Postgres lwn. MySQL
PostgreSQL lwn. MySQL: Memilih Pangkalan Data Hubungan yang Tepat untuk Keperluan Anda
Pangkalan data perhubungan kekal penting untuk banyak aplikasi. Walaupun beberapa pilihan wujud, PostgreSQL dan MySQL secara konsisten muncul sebagai pesaing utama untuk persekitaran pengeluaran. Kedua-duanya menawarkan prestasi yang teguh, kebolehpercayaan dan sokongan komuniti yang kukuh, namun pengendalian data, set ciri dan konfigurasi mereka berbeza dengan ketara. Perbandingan ini membantu anda memilih yang paling sesuai.
Perbandingan Pantas:
Jadual berikut menyerlahkan perbezaan utama:
Criterion | PostgreSQL | MySQL |
---|---|---|
Data Model | Advanced (schemas, custom types, JSON) | Simpler (distinct databases) |
Complex Queries | Excellent (window functions, CTEs) | Adequate, but fewer advanced features |
Performance | Strong in complex writes, concurrency | Strong in read-heavy workloads |
Extensibility | Highly extensible (custom functions) | More limited, but large ecosystem |
Licensing | Permissive (BSD/MIT-like) | GPL commercial license (Oracle) |
Ciri Selam Dalam:
PostgreSQL: Memanfaatkan skema untuk organisasi data dalam satu pangkalan data menyediakan kawalan terperinci ke atas kebenaran dan pembahagian data logik. Sokongannya untuk pelbagai jenis data, termasuk JSON, tatasusunan, julat dan jenis tersuai, memenuhi keperluan data yang kompleks atau separa berstruktur. Kawalan Konkurensi Berbilang Versi (MVCC) meminimumkan perbalahan kunci, menjadikannya ideal untuk beban tulis berat dan pertanyaan kompleks menggunakan fungsi tetingkap dan Ungkapan Jadual Biasa (CTE). Kebolehlanjutan tinggi melalui fungsi tersuai, pengendali dan sambungan (seperti PostGIS untuk data geospatial) menambah kefleksibelan.
MySQL: MySQL menggunakan model organisasi data yang lebih mudah menggunakan pangkalan data berasingan. Ini memudahkan projek yang lebih kecil atau yang memerlukan data terpencil. Kekuatannya terletak pada beban kerja yang berat baca, terutamanya dengan InnoDB, pengindeksan yang betul dan caching. Replikasi langsung memudahkan pengedaran operasi baca merentas berbilang pelayan, meningkatkan prestasi untuk aplikasi trafik tinggi. Kemudahan penyediaannya dan pangkalan pengetahuan yang luas menjadikannya pilihan yang cepat dan mudah diakses.
Prestasi dan Skalabilitas:
Putus Baca/Tulis: MySQL cemerlang dalam tugas intensif baca dengan indeks dan caching yang dioptimumkan. Walaupun PostgreSQL sering mengatasi prestasi dalam penulisan yang kompleks dan pertanyaan yang rumit, kedua-duanya boleh mengendalikan sisipan dan kemas kini yang mudah dengan berkesan. Ciri konkurensi PostgreSQL, dikuasakan oleh MVCC, mengekalkan prestasi tinggi di bawah beban transaksi yang berat.
Skalabiliti: Kedua-dua pangkalan data berskala dengan berkesan, tetapi melalui kaedah yang berbeza. PostgreSQL mendapat manfaat daripada penskalaan menegak (peningkatan CPU, RAM, storan), manakala penskalaan mendatar memerlukan alat seperti PgBouncer dan replikasi logik. Replikasi master-replica mudah MySQL memudahkan penskalaan bacaan merentas berbilang pelayan.
