintegruj zaktualizowane łączność ze swoją listą kontrolną testów migracji.

Zmiany Schematu z Funkcji RDBMS

Oceń dziedziczenie tabel, zabezpieczenia na poziomie wierszy i dopracowane uprawnienia użytkowników w PostgreSQL w porównaniu do widoków i wyzwalaczy w MySQL, aby zobaczyć, czy logika powinna przenieść się na nowe, ulepszone konstrukcje dostępne w każdej bazie danych. Funkcjonalności wpływające na funkcje mają tendencję do bardziej zgodnej migracji, pozostając bliżej standardów SQL.

Zmiany w kodzie aplikacji

Zaktualizuj ciągi połączeń i używane sterowniki, oczywiście. Dodatkowo, zoptymalizuj mocne strony wydajności każdej bazy danych. MySQL może wykorzystać więcej dołączeń po stronie aplikacji i logiki prezentacji, która teraz jest wyłącznie w SQL na PostgreSQL. Z drugiej strony, PostgreSQL może teraz implementować podejścia do zasad biznesowych, które wcześniej były możliwe tylko za pomocą wyzwalaczy i procedur składowanych MySQL.

Na szczęście, wiele frameworków dostępu do danych, takich jak Hibernate, ukrywa niektóre różnice przed deweloperami, ograniczając dostęp do własnej składni. Oceń, czy zmiany w ORM lub kliencie również mają sens.

Właściwe planowanie, ocena wpływu zmian oraz środowiska stagingowe minimalizują stres związany z migracją, co pozwala na skuteczne wykorzystanie możliwości każdej bazy danych.

Użyj Narzędzi Migracyjnych

Na szczęście istnieją narzędzia, które ułatwiają przenoszenie schematów i danych między MySQL a PostgreSQL:

• pgLoader: Popularne narzędzie do migracji danych do PostgreSQL.
• AWS SCT: Konwerter baz danych do jednorodnych migracji.

Te automatycznie wygładzają wiele problemów z kompatybilnością systemu operacyjnego/środowiska, gwarantując identyczne dane na różnych systemach.

Zostaw sobie czas na konwersję/test, ale wykorzystaj automatyczne narzędzia do zamiany baz danych.

Jaka jest odpowiednia baza danych dla Ciebie?

Decyzja między PostgreSQL a MySQL zależy w dużym stopniu od konkretnych wymagań aplikacji i umiejętności zespołu, ale kilka kluczowych pytań może pomóc w podjęciu decyzji:

Jakiego rodzaju dane będziesz przechowywać? Jeśli potrzebujesz pracować z bardziej skomplikowanymi i powiązanymi danymi, elastyczne typy danych i obiektowo-relacyjny model PostgreSQL ułatwiają to znacznie.

Jak kluczowe są wydajność zapytań i skalowalność? MySQL radzi sobie lepiej z przepustowością dla aplikacji internetowych o wysokim ruchu, które wymagają szybszych odczytów. Jednak PostgreSQL okazał się silniejszy dla mieszanych obciążeń odczytu-zapisu w skali przedsiębiorstwa.

Jakie umiejętności administracyjne posiada Twój zespół? PostgreSQL nagradza zaawansowaną wiedzę z zakresu baz danych, biorąc pod uwagę jego obszerną konfigurowalność. MySQL jest prostszy dla administratorów bez doskonałych umiejętności SQL, aby działać produktywnie.

Platformy takie jak DreamHost ułatwiają i usprawniają hosting serwerów baz danych dzięki VPS, serwerom dedykowanym oraz hostingowi chmurowemu. DreamHost zajmuje się zabezpieczeniami oraz automatycznymi kopiami zapasowymi, co usprawnia działania, dzięki czemu możesz skupić się na wykorzystywaniu danych do uzyskiwania wglądów biznesowych.

Niech zespół DBA DreamHost zajmie się wdrażaniem i zarządzaniem, a Ty zaprojektujesz idealną platformę danych dla swojego rozwoju. PostgreSQL i MySQL oferują otwartoźródłową ekonomię z niezawodnością przedsiębiorstwa, gdy są obsługiwane przez sprawdzonych ekspertów chmurowych. Najlepsza baza danych dla Twojej aplikacji prawdopodobnie na Ciebie czeka – wypróbuj już dziś!