PostgreSQL против MySQL: анализ их различий

Системы управления реляционными базами данных (RDBMS), такие как PostgreSQL и MySQL, имеют решающее значение для хранения, организации и доступа к данным для приложений и аналитики. PostgreSQL и MySQL являются популярными открытыми базами данных с долгой историей и богатым набором функций.

Однако PostgreSQL и MySQL отличаются своими техническими архитектурами и философией проектирования. Если вы не можете выбрать одну базу данных для вашего приложения, этот руководство для вас.

Мы изучаем технические, практические и стратегические различия между PostgreSQL и MySQL. Начать.

Краткая предыстория PostgreSQL и MySQL

Прежде чем перейти к сравнению, давайте кратко рассмотрим PostgreSQL и MySQL.

PostgreSQL — это корпоративная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Используемая более чем 45% из 76 000 респондентов в недавнем опросе разработчиков StackOverflow, PostgreSQL обогнала MySQL и стала самой популярной базой данных в 2024 году.

PostgreSQL подчеркивает соответствие стандартам, расширяемость и проверенные архитектуры. Проект PostgreSQL начался в 1986 году в Университете Калифорнии в Беркли и разрабатывал функции, сфокусированные на надежности, устойчивости, целостности данных и корректности.

Postgres использует пятиуровневую систему:

1. Экземпляр (также называемый кластер)
2. База данных
3. Схема
4. Таблица
5. Колонка

Вот пример создания простой таблицы users в PostgreSQL и вставки некоторых строк:

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 — это открытая реляционная СУБД, созданная шведской компанией MySQL AB в 1995 году, которую позже приобрела компания Oracle. Традиционно она ставит приоритет на скорость, простоту и удобство использования при разработке веб- и встроенных приложений. Дизайн MySQL акцентируется на быстром чтении и записи данных.

MySQL использует четырехуровневую систему:

1. Экземпляр
2. База данных
3. Таблица
4. Колонка

Вот как вы можете создать таблицу пользователей в 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');

Как вы могли заметить, оба запроса похожи, за исключением того, что INT AUTO_INCREMENT изменяется на SERIAL. 

Интересный факт: PostgreSQL поддерживает ключевое слово NASA “allballs” (означает “все нули”) как ещё один способ выразить время в полночь (местное и UTC):

postgres=# SELECT 'allballs'::TIME;
время
----------
00:00:00
(1 строка)

Итак, как сравниваются эти два титана среди открытых баз данных? Давайте узнаем подробнее.

PostgreSQL против MySQL: Сравнение производительности

Как PostgreSQL, так и MySQL способны на отличную производительность, но сказать, что одна из систем явно лучше, нельзя.

Если вы проверите скорость чтения/записи, вы заметите, что нет согласованности в производительности PostgreSQL и MySQL. Это связано с тем, что производительность базы данных в значительной степени зависит от типа вашей рабочей нагрузки, конфигурации оборудования, схемы базы данных и индексов, и особенно от настройки конфигурации базы данных. В сущности, производительность сильно зависит от рабочей нагрузки и конфигураций вашего приложения.

Существует пять основных категорий рабочих нагрузок:

• CRUD: Простые операции ЧТЕНИЯ, ЗАПИСИ, ОБНОВЛЕНИЯ и УДАЛЕНИЯ.
• OLTP: Транзакционные, сложные операции обработки данных.
• OLAP: Аналитические пакетные процессы.
• HTAP: Гибридная обработка транзакционных и аналитических данных.
• Time-Series: Данные временных рядов с очень простыми, но высокочастотными схемами доступа.

Работая с любым из этих процессов, вы заметите, что:

PostgreSQL известен своей способностью эффективно обрабатывать сложные OLAP и OLTP нагрузки. Эти нагрузки включают в себя крайне сложные, длительные запросы, анализирующие огромные массивы данных — например, запросы бизнес-аналитики или геопространственный анализ.

«Postgres позволяет мне видеть оценку плана «до выполнения запроса», а также план «после выполнения». Последний дает мне подробную информацию о том, как запрос был выполнен, сколько времени занял каждый конкретный шаг в запросе, какие индексы были использованы и сколько памяти потреблял каждый шаг.»

