关系型数据库已经存在很长时间了。事实上，在数据仓库发展之初，关系型数据库管理系统（RDBMS）是先驱技术，并且在数据科学革命中也表现出强大的适应能力。即使在 AI 和 LLM（大语言模型）的时代，关系型数据库仍然是几乎每个企业数据生态系统的核心组成部分。
关系型数据库以"矩形"的方式存储数据；表由列和行组成，并在数据库中进行组织。关系型数据库使用 SQL（结构化查询语言）来存储、管理和检索数据。
随着数据领域工具的不断增多，选择合适的工具变得比以往更重要。最新技术的复杂功能和强大性能引发了一系列新的取舍：找到符合当前需求的解决方案，同时确保性能和成本可以接受。
接下来，我们一起探索 PostgreSQL 和 MySQL，了解它们的相似性与差异，以及在选择关系型数据库管理系统来处理下一个项目时需要注意的核心事项。
PostgreSQL vs. MySQL: 概述
首先，我们快速了解一下 PostgreSQL 和 MySQL 的定义，以便熟悉这两个关系型数据库管理系统。
什么是 PostgreSQL？
PostgreSQL，简称 Postgres，是一种广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS），常用于存储和检索在数据库和表中组织的表格数据。Postgres 因其可扩展的框架和可靠性而备受行业信赖。Postgres 是一款开源工具，可免费下载安装和使用。它兼容所有主流操作系统，并支持许多扩展和插件。除了用作数据存储工具外，Postgres 提供了一种 SQL 方言，用于交互和管理其持久化的数据。
什么是 MySQL？
与 Postgres 相似，MySQL 也是一种 RDBMS，用于利用数据库和表组织、存储和检索表格数据。MySQL 也是开源的，但它受到 Oracle 的强力支持。虽然 MySQL 功能广泛，但提供的功能比 Postgres 少，因此成为一个"轻量级"工具。
MySQL 最常用于构建 Web 应用程序，与 Postgres 一样，它也实现了自己的 SQL 方言来管理和查询数据。
PostgreSQL vs. MySQL: 核心相似性与差异
相似性
Postgres 和 MySQL 之间的相似性非常显而易见。首先，这两个工具都以关系型方式存储数据。数据库包含表，表由行和列组成。一个表中的数据可以通过主键和外键等结构与另一个表中的数据"联系"。
除此之外，Postgres 和 MySQL 还分享以下功能和特性：
- 两者都遵循 ANSI SQL 标准，大多数基本查询语法是相同的。
- Postgres 和 MySQL 得到广泛采用，并与众多第三方工具和编程语言库（如 Python 和 R）集成。
- 云服务提供商均提供 Postgres 和 MySQL 的云端平台即服务（PaaS）解决方案，使得使用这些工具进行数据项目变得非常方便。
核心差异
虽然 Postgres 和 MySQL 有许多相似之处，但它们之间的差异也非常显著。接下来，我们将从性能与扩展性、功能与可扩展性、生态与使用场景等角度对比这些差异。
性能与扩展性
关系型数据库的性能通常通过多个指标来衡量，包括每秒事务量（或查询量）、延迟、吞吐量和资源消耗。而扩展性则指数据库同时处理并发事务和存储大量数据的能力。
以下是 Postgres 和 MySQL 在性能与扩展性方面的核心差异：
- 读取密集型工作负载：对于以读取为主的场景，MySQL 相较 Postgres 提供了显著性能提升。MySQL 默认引擎（InnoDB）采用行级锁（row-level locking），仅锁定事务访问的行，使其他事务能并发操作同表中的其他行，从而加快查询速度。
- 混合读写流程：对读写并发场景支持更佳的是 Postgres。它采用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control），能够利用并行查询策略而无需读取或写入锁。
- 扩展性：随着存储数据量增多，Postgres 借助强大的索引技术与数据分区功能，可以提升查询性能和洞察速度，从而实现良好的扩展性。
