Was ist der Unterschied zwischen MySQL und PostgreSQL?
MySQL ist ein relationales Datenbankmanagementsystem, mit dem Sie Daten als Tabellen mit Zeilen und Spalten speichern können. Es ist ein beliebtes System, das viele Webanwendungen, dynamische Websites und eingebettete Systeme unterstützt. PostgreSQL ist ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem, das mehr Funktionen bietet als MySQL. Es bietet Ihnen mehr Flexibilität in Bezug auf Datentypen, Skalierbarkeit, Parallelität und Datenintegrität.
Was sind die Ähnlichkeiten zwischen PostgreSQL und MySQL?
Sowohl PostgreSQL als auch MySQL sind relationale Datenbankmanagementsysteme. Sie speichern Daten in Tabellen, die über gemeinsame Spaltenwerte miteinander verknüpft sind. Beispiel:
- Ein Unternehmen speichert Kundendaten in einer Tabelle mit dem Namen Kunden mit den Spaltennamen customer_id, customer_name und customer_address.
- Das Unternehmen speichert Produktdaten auch in einer Tabelle mit dem Namen Produkte mit den Spaltennamen product_id, product_name und product_price.
- Um die Artikel aufzuzeichnen, die jeder Kunde kauft, verfügt das Unternehmen über eine Tabelle namens Customer_Orders mit den Spalten customer_id und product_id.
Hier sind weitere Ähnlichkeiten zwischen PostgreSQL und MySQL:
- Beide verwenden die strukturierte Abfragesprache (SQL) als Schnittstelle zum Lesen und Bearbeiten von Daten
- Beide sind Open Source und haben eine starke Unterstützung durch die Entwickler-Community
- Beide verfügen über integrierte Funktionen für Datensicherung, Replikation und Zugriffskontrolle
Hauptunterschiede: PostgreSQL vs. MySQL
PostgreSQL und MySQL sind sich zwar konzeptionell ähnlich, es gibt jedoch viele Unterschiede, die vor der Implementierung zu berücksichtigen sind.
ACID-Compliance
Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit (ACID) sind Datenbankeigenschaften, die sicherstellen, dass eine Datenbank auch nach unerwarteten Fehlern in einem gültigen Zustand bleibt. Wenn Sie beispielsweise eine große Anzahl von Zeilen aktualisieren, das System jedoch auf halbem Weg ausfällt, sollte keine Zeile geändert werden.
MySQL bietet ACID-Konformität nur, wenn Sie es mit InnoDB- und NDB-Cluster-Speicher-Engines oder Softwaremodulen verwenden. PostgreSQL ist in allen Konfigurationen vollständig ACID-konform.
Kontrolle der Parallelität
Multiversion Concurrency Control (MVCC) ist eine erweiterte Datenbankfunktion, die doppelte Kopien von Datensätzen erstellt, um dieselben Daten sicher parallel zu lesen und zu aktualisieren. Wenn Sie MVCC verwenden, können mehrere Benutzer dieselben Daten gleichzeitig lesen und ändern, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.
MySQL-Datenbanken bieten MVCC nicht an, aber PostgreSQL unterstützt diese Funktion.
Indizes
Datenbanken verwenden Indizes, um Daten schneller abzurufen. Sie können Daten, auf die häufig zugegriffen wird, indizieren, indem Sie das Datenbankmanagementsystem so konfigurieren, dass es sie anders als die anderen Daten sortiert und speichert.
MySQL unterstützt die B-Tree- und R-Tree-Indizierung, die hierarchisch indizierte Daten speichert. Zu den PostgreSQL-Indextypen gehören Bäume, Ausdrucksindexe, Teilindizes und Hash-Indizes. Es gibt mehr Optionen, um Ihre Datenbank-Leistungsanforderungen bei der Skalierung zu optimieren.
Datentypen
MySQL ist eine rein relationale Datenbank. PostgreSQL hingegen ist eine objektrelationale Datenbank. Das bedeutet, dass Sie in PostgreSQL Daten als Objekte mit Eigenschaften speichern können. Objekte sind in vielen Programmiersprachen wie Java und .NET ein üblicher Datentyp. Objekte unterstützen Paradigmen wie Eltern-Kind-Beziehungen und Vererbung.
Die Arbeit mit PostgreSQL ist für Datenbankentwickler intuitiver. PostgreSQL unterstützt auch andere zusätzliche Datentypen wie Arrays und XML.
Ansichten
Eine Ansicht ist eine Teilmenge von Daten, die das Datenbanksystem erstellt, indem es relevante Daten aus mehreren Tabellen abruft.