— пользователь Reddit, mwdb

MySQL обычно хорошо подходит для проще операций CRUD и OLTP, которые включают быстрые чтение и запись, например для веб- или мобильных приложений.

Обе базы данных могут быть эффективными в зависимости от конфигурации сервера и вашей схемы для гибридных рабочих нагрузок с сочетанием потребностей в запросах OLTP и OLAP.

Когда речь идет о сырой мощности на оптимизированном оборудовании, PostgreSQL обычно лучше масштабируется для использования высокой памяти, более быстрых процессоров и большего количества ядер, доступных на оборудовании.

Производительность чтения

MySQL обычно имеет более быстрые времена чтения для приложений, чем операции записи. Однако после недавних обновлений PostgreSQL, он догнал различия в скорости чтения.

Преимущество в скорости чтения происходит из-за различий в архитектуре двух систем — механизмы хранения MySQL высоко оптимизированы для быстрого однопоточного последовательного доступа.

Конечно, с настройкой и схемами на заказ, PostgreSQL также может обеспечить отличную производительность чтения для многих приложений. Но изначально MySQL часто имеет преимущество.

Производительность записи

Когда речь заходит о производительности записи, включая массовую загрузку и сложные запросы, которые изменяют данные, общее мнение состоит в том, что PostgreSQL работает лучше.

Его архитектура с многоверсионным контролем параллелизма (MVCC) предоставляет PostgreSQL значительное преимущество, позволяя нескольким сессиям одновременно обновлять данные с минимальной блокировкой.

Если ваше приложение должно поддерживать множество одновременных пользователей, изменяющих данные, пропускная способность записи PostgreSQL может превысить то, что может достичь MySQL.

Производительность сложных запросов

Для продвинутых аналитических запросов, которые выполняют сканирование больших таблиц, сортировки или аналитические функции, PostgreSQL также превосходит MySQL во многих случаях — и делает это с значительным отрывом.

Зрелый оптимизатор SQL-запросов и поддержка сложного SQL-синтаксиса в PostgreSQL дают ему преимущество в быстром выполнении сложных аналитических запросов. MySQL значительно улучшился в последнее время, но в большей степени зависит от ручной настройки запросов.

Таким образом, для потребностей бизнес-аналитики или хранилищ данных, где важна производительность сложных многостоловых SQL-запросов, PostgreSQL часто превосходит другие системы.

Конфигурация влияет на производительность

Конечно, базы данных можно настроить и оптимизировать для различных рабочих нагрузок. Так что для любого применения “лучшая” система все еще в значительной степени зависит от используемого серверного оборудования, операционной системы, подсистемы хранения, конфигурации базы данных и проектирования схемы.

BenchANT отлично демонстрирует, как различные серверы могут влиять на производительность базы данных.

Кроме того, конфигурация оборудования также оказывает значительное влияние на производительность вашей базы данных. Например, если вы используете VPS с NVMe хранилищем, то базовое хранилище будет намного быстрее обычного жесткого диска, поэтому операции с вашей базой данных будут выполняться чрезвычайно быстро.

Однако не существует универсально самой быстрой системы – ваш результат будет зависеть от вашей среды и настройки.

“Управление соединениями – лучший аргумент в пользу MySQL. Тем не менее, на самом деле нет реальных причин не использовать PostgreSQL в любом случае реляционного использования. Это особенно актуально, если учесть разработки последних трех лет. Postgresql на годы опережает любого конкурента, когда речь идет о реляционных базах данных и даже более того. Стремление сообщества, удивительно организованный исходный код и почти божественная документация — это лишь три аргумента в пользу этого.”

— пользователь Reddit, themusician985

Когда стоит рассмотреть MySQL

MySQL часто превосходит PostgreSQL, используя меньше системных ресурсов для простых схем и приложений, доминирующих быстрым доступом к чтению по ключу-значению. Веб- и мобильные приложения с более значительными потребностями в масштабируемости, доступности и распределенном чтении могут извлечь выгоду из преимуществ MySQL.

