MySQL与PostgreSQL比较 哪个数据库更好

特性 MySQL PostgreSQL

实例 通过执行 MySQL 命令（mysqld）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。

通过执行 Postmaster 进程（pg_ctl）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库，这些数据库组成一个集群。集群是磁盘上的一个区域，这个区域在安装时初始化并由一个目录组成，所有数据都存储在这个目录中。使用 initdb 创建第一个数据库。一台机器上可以启动多个实例。

数据库 数据库是命名的对象集合，是与实例中的其他数据库分离的实体。一个 MySQL 实例中的所有数据库共享同一个系统编目。 数据库是命名的对象集合，每个数据库是与其他数据库分离的实体。每个数据库有自己的系统编目，但是所有数据库共享 pg_databases。

数据缓冲区 通过 innodb_buffer_pool_size 配置参数设置数据缓冲区。这个参数是内存缓冲区的字节数，InnoDB 使用这个缓冲区来缓存表的数据和索引。在专用的数据库服务器上，这个参数最高可以设置为机器物理内存量的 80%。 Shared_buffers 缓存。在默认情况下分配 64 个缓冲区。默认的块大小是 8K。可以通过设置 postgresqlconf 文件中的 shared_buffers 参数来更新缓冲区缓存。

数据库连接 客户机使用 CONNECT 或 USE 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。 客户机使用 connect 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。

身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。 PostgreSQL 支持丰富的认证方法：信任认证、口令认证、Kerberos 认证、基于 Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证

加密 可以在表级指定密码来对数据进行加密。还可以使用 AES_ENCRYPT 和 AES_DECRYPT 函数对列数据进行加密和解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。 可以使用 pgcrypto 库中的函数对列进行加密/解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。

审计 可以对 querylog 执行 grep。 可以在表上使用 PL/pgSQL 触发器来进行审计。

查询解释 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。

备份、恢复和日志 InnoDB 使用写前（write-ahead）日志记录。支持在线和离线完全备份以及崩溃和事务恢复。需要第三方软件才能支持热备份。 在数据目录的一个子目录中维护写前日志。支持在线和离线完全备份以及崩溃、时间点和事务恢复。 可以支持热备份。

JDBC 驱动程序 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。

表类型 取决于存储引擎。例如，NDB 存储引擎支持分区表，内存引擎支持内存表。 支持临时表、常规表以及范围和列表类型的分区表。不支持哈希分区表。 由于PostgreSQL的表分区是通过表继承和规则系统完成了，所以可以实现更复杂的分区方式。

索引类型 取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。 支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。

约束 支持主键、外键、惟一和非空约束。对检查约束进行解析，但是不强制实施。 支持主键、外键、惟一、非空和检查约束。

存储过程和用户定义函数 支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 语句。存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。

触发器 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器语句用过程语言复合语句编写。 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器过程用 C 编写。

系统配置文件 myconf Postgresqlconf

数据库配置 myconf Postgresqlconf

客户机连接文件 myconf pg_hbaconf

XML 支持 有限的 XML 支持。 有限的 XML 支持。

数据访问和管理服务器 OPTIMIZE TABLE —— 回收未使用的空间并消除数据文件的碎片

myisamchk -analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据（MyISAM 存储引擎）

mysql —— 命令行工具

MySQL Administrator —— 客户机 GUI 工具 Vacuum —— 回收未使用的空间

Analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据

psql —— 命令行工具

pgAdmin —— 客户机 GUI 工具

并发控制 支持表级和行级锁。InnoDB 存储引擎支持 READ_COMMITTED、READ_UNCOMMITTED、REPEATABLE_READ 和 SERIALIZABLE。使用 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 语句在事务级设置隔离级别。 支持表级和行级锁。支持的 ANSI 隔离级别是 Read Committed（默认 —— 能看到查询启动时数据库的快照）和 Serialization（与 Repeatable Read 相似 —— 只能看到在事务启动之前提交的结果）。使用 SET TRANSACTION 语句在事务级设置隔离级别。使用 SET SESSION 在会话级进行设置。

MySQL相对于PostgreSQL的劣势：

MySQL

PostgreSQL

最重要的引擎InnoDB很早就由Oracle公司控制。目前整个MySQL数据库都由Oracle控制。

BSD协议，没有被大公司垄断。

对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟

很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。

只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。

都支持

性能优化工具与度量信息不足

提供了一些性能视图，可以方便的看到发生在一个表和索引上的select、delete、update、insert统计信息，也可以看到cache命中率。网上有一个开源的pgstatspack工具。