Während MySQL Ansichten unterstützt, bietet PostgreSQL erweiterte Ansichtsoptionen. Sie können beispielsweise einige Werte im Voraus berechnen (z. B. den Gesamtwert aller Bestellungen über einen bestimmten Zeitraum), um materialisierte Ansichten zu erstellen. Materialisierte Ansichten verbessern die Datenbankleistung für komplizierte Abfragen.
Gespeicherte Prozeduren
Gespeicherte Prozeduren sind SQL-Abfragen (Structured Query Language) oder Codeanweisungen, die Sie im Voraus schreiben und speichern können. Sie können denselben Code wiederholt wiederverwenden, wodurch Datenbankverwaltungsaufgaben effizienter werden.
Während sowohl MySQL als auch PostgreSQL gespeicherte Prozeduren unterstützen, können Sie in PostgreSQL gespeicherte Prozeduren aufrufen, die in anderen Sprachen als SQL geschrieben sind.
Triggers
Ein Trigger ist eine gespeicherte Prozedur, die automatisch ausgeführt wird, wenn ein verbundenes Ereignis im Datenbankmanagementsystem eintritt.
In einer MySQL-Datenbank können Sie nur AFTER- und BEFORE-Trigger für SQL INSERT -, UPDATE - und DELETE-Anweisungen verwenden. Das bedeutet, dass das Verfahren automatisch ausgeführt wird, bevor oder nachdem der Benutzer die Daten geändert hat. Im Gegensatz dazu unterstützt PostgreSQL den INSTEAD OF-Trigger, sodass Sie komplexe SQL-Anweisungen mithilfe von Funktionen ausführen können.
Wie entscheidet man sich zwischen PostgreSQL und MySQL
Beide relationalen Datenbanken eignen sich für die meisten Anwendungsfälle. Sie können jedoch die folgenden Faktoren berücksichtigen, bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen.
Geltungsbereich
PostgreSQL eignet sich besser für Unternehmensanwendungen mit häufigen Schreiboperationen und komplexen Abfragen.
Sie können jedoch ein MySQL-Projekt starten, wenn Sie Prototypen erstellen, interne Anwendungen mit weniger Benutzern erstellen oder eine Informationsspeicher-Engine mit mehr Lesevorgängen und seltenen Datenaktualisierungen erstellen möchten.
Erfahrung in der Datenbankentwicklung
MySQL ist eher für Anfänger geeignet und hat eine kürzere Lernkurve. Es dauert weniger Zeit, ein neues Datenbankprojekt von Grund auf neu zu erstellen. Es ist einfach, MySQL als eigenständiges Produkt einzurichten oder es mit anderen Webentwicklungstechnologien wie dem LAMP-Stack zu bündeln.
PostgreSQL hingegen kann für Neueinsteiger sehr viel schwieriger sein. Es erfordert in der Regel Erfahrung in der Einrichtung und Fehlerbehebung der Infrastruktur.
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Anforderungen an die Leistung
Wenn Ihre Anwendung häufige Datenaktualisierungen benötigt, ist PostgreSQL die bessere Wahl. Wenn Sie jedoch häufig Daten lesen müssen, ist MySQL vorzuziehen.
Schreibleitung
MySQL verwendet Schreibsperren, um echte Parallelität zu erreichen. Wenn beispielsweise ein Benutzer die Tabelle bearbeitet, muss ein anderer Benutzer möglicherweise warten, bis der Vorgang abgeschlossen ist, bevor er die Tabelle ändert.
PostgreSQL verfügt jedoch über eine integrierte MVCC-Unterstützung (Multiversion Concurrency Control) ohne Lese- und Schreibsperren. Auf diese Weise schneiden PostgreSQL-Datenbanken bei häufigen und gleichzeitigen Schreiboperationen besser ab.
Leseleistung
PostgreSQL erstellt einen neuen Systemprozess mit erheblicher Speicherzuweisung (ca. 10 MB) für jeden mit der Datenbank verbundenen Benutzer. Es erfordert speicherintensive Ressourcen, um für mehrere Benutzer zu skalieren.
Auf der anderen Seite verwendet MySQL einen einzigen Prozess für mehrere Benutzer. Infolgedessen übertrifft die MySQL-Datenbank PostgreSQL für Anwendungen, die hauptsächlich Daten lesen und Benutzern anzeigen.