Когда стоит рассмотреть PostgreSQL

Архитектурные преимущества PostgreSQL делают его стоящим выбором для задач, требующих сложных схем записи, аналитики бизнес-данных или гибкости в типах данных. Если у вас есть администраторы баз данных, доступные для настройки и оптимизации запросов, PostgreSQL предоставляет надежную основу.

PostgreSQL против MySQL: Сравнение особенностей

Обе базы данных полнофункциональны, но показывают значительные различия в поддерживаемых типах данных, функциях и общих наборах функций.

Поддержка типов данных

Особенности	PostgreSQL	MySQL
Типы данных	Полноценная встроенная поддержка JSON, XML, массивов, геопространственных данных, сетевых и др.	Зависит больше от расширений JSON
Функциональные языки	SQL, C, Python, JavaScript	В основном SQL
Поддержка GIS	Отличная за счёт пространственного расширения PostGIS	Ограниченная, часто требует дополнений

PostgreSQL поддерживает более широкий набор нативных типов данных, что обеспечивает большую гибкость в схемах баз данных:

• Геометрические типы для систем ГИС
• Типы сетевых адресов, такие как IPV4/IPV6
• Собственный JSON и JSONB – оптимизированный двоичный JSON
• XML документы
• Типы массивов
• Столбцы с несколькими типами данных

«Postgres обладает хорошей обработкой массивов. Таким образом, вы можете хранить в таблице типы массивов, такие как массив целых чисел или массив строк. Существуют также различные функции и операторы массивов для чтения массивов, их обработки и так далее.»

— пользователь Reddit, mwdb

MySQL имеет более базовую типизацию данных – в основном числовые, дата/время и текстовые поля, но может достичь аналогичной гибкости за счет использования столбцов JSON или пространственных расширений.

Функциональные языки

PostgreSQL позволяет создавать функции и хранилища процедур на различных языках — SQL, C, Python, JavaScript и других — для большей гибкости.

В отличие от этого, хранимые процедуры MySQL должны быть написаны на SQL, в то время как логику приложения вы все еще можете писать на различных языках общего назначения.

Итак, если вам нужно встроить логику приложения или сложные вычисления непосредственно в процедуры базы данных, PostgreSQL предоставляет гораздо больше возможностей.

Поддержка ГИС

Для пространственных наборов данных, используемых в картировании/географических приложениях, PostgreSQL предлагает отличную встроенную функциональность через свое расширение PostGIS. Запросы по местоположению, точки внутри полигонов и расчеты близости работают “из коробки”.

Пространственная поддержка MySQL ограничена, если вы не используете сторонний пространственный движок, такой как MySQL Spatial или Integration MySOL. Для систем ГИС PostgreSQL с PostGIS обычно является более простым и более способным решением.

Репликация

Обе базы данных предоставляют возможность репликации, позволяя синхронизировать изменения в базе данных на разных экземплярах. В PostgreSQL репликация изначально основана на файлах WAL (Write Ahead Log), что позволяет масштабировать веб-сайты для включения столько серверов баз данных, сколько захочется.

Таким образом, PostgreSQL облегчает масштабирование реплик для чтения, точно синхронизированных с определенными частями данных, которые изменяются. Для MySQL могут потребоваться сторонние инструменты.

Архитектура и масштабируемость

PostgreSQL и MySQL существенно отличаются по своей общей архитектуре, что влияет на их масштабируемость и профили производительности.

Объектно-реляционная модель PostgreSQL

Одной из ключевых архитектурных особенностей PostgreSQL является его соблюдение объектно-реляционной модели, что означает, что данные могут принимать характеристики, подобные объектам в объектно-ориентированном программировании. Например:

• Таблицы могут наследовать свойства от других таблиц.
• Типы данных могут иметь специализированные поведения.
• Функции являются особенностями типов данных.

Эта объектно-реляционная структура позволяет моделировать сложные данные реального мира, близкие к объектам и сущностям приложений. Однако это имеет свою цену — требуются более сложные внутренние системы для отслеживания богатых взаимосвязей данных.

Объектно-реляционные расширения, таким образом, обеспечивают отличную гибкость, что приводит к увеличению накладных расходов по сравнению со строго реляционной системой.