Pengindeksan dan Pengoptimuman: PostgreSQL menawarkan pelbagai jenis indeks (B-tree, GiST, GIN, BRIN) untuk prestasi pertanyaan yang dioptimumkan, termasuk pengindeksan JSON yang canggih dan carian teks penuh. InnoDB MySQL terutamanya menggunakan indeks B-tree, dengan beberapa keupayaan pengindeksan teks penuh. Kedua-duanya memerlukan penalaan parameter untuk prestasi optimum.
Aliran dan Pelesenan:
Kepopularan PostgreSQL semakin meningkat dengan pesat, diiktiraf dengan anugerah seperti "DBMS of the Year." Lesen permisif dan ciri modennya menarik pemaju. MySQL, bagaimanapun, kekal sebagai pangkalan data hubungan sumber terbuka yang paling banyak dipasang, disokong oleh Oracle dan komuniti yang luas.
MySQL's Community Edition menggunakan lesen GPL, yang berkemungkinan menyekat kod proprietari, memerlukan lesen Oracle komersial dalam kes sedemikian. Lesen seperti BSD/MIT PostgreSQL menawarkan lebih fleksibiliti.
Spesifikasi Teknikal:
Hierarki objek PostgreSQL (Pangkalan Data → Skema → Jadual) berbeza dengan MySQL (Pangkalan Data → Jadual). Kedua-duanya mematuhi ACID, menyokong transaksi DML dan DDL (DDL atom MySQL tersedia daripada versi 8.0 ). PostgreSQL menawarkan Row Level Security (RLS) manakala MySQL memerlukan penyelesaian. PostgreSQL menyokong replikasi fizikal dan logik; MySQL menggunakan log binari untuk replikasi logik, biasanya digunakan untuk penskalaan baca. PostgreSQL menyediakan pengendalian JSON yang lebih komprehensif dan fungsi tetingkap matang dan CTE. Kebolehlanjutan PostgreSQL mengatasi MySQL, menawarkan rangkaian sambungan yang lebih luas.
Tanda Aras Prestasi:
Ujian menggunakan klien Go mendedahkan kecekapan penulisan unggul PostgreSQL dengan penggunaan sumber yang lebih rendah semasa beban sisipan yang berat. Walaupun MySQL berprestasi baik pada mulanya dalam ujian baca, ia menunjukkan lonjakan kependaman di bawah konkurensi yang tinggi. PostgreSQL biasanya menggunakan lebih sedikit sumber sistem. Harap maklum bahawa prestasi dunia sebenar berbeza-beza berdasarkan perkakasan, pengindeksan, pertanyaan dan konfigurasi.
Pangkalan Data yang manakah "Lebih Baik"?
Pilih PostgreSQL jika:
- Anda memerlukan ciri lanjutan (fungsi tetingkap, CTE, jenis data tersuai, PostGIS).
- Beban kerja anda adalah kompleks atau sangat serentak.
- Anda lebih suka lesen permisif.
- Anda menghargai ekosistem yang berkembang pesat.
Pilih MySQL jika:
- Beban kerja anda terutamanya berat dibaca dengan pertanyaan mudah.
- Anda memerlukan penggunaan yang cepat dan mudah dengan dokumentasi yang luas.
- Pasukan anda biasa dengan MySQL atau persekitaran anda dioptimumkan untuknya.
- Replikasi mudah untuk penskalaan mendatar adalah keutamaan.
Pendekatan Terbaik: Pengujian. Menguji kedua-dua pangkalan data dengan data khusus, pertanyaan dan tahap konkurensi anda memberikan penilaian yang paling tepat. Pilihan optimum bergantung pada keperluan anda, profil beban kerja, kepakaran pasukan, pelesenan dan matlamat berskala. Walaupun ciri PostgreSQL menarik ramai pengguna, kehadiran MySQL yang mantap dan komuniti besar memastikan perkaitannya yang berterusan.
Kesimpulan:
Pangkalan data yang ideal bergantung pada keperluan unik projek anda. Ujian menyeluruh adalah kunci untuk membuat keputusan termaklum.
Atas ialah kandungan terperinci Postgres lwn. MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.