Zusammenfassung der Unterschiede: PostgreSQL vs. MySQL
| Kategorie |
MySQL |
PostgreSQL |
| Datenbank-Technologie |
MySQL ist ein rein relationales Datenbankmanagementsystem. |
PostgreSQL ist ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem. |
| Funktionen |
MySQL unterstützt Datenbankfunktionen wie Ansichten, Trigger und Prozeduren nur eingeschränkt. |
PostgreSQL unterstützt die fortschrittlichsten Datenbankfunktionen wie materialisierte Ansichten, INSTEAD OF-Trigger und gespeicherte Prozeduren in mehreren Sprachen. |
| Datentypen |
MySQL unterstützt numerische Datentypen, Zeichen, Datum und Uhrzeit, räumliche Datentypen und JSON-Datentypen. |
PostgreSQL unterstützt alle MySQL-Datentypen sowie geometrische, numerierte, Netzwerkadressen, Arrays, Bereiche, XML, Hstore und Composite. |
| ACID-Compliance |
MySQL ist nur mit InnoDB- und NDB-Cluster-Speicher-Engines ACID-kompatibel. |
PostgreSQL ist immer ACID-konform. |
| Indizes |
MySQL unterstützt B-Tree- und R-Tree-Indizes. |
PostgreSQL unterstützt mehrere Indextypen wie Ausdrucksindexe, Teilindizes und Hash-Indizes sowie Bäume. |
| Leistung |
MySQL hat die Leistung für hochfrequente Leseoperationen verbessert. |
PostgreSQL hat die Leistung für hochfrequente Schreiboperationen verbessert. |
| Unterstützung für Einsteiger |
Der Einstieg in MySQL ist einfacher. Es verfügt über ein breiteres Toolset für nichttechnische Benutzer. |
PostgreSQL ist für den Einstieg komplexer. Es verfügt nur über ein begrenztes Toolset für nichttechnische Benutzer. |
Wie kann AWS Ihre PostgreSQL- und MySQL-Anforderungen unterstützen?
Amazon Webs Services (AWS) bietet verschiedene Services für Ihre PostgreSQL- und MySQL-Anforderungen.
Amazon RDS
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) umfasst eine Reihe verwalteter Services, die das Einrichten, Betreiben und Skalieren von Datenbanken in der Cloud vereinfachen. Mit Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für MySQL können Sie innerhalb von Minuten skalierbare MySQL-Server mit kosteneffizienter und anpassbarer Hardwarekapazität bereitstellen.
In ähnlicher Weise erleichtert Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für PostgreSQL das Einrichten, Betreiben und Skalieren von PostgreSQL-Bereitstellungen in der Cloud. Es verwaltet auch komplexe und zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie PostgreSQL-Softwareupgrades, Speichermanagement und Backups für die Notfallwiederherstellung.
Hier sind weitere Möglichkeiten, wie Sie von der Verwendung von Amazon RDS profitieren können:
- Stellen Sie skalierbare MySQL- und PostgreSQL-Implementierungen mit kosteneffizienter und anpassbarer Hardwarekapazität in wenigen Minuten bereit
- Verwenden Sie Code, Anwendungen und Tools im Zusammenhang mit Ihren vorhandenen Datenbanken wieder
- Sehen Sie sich wichtige Betriebskennzahlen wie Rechen-, Arbeitsspeicher- und Speicherkapazitätsauslastung an
Amazon Aurora
Amazon Aurora ist ein System zur Verwaltung relationaler Datenbanken (RDBMS), das für die Cloud entwickelt wurde und mit MySQL und PostgreSQL kompatibel ist. Aurora kombiniert die Geschwindigkeit und Verfügbarkeit von kommerziellen High-End-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken.
Aurora ist vollständig kompatibel mit MySQL und PostgreSQL. Daher können vorhandene Anwendungen und Tools ausgeführt werden, ohne dass Änderungen erforderlich sind. Sie können zu Amazon Aurora migrieren, um den dreifachen Durchsatz Ihres aktuellen Setups zu erfahren.
Amazon EC2
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) bietet die breiteste und umfangreichste Datenverarbeitungsplattform. Mit über 500 Instances und einer Auswahl des neuesten Prozessors, Speichers, Netzwerks, Betriebssystems und Kaufmodells können Sie die Anforderungen Ihres Workloads optimal erfüllen.
Sie können Amazon EC2 verwenden, um Ihre MySQL- und PostgreSQL-Datenbanken in der Cloud auszuführen. Bei diesem Ansatz müssen Sie Datenbankverwaltungsaufgaben wie Infrastrukturbereitstellung, Datenbankeinrichtung, Tuning, Patching, Backups und Skalierung verwalten.
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