Чистая реляционная модель MySQL

В отличие от этого, MySQL следует чисто реляционной модели, основанной на простых схемах таблиц данных и связях через внешние ключи. Эта более простая модель переводится в хорошую производительность для транзакционных рабочих нагрузок, управляемых веб-сайтами.

Продвинутое использование MySQL с обширными операциями JOIN или локализованной бизнес-логикой лучше обрабатывать через код приложения, а не через настройки базы данных. MySQL отдает предпочтение простоте перед гибкостью в своей основной архитектуре.

В отличие от PostgreSQL, MySQL является исключительно реляционной базой данных без объектно-ориентированных возможностей. Каждая база данных состоит из отдельных таблиц без наследования и пользовательских типов. Недавно JSON предоставил некоторую гибкость документных баз данных.

Однако, избегая объектных функций, MySQL достигает более высокой производительности «из коробки» во многих рабочих нагрузках, но не обладает более глубокими возможностями моделирования PostgreSQL.

Итак, MySQL быстрее для простых данных, в то время как PostgreSQL лучше адаптируется к сложностям. Выбирайте в зависимости от ваших потребностей в доступе к данным и масштабировании.

Масштабирование записи с использованием многоверсионного контроля параллелизма (MVCC)

Область, в которой PostgreSQL особенно выделяется, – это горизонтальное масштабирование записи, позволяющее многим одновременным сессиям изменять данные на распределенных серверах с использованием модели MVCC.

Эта модель MVCC обеспечивает отличную параллельность даже при смешанных нагрузках на чтение и запись, позволяя базам данных PostgreSQL масштабировать очень большую пропускную способность через репликацию. Записи выполняются параллельно, а затем синхронизируются.

MySQL InnoDB обеспечивает аналогичную параллельность за счет блокировки на уровне строк, а не MVCC. Однако архитектура PostgreSQL доказала свою большую масштабируемость при высоких нагрузках на запись во время тестирования.

По сути, PostgreSQL в конечном итоге поддерживает большую масштабируемость записи, хотя и с большими накладными расходами на сервер. MySQL более легковесен для масштабирования чтения.

PostgreSQL против MySQL: Надежность и защита данных

PostgreSQL и MySQL обеспечивают надежную защиту и механизмы надежности – хотя PostgreSQL делает акцент на долговечности, в то время как MySQL сосредоточен на высокой доступности.

Контроль доступа и шифрование

PostgreSQL и MySQL также предоставляют управление учетными записями пользователей, администрирование привилегий и возможности шифрования сети для обеспечения безопасности. Критически важные элементы, такие как соединения SSL, политики паролей и ролевая построчная безопасность, применяются аналогично.

Однако существуют некоторые различия, касающиеся шифрования:

• Встроенное шифрование данных на диске: PostgreSQL 13 добавил модуль pgcrypto для прозрачного шифрования табличного пространства файловой системы. MySQL не имеет встроенного шифрования, но поддерживает плагины.
• Легковесные политики доступа к строкам: PostgreSQL использует RLS и MASK для ролей для управления видимостью строк до уровня доменов данных через политики. MySQL может использовать представления для достижения подобного результата, но это не так надежно.

Хотя обе системы RDBMS защищают конфиденциальные данные с помощью шифрования SSL/TLS для подключений клиентов, PostgreSQL предлагает несколько больше алгоритмов шифрования, мониторинг активности и встроенных вариантов контроля доступа, чем MySQL.

Надежность PostgreSQL через WAL

PostgreSQL использует журнал предварительной записи (WAL), где изменения данных записываются в журнал до того, как произойдут фактические изменения данных.

Это защищает от потери данных даже в случае сбоев или отключения электроэнергии, предотвращая повреждение базы данных.

Журналы WAL в PostgreSQL поддерживают последовательную цепочку изменений, ожидающих в транзакциях, которые можно быстро воспроизвести и восстановить данные.

Этот механизм поддерживает функции, такие как потоковая репликация, параллельные запросы и восстановление по времени (PITR) к предыдущим состояниям во времени без необходимости полных резервных копий.

