Es gibt viele relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) auf dem Markt, und PostgreSQL und MySQL gehören zu den beiden beliebtesten. Beide Optionen bieten viele Vorteile und sind hart umkämpft. Daher ist es wichtig, ihre Unterschiede zu verstehen, um für jeden Fall die am besten geeignete auswählen zu können.
In diesem Sinne bietet dieser Artikel einen umfassenden Vergleich zwischen PostgreSQL und MySQL, wobei Aspekte wie Datentypen, ACID-Konformität, Indizes, Replikation und mehr berücksichtigt werden. Darüber hinaus erklärt er, welche Option zu wählen ist, und es wird betont, wie wichtig es ist, die Anforderungen der Anwendung zu berücksichtigen.
PostgreSQL wurde erstmals veröffentlicht in 1996 und wurde an der University of California an der Fakultät für Informatik gegründet. Derzeit wird es von der PostgreSQL Global Development Group entwickelt.
PostgreSQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das auch als objektrelationales Datenbankmanagementsystem betrachtet werden kann (ODER DBMS), da es einige objektorientierte Funktionen wie Tabellenvererbung und Funktionsüberladung unterstützt.
MySQL wurde auf den Markt gebracht in 1995, kurz vor PostgreSQL. Es ist ein Open-Source-Datenbankmanagementsystem (RDBMS) (verfügbar unter GNU GLP). Darüber hinaus wird diese Datenbank von der Oracle Corporation verwaltet und gehört ihr.
Im Laufe der Jahre hat sich MySQL einen ziemlich beeindruckenden und zuverlässigen Ruf erarbeitet. Außerdem zeichnet es sich in der Community durch seine Benutzerfreundlichkeit aus.
Bevor wir zum Vergleich zwischen PostgreSQL und MySQL übergehen, wollen wir zunächst verstehen, wie sich ORDBMS von RDBMS unterscheidet. MySQL ist eine rein relationale Datenbank. Daher werden die Daten in einem strukturierten Format (mit Spalten und Zeilen) gespeichert. Außerdem können die Werte in jeder Tabelle miteinander in Beziehung gesetzt werden, und Tabellen können sich sogar auf andere Tabellen beziehen.
PostgreSQL ist ein ORDBMS. Diese Systeme bestehen aus einem relationalen Modell, was bedeutet, dass es weiterhin möglich ist, Werte und Tabellen miteinander in Beziehung zu setzen und gleichzeitig den Prinzipien des objektorientierten Modells zu folgen. Somit kann ORDBMS das Konzept von Klassen, Objekten und Vererbung beinhalten.
In Bezug auf die Struktur sind sich MySQL und PostgreSQL eigentlich ziemlich ähnlich. Beide verwenden Tabellen als Kernkomponente, was bedeutet, dass die Daten in Zeilen und Spalten organisiert sind. Darüber hinaus integriert PostgreSQL auch gespeicherte Prozeduren, Ansichten, Einschränkungen, Trigger, Rollen und weitere Unterstützungen kein SQL. Im Gegenzug bietet MySQL fast dieselben (oder sehr identische) Funktionen, und seit der Veröffentlichung der MySQL 5.7-Version (2015) wurden auch NoSQL-Funktionen hinzugefügt.
Sowohl PostgreSQL als auch MySQL gehören zu den die beliebtesten Datenbanken auf dem Markt erhältlich. Genauer gesagt ist MySQL laut Beliebtheitsstatistik vom Mai 2021 jedoch immer noch beliebter als PostgreSQL, da Höhepunkte des DB-Engines Rankings.
Darüber hinaus stimmen diese Daten mit den TOPDB Top Datenbankindex, das auf Google-Suchergebnissen basiert. Laut Index steht MySQL an zweiter Stelle und PostgreSQL an sechster Stelle.
In Bezug auf die Unterstützung durch die Community profitieren sowohl PostgreSQL als auch MySQL von aktive Gemeinschaften sowie umfangreiche Dokumentation Unterstützung.
Aktuell ermöglichen sowohl PostgreSQL als auch MySQL Entwicklern die Arbeit mit JSON als Datentyp in Tabellen. Das war jedoch nicht immer so. Bis zur Einführung von MySQL 5.7.8 unterstützte das Datenbanksystem keine JSON-Daten.
Bisher JSON-Unterstützung bleibt eine der wichtigsten NoSQL-Funktionen, die in MySQL integriert wurden. Im Gegensatz dazu unterstützt PostgreSQL zusätzlich XML, Arrays, benutzerdefinierte Typensowie hstoreund bietet damit die Möglichkeit, mit einer größeren Vielfalt an Datentypen zu arbeiten als MySQL. Der Hauptvorteil einer breiten Auswahl an Optionen besteht darin, dass die Funktionalität gesteigert werden kann. Da PostgreSQL beispielsweise Arrays als Datentyp akzeptiert, können auch Funktionen bereitgestellt werden, die mit diesen Arrays kompatibel sind.