InnoDB的表和索引都是按相同的方式存储。也就是说表都是索引组织表。这一般要求主键不能太长而且插入时的主键最好是按顺序递增，否则对性能有很大影响。

不存在这个问题。

大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下，会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。

不存在这个问题

表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。

表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表

存储过程与触发器的功能有限。可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱

除支持pl/pgsql写存储过程，还支持perl、python、Tcl类型的存储过程：pl/perl，pl/python，pl/tcl。

也支持用C语言写存储过程。

不支持Sequence。

支持

不支持函数索引，只能在创建基于具体列的索引。

不支持物化视图。

支持函数索引，同时还支持部分数据索引，通过规则系统可以实现物化视图的功能。

执行计划并不是全局共享的, 仅仅在连接内部是共享的。

执行计划共享

MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分。不支持递归查询、通用表表达式（Oracle的with 语句）或者窗口函数（分析函数）。

都 支持

不支持用户自定义类型或域(domain)

支持。

对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型

可以精确到秒以下。

身份验证功能是完全内置的，不支持 *** 作系统认证、PAM认证，不支持LDAP以及其它类似的外部身份验证功能。

支持OS认证、Kerberos 认证 、Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证

不支持database link。有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多

有dblink，同时还有一个dbi-link的东西，可以连接到oracle和mysql上。

Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异。开源的cluster软件较少。

复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master

有丰富的开源cluster软件支持。

explain看执行计划的结果简单。

explain返回丰富的信息。

类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的 *** 作都是非事务性的它们会提交未提交的事务，并且不能回滚也不能做灾难恢复

DDL也是有事务的。

PostgreSQL主要优势：

1 PostgreSQL完全免费，而且是BSD协议，如果你把PostgreSQL改一改，然后再拿去卖钱，也没有人管你，这一点很重要，这表明了PostgreSQL数据库不会被其它公司控制。oracle数据库不用说了，是商业数据库，不开放。而MySQL数据库虽然是开源的，但现在随着SUN被oracle公司收购，现在基本上被oracle公司控制，其实在SUN被收购之前，MySQL中最重要的InnoDB引擎也是被oracle公司控制的，而在MySQL中很多重要的数据都是放在InnoDB引擎中的，反正我们公司都是这样的。所以如果MySQL的市场范围与oracle数据库的市场范围冲突时，oracle公司必定会牺牲MySQL，这是毫无疑问的。

2 与PostgreSQl配合的开源软件很多，有很多分布式集群软件，如pgpool、pgcluster、slony、plploxy等等，很容易做读写分离、负载均衡、数据水平拆分等方案，而这在MySQL下则比较困难。

3 PostgreSQL源代码写的很清晰，易读性比MySQL强太多了，怀疑MySQL的源代码被混淆过。所以很多公司都是基本PostgreSQL做二次开发的。

4 PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。同时PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的，虽然并发不高时，MySQL处理速度快，但当并发高的时候，对于现在多核的单台机器上，MySQL的总体处理性能不如PostgreSQL，原因是MySQL的线程无法充分利用CPU的能力。

目前只想到这些，以后想到再添加，欢迎大家拍砖。

PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现的差别

PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现最大的区别在于最新版本和历史版本是否分离存储，PostgreSQL不分，而oracle和InnoDB分，而innodb也只是分离了数据,索引本身没有分开。

PostgreSQL的主要优势在于：

1 PostgreSQL没有回滚段，而oracle与innodb有回滚段，oracle与Innodb都有回滚段。对于oracle与Innodb来说，回滚段是非常重要的，回滚段损坏，会导致数据丢失，甚至数据库无法启动的严重问题。另由于PostgreSQL没有回滚段，旧数据都是记录在原先的文件中，所以当数据库异常crash后，恢复时，不会象oracle与Innodb数据库那样进行那么复杂的恢复，因为oracle与Innodb恢复时同步需要redo和undo。所以PostgreSQL数据库在出现异常crash后，数据库起不来的几率要比oracle和mysql小一些。

2 由于旧的数据是直接记录在数据文件中，而不是回滚段中，所以不会象oracle那样经常报ora-01555错误。

3 回滚可以很快完成，因为回滚并不删除数据，而oracle与Innodb，回滚时很复杂，在事务回滚时必须清理该事务所进行的修改，插入的记录要删除，更新的记录要更新回来(见row_undo函数)，同时回滚的过程也会再次产生大量的redo日志。