В целом, WAL помогает поддерживать гарантии надежности данных и повышает производительность для восстановления после сбоев и репликации.

Высокая доступность MySQL

Для минимизации времени простоя MySQL предлагает надежное кластерное решение с высокой доступностью, которое автоматически переключается на резервные серверы в случае сбоя любого из серверов – с минимальными перерывами. Автоматическое продвижение реплик и быстрая ресинхронизация делают перебои маловероятным сценарием.

Хотя MySQL 5.7 не включал встроенную высокую доступность, MySQL 8 представил кластер InnoDB для автоматического переключения на резервные узлы.

PostgreSQL также достигает высокой доступности с помощью инструментов репликации, таких как Slony, Londiste или pgpool-II, которые обеспечивают триггерное или промежуточное переключение на резервное оборудование. Однако у PostgreSQL нет интеграции с нативной кластеризацией MySQL, хотя вы можете достичь высокой доступности.

Итак, если ваше приложение требует 100% бесперебойной работы сервера без ручного вмешательства, родные возможности кластеризации MySQL могут лучше подойти. Это также одна из причин, по которой WordPress, система управления содержимым, которая управляет 43% интернета, продолжает использовать MySQL.

Поддержка сообщества и библиотеки

Учитывая длительную историю и большую базу пользователей обеих баз данных, PostgreSQL и MySQL предлагают полезные форумы, библиотеки документации и сторонние инструменты. Однако некоторые различия выделяются.

Согласно Google Trends, интерес к MySQL значительно упал, приближаясь к PostgreSQL. Тем не менее, обе базы данных по-прежнему имеют сильное сообщество и пользовательскую базу, что обеспечивает им хорошую поддержку.

Сообщество PostgreSQL

Разработка PostgreSQL управляется PostgreSQL Global Development Group – командой разработчиков открытого сообщества, сотрудничающих по всему миру. Тысячи пользователей и участников принимают участие в электронных рассылках, каналах IRC, блогах и мероприятиях.

Они также проводят конференции, такие как PGConf, регулярно объединяя сообщество Postgres. В целом, надежная и способная система поддержки способствует развитию PostgreSQL.

MySQL Community

MySQL, как чрезвычайно популярная система управления базами данных с открытым исходным кодом, также пользуется поддержкой онлайн-сообщества. Зона разработчика MySQL предоставляет богатую документацию и форумы для устранения неполадок и планирования следующих шагов. На крупных конференциях, таких как Percona Live, обсуждаются последние лучшие практики использования MySQL.

Приобретение Oracle компанией MySQL также помогло ей получить необходимые инвестиции в новые выпуски и коммерческую поддержку для тех, кому нужна дополнительная помощь. Хотя MySQL не так ориентирована на сообщество, как PostgreSQL, у пользователей MySQL есть отличные ресурсы сообщества.

Сравнение глубины поддержки

Обе базы данных также имеют отличные сообщества поддержки. PostgreSQL предоставляет более продвинутые технические советы и отличную документацию, учитывая врожденную сложность базы данных. Их документация также немного остроумна, в отличие от большинства других технических документаций. Вот отрывок:

«Первое тысячелетие начинается с 0001-01-01 00:00:00 н.э., хотя в то время об этом не знали. Это определение применяется ко всем странам, использующим григорианский календарь. Не существует нулевого столетия, переход осуществляется с -1 столетия на 1 столетие. Если вы не согласны с этим, пожалуйста, напишите вашу жалобу по адресу: Папа Римский, Собор Святого Петра, Ватикан.»

— Документация PostgreSQL по функции EXTRACT, date_part

Сообщество MySQL предлагает более широкий опыт, совершенствуя использование начинающими, такое как веб-приложения.

Но для любой базы данных ожидайте вовлеченных, заботливых сообществ пользователей, готовых помочь в использовании и развитии.

Типичные случаи использования

Учитывая отмеченные ранее различия, PostgreSQL и MySQL имеют тенденцию к использованию в разных случаях. Тем не менее, обе системы СУБД часто отлично работают для веб-приложений, выполняющих чтение и запись строк данных.