Trotz der Vorteile alternativer Speicherformate kann deren Implementierung komplexer sein, da sie oft keinen etablierten Standards folgen. Daher sind Komponenten, die zusammen mit der Datenbank verwendet werden, möglicherweise nicht direkt mit den PostgreSQL-Formaten kompatibel. Dies muss kein Nachteil sein, sollte jedoch bei der Planung berücksichtigt werden.
Beim Programmieren PostgreSQL im Vergleich zu MySQLgibt es einige Unterschiede, die man berücksichtigen sollte. Beginnen wir mit der Groß- und Kleinschreibung. Einerseits unterscheidet PostgreSQL zwischen Groß- und Kleinschreibung. Das bedeutet, dass Entwickler Zeichenketten exakt so schreiben müssen, wie sie in der Datenbank hinterlegt sind; andernfalls schlägt die Abfrage fehl. MySQL hingegen unterscheidet nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung. Daher müssen Zeichenketten bei der Abfrage nicht in der korrekten Schreibweise angegeben werden.
Ein weiterer Unterschied bei der Programmierung betrifft die Zeichensätze und Zeichenketten. PostgreSQL erfordert keine UTF-8-Syntax; daher müssen Mengen und Zeichenketten nicht in dieses Format konvertiert werden. Im Gegensatz dazu erfordern einige Versionen von MySQL eine solche Konvertierung.
SQL steht für Structured Query Language und gilt als Standard für die Abfrage von Datenbanken. Die Anwendung unterscheidet sich jedoch je nach Datenbanksystem.
Die Grundlagen von SQL umfassen SELECT, INSERT, DELETE und UPDATE. Darüber hinaus kann es je nach System zusätzliche Funktionen und syntaktische Unterschiede geben.
MySQL ist nur teilweise SQL-konform , da nicht alle Funktionen unterstützt werden (z. B. keine Check-Constraints). Es bietet jedoch viele Erweiterungen. Im Gegensatz dazu ist PostgreSQL SQL-konformer als MySQLund erfüllt die meisten Hauptmerkmale. Genauer gesagt unterstützt PostgreSQL mindestens 160 der 179 obligatorischen Funktionen.
Je umfangreicher eine Datenbank ist, desto wichtiger werden Indizes. Bei der Verarbeitung von Tabellen mit Millionen von Zeilen können Indizes äußerst hilfreich sein und die Datenbankleistung verbessern. Bevor wir uns die Besonderheiten der einzelnen Datenbanksysteme ansehen, wollen wir zunächst darauf hinweisen, was sie gemeinsam haben: PostgreSQL und MySQL bieten Unterstützung für B-Bäume und Hash-Indizes. Nun, da das klar ist, wollen wir uns ihre Herangehensweise an Indizes genauer ansehen.
Einerseits werden in MySQL die meisten Indizes (PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX und FULLTEXT) gespeichert in B-Bäumen. Es gibt jedoch einige Ausnahmen:
Andererseits werden in PostgreSQL die Indizes als sekundäre Indizesbetrachtet. Daher werden die Indizes getrennt von denen der Tabelle gespeichert, dem sogenannten Heap, also dem Hauptdatenbereich. Folglich müssen bei der Ausführung eines Indexscans die Daten sowohl vom Heap als auch vom Index abgerufen werden. Um diese Unannehmlichkeit zu lösen, entwickelte PostgreSQL Unterstützung für Index-Only Scans, was bedeutet, dass Entwickler nicht mehr auf den Heap zugreifen müssen, um einen Index abzufragen. Zwei Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um diese Methode anzuwenden: Der Indextyp muss Index-Only Scans unterstützen, und die Abfrage darf nur auf Spalten verweisen, die im Index gespeichert sind.
Um das Beste aus der Index-Only-Scan-Methode herauszuholen, können Entwickler einen Covering Indexverwenden. Der Covering Index ruft jede benötigte Spalte ab. Daher enthält er die Spalten, die für einen bestimmten, häufig ausgeführten Abfragetyp erforderlich sind.
Covering-Indizes sind erst seit Version 9.2 (2012) in PostgreSQL verfügbar. Zu diesem Zeitpunkt verwendete MySQL sie jedoch bereits, um Daten abzurufen, indem der Index gescannt wurde, ohne auf die Tabellendaten zugreifen zu müssen. Nicht zuletzt unterstützen PostgreSQL-Indizes zusätzliche Funktionen, die MySQL noch nicht bietet, wie Teilindizes, Ausdrucksindizes und Bitmap-Indizes.