4 WAL日志要比oracle和Innodb简单，对于oracle不仅需要记录数据文件的变化，还要记录回滚段的变化。

PostgreSQL的多版本的主要劣势在于：

1、最新版本和历史版本不分离存储，导致清理老旧版本需要作更多的扫描，代价比较大，但一般的数据库都有高峰期，如果我们合理安排VACUUM，这也不是很大的问题，而且在PostgreSQL90中VACUUM进一步被加强了。

2、由于索引中完全没有版本信息，不能实现Coverage index scan，即查询只扫描索引，直接从索引中返回所需的属性，还需要访问表。而oracle与Innodb则可以;

进程模式与线程模式的对比

PostgreSQL和oracle是进程模式，MySQL是线程模式。

进程模式对多CPU利用率比较高。

进程模式共享数据需要用到共享内存，而线程模式数据本身就是在进程空间内都是共享的，不同线程访问只需要控制好线程之间的同步。

线程模式对资源消耗比较少。

所以MySQL能支持远比oracle多的更多的连接。

对于PostgreSQL的来说，如果不使用连接池软件，也存在这个问题，但PostgreSQL中有优秀的连接池软件软件，如pgbouncer和pgpool，所以通过连接池也可以支持很多的连接。

堆表与索引组织表的的对比

Oracle支持堆表，也支持索引组织表

PostgreSQL只支持堆表，不支持索引组织表

Innodb只支持索引组织表

索引组织表的优势：

表内的数据就是按索引的方式组织，数据是有序的，如果数据都是按主键来访问，那么访问数据比较快。而堆表，按主键访问数据时，是需要先按主键索引找到数据的物理位置。

索引组织表的劣势：

索引组织表中上再加其它的索引时，其它的索引记录的数据位置不再是物理位置，而是主键值，所以对于索引组织表来说，主键的值不能太大，否则占用的空间比较大。

对于索引组织表来说，如果每次在中间插入数据，可能会导致索引分裂，索引分裂会大大降低插入的性能。所以对于使用innodb来说，我们一般最好让主键是一个无意义的序列，这样插入每次都发生在最后，以避免这个问题。

由于索引组织表是按一个索引树，一般它访问数据块必须按数据块之间的关系进行访问，而不是按物理块的访问数据的，所以当做全表扫描时要比堆表慢很多，这可能在OLTP中不明显，但在数据仓库的应用中可能是一个问题。

　 PostgreSQL90中的特色功能：

PostgreSQL中的Hot Standby功能

也就是standby在应用日志同步时，还可以提供只读服务，这对做读写分离很有用。这个功能是oracle11g才有的功能。

PostgreSQL异步提交（Asynchronous Commit）的功能：

　 这个功能oracle中也是到oracle11g R2才有的功能。因为在很多应用场景中，当宕机时是允许丢失少量数据的，这个功能在这样的场景中就特别合适。在PostgreSQL90中把synchronous_commit设置为false就打开了这个功能。需要注意的是，虽然设置为了异步提交，当主机宕机时，PostgreSQL只会丢失少量数据，异步提交并不会导致数据损坏而数据库起不来的情况。MySQL中没有听说过有这个功能。

PostgreSQL中索引的特色功能：

PostgreSQL中可以有部分索引，也就是只能表中的部分数据做索引，create index 可以带where 条件。同时PostgreSQL中的索引可以反向扫描，所以在PostgreSQL中可以不必建专门的降序索引了。

在你连接到 MySQL 数据库后，可能有多个可以 *** 作的数据库，所以你需要选择你要 *** 作的数据库。

从命令提示窗口中选择MySQL数据库：

在 mysql> 提示窗口中可以很简单的选择特定的数据库。你可以使用SQL命令来选择指定的数据库。

实例：

以下实例选取了数据库 shulanxt：

-from 树懒学堂

执行以上命令后，你就已经成功选择了 shulanxt 数据库，在后续的 *** 作中都会在 shulanxt 数据库中执行。

注意:所有的数据库名，表名，表字段都是区分大小写的。所以你在使用SQL命令时需要输入正确的名称。

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1、纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2、横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

MySQL分表和分区有什么联系呢？

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

1、分表

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

2、分库

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

3、即分表又分库

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

<php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

>

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/创建临时表/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/这是个颇为经典的语句哈/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

1、同时按下键盘上的win＋r按键，调出运行框，并在d出的运行框中输入cmd后按下回车按键。

2、在d出的页面中输入mysql -u root -p命令，并点击键盘上的回车按键。

3、在d出的页面中输入需要查询的账号的密码并按下键盘上的回车按键。

4、这样就可以查看到所有的数据库。

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