在资源消耗方面，Postgres 比 MySQL 需要更多的 CPU 和 RAM。这是因为 Postgres 复杂的查询执行技术可能带来较高的资源消耗。
功能与可扩展性
从定义上看，Postgres 是一个面向对象的关系型数据库管理系统（ORDBMS）。
ORDBMS 结合了传统 RDBMS 的功能，同时支持面向对象的特性，例如继承、抽象和封装。
- 数据类型支持：除了 RDBMS 支持的传统数据类型之外，Postgres 还能存储和检索 JSON 和 XML 格式的数据。这种功能对许多应用非常有用。而 MySQL 仅支持更传统的数据类型，并未提供类似的面向对象功能。
- 扩展性：Postgres 的可扩展性非常强大。PostGIS 是一个显著扩展，用于存储和检索地理空间数据。另一个流行工具是 hstore，它允许用单一值存储键值对。相比之下，MySQL 的插件和模块较少，但它核心平台较为一致且稳定。
生态与工具
PostgreSQL 和 MySQL 都拥有丰富的生态系统，包含多种工具、扩展和第三方集成，为不同的使用场景提供灵活性。以下是一些流行工具的概述：
PostgreSQL 生态：
- pgAdmin：一个功能强大的图形化管理工具，用于管理数据库、运行查询和用户管理。
- PostGIS：支持地理空间数据处理，广泛应用于物流、城市规划等领域。
- TimescaleDB：基于 Postgres 构建的扩展，用于处理时间序列数据。
- pgBackRest：用于 PostgreSQL 的高级备份和恢复工具。
MySQL 生态：
- MySQL Workbench：统一接口，支持设计、开发和管理 MySQL 数据库。
- Percona Server for MySQL：提升性能和扩展性，适合生产环境。
- phpMyAdmin：基于 Web 的流行管理工具，适合小型项目或开发者快速操作数据库。
社区
虽然 PostgreSQL 和 MySQL 都是开源工具，但它们的社区有所不同：
- MySQL：由 Oracle 提供强力支持和主要贡献，同时提供商用文档和付费服务。
- Postgres：由开发者、用户等构建的繁荣社区支持，其核心团队负责开发与标准维护，确保质量。
如何选择 PostgreSQL 或 MySQL
接下来我们根据以下场景，为你的项目推荐合适的工具：
| 使用场景 | PostgreSQL | MySQL |
|---|---|---|
| 大型企业级应用 | 出色，支持复杂查询和扩展性 | 较好，但更适合轻量任务 |
| 需要地理空间数据支持的应用 | 理想（PostGIS 支持） | 提供基础支持 |
| JSON 和 NoSQL 数据支持 | 强大（支持 JSONB 类型） | 有限（基础 JSON 支持） |
| 高读取性能（如 Web 应用） | 相对较好（但不如 MySQL） | 优秀（InnoDB 引擎支持） |
| 复杂的并发读写操作 | 卓越（多版本并发控制） | 较好（但可能有锁定问题） |
| 小型 Web 项目快速启动 | 配置时间较长 | 简单易用 |
| 数据仓库与分析处理 | 出色（强劲索引与并行查询） | 稍显不足 |
决策时注意事项
应用需求
如果需要构建企业级解决方案，PostgreSQL 是不二之选。它的功能丰富与可扩展性，以及组织内的出色扩展能力，使其成为复杂任务的强力工具。
如果是小型项目或快速原型设计，MySQL 轻量化框架让整个过程更为轻松，并在读取数据时提供性能提升，有助于降低延迟。
扩展性需求
对于需要频繁写入数据或支持并发用户的场景，Postgres 在大规模数据集和复杂查询上表现更好，而 MySQL 在读密集型工作负载上更胜一筹。
开发者体验
Postgres 适合对功能需求较多的环境，而 MySQL 轻量化让安装与配置工作更快速。
总结
无论在何种数据技术层出不穷的年代，PostgreSQL 和 MySQL 始终是最流行的关系型数据库之一。它们的广泛应用和社区支持让工具本身不断进步。对于开发者来说，熟练掌握着两个数据库的性能与基本使用方法还是非常必要的。