ACID steht für Atomicity (Atomarität), Consistency (Konsistenz), Isolation (Isolierung) und Durability (Haltbarkeit). Es beschreibt die Eigenschaften, die ein robustes Datenbanksystem haben muss, um sicherzustellen Transaktionen sind zuverlässig und konsistent. Wie wir in unserem SQL-gegen-NoSQL- Artikel erläutern, sind viele (um nicht zu sagen die meisten) relationalen Datenbankmanagementsysteme ACID-konform. Das bedeutet jedoch nicht, dass NoSQL-Datenbanken nicht ebenfalls ACID-konform sein können. Tatsächlich MongoDB, Apache CouchDB und IBM Db2 sind Beispiele für NoSQL-Datenbanksysteme, die ACID-Prinzipien integrieren und einhalten können.
MySQL ist dies von Haus aus nicht, da es einige Prinzipien wie Konsistenz, Isolierung und Dauerhaftigkeit nicht vollständig unterstützt. MySQL bietet jedoch Komponenten wie die InnoDB- und NDB-Cluster-Speicher-Engines, mit denen Entwickler das ACID-Modell bei Bedarf präzise umsetzen können.
Im Vergleich dazu ist PostgreSQL ACID-konform, da es alle erforderlichen Funktionen bietet, um das ACID-Modell vollständig zu unterstützen. Die Implementierung dieser Funktionen und die Einhaltung der jeweiligen Eigenschaften können jedoch die Leistung beeinträchtigen.
Wie bereits erwähnt, steht das „I“ in ACID für „Isolation“, was in der Praxis nicht ganz einfach zu erreichen ist. Für eine wirklich korrekte Isolierung müssen Entwickler sicherstellen, dass die Transaktionen serialisierbarsind. Das bedeutet, dass das Ergebnis der Ausführung einer Reihe von Transaktionen dem einer seriellen Ausführung dieser Transaktionen entsprechen muss. Somit bietet eine Datenbank mit Serialisierbarkeit beliebige Lese-/Schreibtransaktionen und ist damit in der Lage, Konsistenzzu garantieren. Obwohl ACID-Eigenschaften Zuverlässigkeit und Konsistenz gewährleisten (ein Pluspunkt für PostgreSQL), kann eine vollständige Isolierung leider auch zu Einschränkungen bei der Parallelität führen. und insgesamt langsamere Leistung (der Nachteil von PostgreSQL).
PostgreSQL führte MVCC-Funktionen (Multiversion Concurrency Control) früher ein als MySQL, was lange Zeit einer der wichtigsten Vorteile war.
MVCC-Funktionen ermöglichen Entwicklern den gleichzeitigen Zugriff auf die Datenbank, ohne Daten sperren zu müssen. Jeder Entwickler, der mit der Datenbank verbunden ist, sieht beim Abfragen einen „Snapshot“ der Daten. Erst wenn eine Transaktion vollständig abgeschlossen ist, werden die Änderungen für andere Benutzer sichtbar. Einfach ausgedrückt: Leser und Schreiber blockieren sich nicht gegenseitig, was die Interaktion durch MVCC erheblich erleichtert. Diese Funktion bietetTransaktionsisolierung(oderSnapshot-Isolierung, wie Oracle es nennt) während jeder Datenbanksitzung. Dadurch wird verhindert, dass Transaktionen inkonsistent erscheinen oder es zu Sperrkonflikten kommt.
In MySQL ist die Nutzung von MVCC-Funktionen mithilfe von InnoDB möglich. InnoDB ist die Standard-Engine von MySQL, die es dem System ermöglicht, ACID-konform zu sein und MVCC zu unterstützen. Entwickler können sich zwar für andere Engines entscheiden, riskieren dabei jedoch den Verlust dieser beiden Eigenschaften.
Wie der Name schon sagt, ermöglicht die Replikation Entwicklern das Kopieren von Daten aus einer Datenbank in Replikatdatenbanken, sodass alle Benutzer auf denselben Informationsstand zugreifen können. Darüber hinaus bietet die Replikation weitere Vorteile wie automatische Backups, Fehlertoleranz, Skalierbarkeitund die Fähigkeit, lange Abfragen durchzuführen, ohne den Hauptcluster zu stören.
Beides PostgreSQL und MySQL unterstützen Replikation. In MySQL ist Replikation einseitig asynchron; somit fungiert ein Datenbankserver als Masterserver, und die anderen sind „Sklaven“ (die Replikate). Im Gegensatz dazu bietet PostgreSQL synchrone Replikation, was bedeutet, dass zwei Datenbanken gleichzeitig laufen und die Primärdatenbank mit der Replikatdatenbank synchronisiert ist. Außerdem kaskadierte und synchrone Replikation kann auch bei Verwendung von PostgreSQL ausgeführt werden.