Примеры использования PostgreSQL

PostgreSQL превосходно справляется с аналитическими задачами, связанными с большими объемами данных, такими как:

• Бизнес-аналитика с выполнением сложных агрегатных запросов по миллионам строк.
• Хранилище данных и отчетность по множеству соединений таблиц и условий.
• Наука о данных и машинное обучение требуют использования массивов PostgreSQL, hstore, JSON и пользовательских типов данных.
• Геопространственный и многомерный анализ с помощью PostGIS и специализированной обработки. Примеры включают данные о реальном местоположении в режиме реального времени, спутниковые изображения, климатические данные и манипуляции с геометрией.

Эти используют гибкость PostgreSQL.

Конкретные вертикальные сценарии использования широко распространены в правовой, медицинской, научной, страховой, государственной и финансовой сферах, которые переходят к анализу больших данных.

Примеры из реальной жизни включают Reddit, Apple, Instagram, исследования генетики в больничной системе Johns Hopkins, аналитику рекламы в New York Times, отслеживание клиентов железнодорожной компании Amtrak, систему планирования рабочего времени сотрудников в Gap, записи деталей звонков в Skype и т.д.

Примеры использования MySQL

MySQL сосредоточен на чистой скорости, простоте разработки и легкой масштабируемости, характерной для веб- и мобильных приложений. Особые преимущества проявляются в:

• Высокопроизводительная обработка онлайн-транзакций (OLTP) для электронных торговых площадок и веб-приложений, требующих экстремальной производительности при чтении и записи, затрагивающих множество отдельных таблиц на каждую строку. Подумайте о зрелых сайтах таких масштабов, как Airbnb, Twitter, Facebook и Uber.
• Масштабируемые многопользовательские онлайн (MMO) игры с огромной базой игроков для одновременной поддержки в режиме близком к реальному времени.
• Мобильные приложения и Интернет вещей (IoT) требуют компактных баз данных, которые можно локально упаковывать или встраивать в устройства на краю сети с периодической синхронизацией обратно в центры данных.
• Программное обеспечение как услуга (SaaS) мультиарендные платформы быстро масштабируют базы данных по требованию, сохраняя при этом разделение данных.

Эти приложения приоритетно обеспечивают доступность и скорость чтения/записи в масштабах веба, вместо глубоких возможностей аналитики или инструментария для науки о данных. В 2016 году Uber также перешел с PostgreSQL на MySQL, что на время стало главной темой обсуждения в техническом сообществе.

Многие крупные компании используют MySQL, включая WordPress, Wikipedia, Facebook, Google AdWords, Zendesk, Mint, Uber, Square, Pinterest, Github, просмотр фильмов на Netflix, метаданные видео на YouTube и др.

Миграция с MySQL на PostgreSQL или наоборот

Учитывая популярность обеих баз данных, многие разработчики могут переходить между MySQL и PostgreSQL. Чего они должны ожидать в процессе миграции баз данных?

В целом, миграция полностью функциональных реляционных баз данных между MySQL и PostgreSQL проходит довольно гладко в большинстве случаев, благодаря отличным инструментам миграции, доступным в наличии. Большинство синтаксиса SQL и функций совпадает, а не отличается. Типы данных обычно переводятся хорошо, хотя проведение пробных конверсаций помогает.

Давайте рассмотрим некоторые ключевые проблемы, которые необходимо решить:

Обработка изменений типов данных

При миграции схем из MySQL в PostgreSQL или наоборот, уделяйте пристальное внимание любым несоответствиям типов данных:

• Столбцы AUTO_INCREMENT в MySQL становятся SERIAL в PostgreSQL.
• Массивы PostgreSQL требуют дополнительных изменений синтаксиса, поскольку в MySQL нет аналогичного типа данных.
• Проверьте преобразования данных даты/времени.

Тестируйте миграции на копиях производственных данных для подтверждения точности. Несоответствия типов данных легко могут привести к сбоям приложений, если их не устранить.

Миграция хранимых процедур

Если вы в значительной степени полагаетесь на хранимые процедуры для бизнес-логики, миграция их между MySQL и PostgreSQL требует переписывания кода.