Ein weiterer Aspekt, der beide PostgreSQL- und MySQL-Unterstützung ist Clustering. Beim Clustering wird gemeinsam genutzter Speicher verwendet, um den gleichen Datensatz auf jeden Knoten in einer Umgebung zu replizieren. Dadurch können Datenbanken Ausfälle tolerieren, aufgrund der Redundanz, die durch die Replikation von Daten über mehrere Knoten in einer Umgebung entsteht.
Trotz der unidirektionalen asynchronen Replikation ist der Der MySQL-Cluster verwendet intern die synchrone Replikation. Auf diese Weise entfernt MySQL einzelne Fehlerquellen aus dem System und stellt sicher, dass die Daten auf verschiedene Knoten geschrieben werden, wodurch negative Auswirkungen und Ausfälle auf die Transaktionen vermieden werden. Darüber hinaus können MySQL-Entwickler auch MySQL Cluster verwenden, eine Multimaster-Technologie, die der linearen Skalierung Priorität einräumt.
In Bezug auf Clustering unterstützt PostgreSQL Streaming- oder synchrone Replikationen und bietet zudem Postgres-XL, eine Datenbank-Clustering-Umgebung.
In Bezug auf die bisher diskutierten Unterschiede ist die Wahl zwischen beiden Datenbanksystemen nicht immer so klar. Eine Sache, die wir mit Sicherheit sagen können, ist, dass es, egal was passiert, keine falsche Antwort gibt. Beide Datenbanksysteme sind beliebt und haben einen zuverlässigen Ruf. Je nach Kontext könnte jedoch einer besser geeignet sein als der andere.
Wie bereits erwähnt, ist MySQL ein RDBMS, wohingegen PostgreSQL ein ORDBMS ist, da es beinhaltet objektorientierte Funktionen, wie Funktionsüberladung und Tabellenvererbung. Dieser Unterschied allein könnte für einige Entwickler ausreichen, um sich für PostgreSQL zu entscheiden, wenn man bedenkt, dass er es Entwicklern erleichtert, komplexe Anwendungsobjektstrukturen zu modellieren.
Darüber hinaus PostgreSQL ist eher SQL-konform als die Konkurrenzalternative und ist auch für ihre Nachhaltigkeit bekannt Datenintegrität bei Transaktionen, indem das ACID-Modell übernommen wird. Im Gegensatz dazu erfordert MySQL die Verwendung der InnoDB- und NDB-Cluster-Speicher-Engines, um ACID-konform zu sein. Wenn Sie jedoch nicht unbedingt ACID-konform sein müssen, kann dies Folgendes bedeuten MySQL schneller wenn es darum geht, Daten zu lesen.
Tatsächlich hat die Entscheidung für MySQL auch Vorteile. Bisher ist es nach wie vor beliebter als PostgreSQL und profitiert von einer umfangreichen Gemeinschaft sowie eine große Anzahl von Tools von Drittanbietern. Ein weiterer großer Vorteil ist, dass MySQL sich dadurch auszeichnet schnelle, zuverlässige und unkomplizierte Datenbank System, das leicht zu verstehen und einzurichten ist. Darüber hinaus hat MySQL in den letzten Jahren weiterhin relevante Funktionen (wie das MVCC) eingeführt.
Alles in allem ist PostgreSQL reicher an eingebauten Funktionen und hat seine Fähigkeit bewiesen, damit umzugehen komplexe Abfragen (z. B. Unterabfragen, gefilterte Ergebnisse, Verknüpfungen usw.) sowie umfangreiche Datenbanken. Wenn jedoch die Priorität darin besteht, ein Datenbanksystem zu haben, das schnell, zuverlässig und relativ einfach zu verwalten ist, dann ist MySQL auch eine hervorragende Wahl.
Letztlich die Wahl zwischen PostgreSQL und MySQL hängt immer von den Anforderungen der Anwendung ab. Wenn Sie beispielsweise mit einer Datenbank mit vielen unstrukturierten Daten umgehen, könnte die Entscheidung für PostgreSQL vorteilhafter sein, da es mehr Datentypen unterstützt.
Der Vergleich zwischen PostgreSQL und MySQL sollte sich nicht darauf konzentrieren, welches besser ist, sondern darauf, das eine oder andere für eine bestimmte Anwendung auszuwählen. Mit anderen Worten, die Anforderungen an die Bewerbung sollte immer auf die Eigenschaften und Fähigkeiten des Datenbanksystems abgestimmt sein.
Um eine kluge Auswahl treffen zu können, ist es daher wichtig zu verstehen, wie sich PostgreSQL und MySQL in Bezug auf kritische Aspekte unterscheiden und wie Entwickler das Beste aus jeder Option herausholen können.
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