Ключевые различия в их процедурных языках, такие как синтаксис разделителей, часто нарушают переносимость кода. Также подтвердите, что разрешения остаются неизменными для производственных процедур.

Тщательно проверяйте вашу миграцию и не предполагайте, что функции будут корректно работать между платформами.

Совместимость клиента

Приложения, использующие библиотеки клиентов PostgreSQL и MySQL, также требуют переконфигурации при изменении среды:

• Обновите строки подключения.
• Замените использование клиентской библиотеки.
• Перенаправьте вызовы API на новую платформу.

Изменение базовой базы данных требует также изменений в приложении. Включите обновленное подключение в ваш контрольный список тестирования миграции.

Изменения схемы из функций СУБД

Оцените наследование таблиц PostgreSQL, безопасность на уровне строк и тонко настроенные разрешения пользователей по сравнению с представлениями и триггерами MySQL, чтобы увидеть, должна ли логика перейти к новым, улучшенным конструкциям, доступным в каждой базе данных. Функциональные особенности, влияющие на функциональность, как правило, мигрируют более чисто, оставаясь ближе к стандартам SQL.

Изменения в коде приложения

Обновите строки подключения и используемые драйверы, разумеется. Кроме того, оптимизируйте сильные стороны производительности каждой базы данных. MySQL может использовать больше объединений и логики представления на стороне приложения, которая теперь полностью на SQL в PostgreSQL. С другой стороны, PostgreSQL теперь может реализовывать подходы к бизнес-правилам, которые ранее были возможны только через триггеры и хранимые процедуры MySQL.

К счастью, многие фреймворки доступа к данным, такие как Hibernate, скрывают некоторые различия от разработчиков, ограничивая использование уникального синтаксиса. Оцените, имеет ли смысл изменение ORM или клиента.

Надлежащее планирование, оценка воздействия изменений и временные сайты минимизируют стресс при миграции для успешного использования возможностей каждой базы данных.

Используйте инструменты миграции

К счастью, существуют инструменты, которые помогают с большим удобством перемещать схемы и данные между MySQL и PostgreSQL:

• pgLoader: Популярная утилита для миграции данных для перехода на PostgreSQL.
• AWS SCT: Конвертер баз данных для однородных миграций.

Эти автоматически устраняют множество проблем совместимости ОС/среды, гарантируя идентичность данных на разных системах.

Так что уделите время на преобразование/тестирование, но используйте автоматизированные инструменты для замены баз данных.

Какая база данных вам подходит?

Выбор между PostgreSQL и MySQL в значительной степени зависит от конкретных требований вашего приложения и навыков команды, но несколько ключевых вопросов могут помочь в принятии решения:

Какие типы данных вы будете хранить? Если вам нужно работать с более сложными и взаимосвязанными данными, гибкие типы данных и объектно-реляционная модель PostgreSQL значительно упростят эту задачу.

Насколько критична производительность запросов и масштабируемость? MySQL лучше справляется с пропускной способностью для веб-приложений с высоким трафиком, требующих более быстрых чтений. Но PostgreSQL показал себя сильнее для смешанных нагрузок чтения-записи на уровне предприятий.

Какие административные навыки есть у вашей команды? PostgreSQL поощряет продвинутые знания баз данных, учитывая его широкие возможности настройки. MySQL проще для администраторов без отличных навыков SQL для продуктивной работы.

Платформы, такие как DreamHost, упрощают и делают простым хостинг баз данных с помощью VPS, выделенных серверов и облачного хостинга. DreamHost занимается безопасностью и автоматическими резервными копиями для оптимизации операций, чтобы вы могли сосредоточиться на использовании данных для бизнес-анализа.

Позвольте команде администраторов баз данных DreamHost заниматься развертыванием и управлением, пока вы проектируете идеальную платформу данных для вашего роста. PostgreSQL и MySQL предлагают экономику открытого исходного кода с надежностью предприятия, когда за ними стоят проверенные облачные эксперты. Вероятно, лучшая база данных для вашего приложения уже ждет вас – попробуйте сегодня!