PostgreSQL vs. MySQL: Ihre Unterschiede untersuchen

Relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) wie PostgreSQL und MySQL sind für die Speicherung, Organisation und den Zugriff auf Daten für Anwendungen und Analysen von entscheidender Bedeutung. PostgreSQL und MySQL sind beliebte Open-Source-Datenbanken mit langer Geschichte und umfangreichem Funktionsumfang.

Allerdings unterscheiden sich PostgreSQL und MySQL in ihrer technischen Architektur und Designphilosophie. Wenn Sie bei der Auswahl einer Datenbank für Ihre Anwendung nicht weiterkommen, ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie.

Wir befassen uns mit den technischen, praktischen und strategischen Unterschieden zwischen PostgreSQL und MySQL. Lass uns anfangen.

Ein kurzer Hintergrund zu PostgreSQL und MySQL

Bevor wir uns mit den Vergleichen befassen, stellen wir kurz PostgreSQL und MySQL vor.

PostgreSQL ist eine relationale Open-Source-Datenbank auf Unternehmensebene. PostgreSQL wurde von über 45 % der 76.000 Befragten der aktuellen StackOverflow-Entwicklerumfrage verwendet und überholte MySQL und wurde 2024 zur beliebtesten Datenbank.

PostgreSQL legt Wert auf die Einhaltung von Standards, Erweiterbarkeit und bewährte Architekturen. Das PostgreSQL-Projekt begann 1986 an der University of California in Berkeley und hat Funktionen entwickelt, die sich auf Zuverlässigkeit, Robustheit, Datenintegrität und Korrektheit konzentrieren.

Postgres verwendet ein fünfstufiges System:

1. Instanz (auch Cluster genannt)
2. Datenbank
3. Schema
4. Tisch
5. Spalte

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines einfachen Benutzer Tabelle in PostgreSQL und Einfügen einiger Zeilen:

CREATE TABLE users (
user_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

MySQL ist ein Open-Source-RDBMS wurde 1995 von der schwedischen Firma MySQL AB gegründet, die später von Oracle übernommen wurde. Bei der Entwicklung von Web- und eingebetteten Anwendungen stehen traditionell Geschwindigkeit, Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund. Das Design von MySQL legt Wert auf eine schnelle Lese- und Schreibleistung.

MySQL verwendet ein vierstufiges System:

1. Beispiel
2. Datenbank
3. Tisch
4. Spalte

So können Sie die Benutzertabelle in MySQL erstellen:

CREATE TABLE users (
user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

Wie Sie vielleicht bemerken, sind beide Abfragen bis auf die ähnlich INT AUTO_INCREMENT wechselt zu SERIAL.

Interessante Tatsache: PostgreSQL unterstützt das NASA-Schlüsselwort „allballs“ (was „alle Nullen“ bedeutet) als eine weitere Möglichkeit, die Zeit um Mitternacht (lokal und UTC) auszudrücken:

postgres=# SELECT 'allballs'::TIME;
time
----------
00:00:00
(1 row)

Wie schneiden diese beiden Open-Source-Datenbankgiganten ab? Lassen Sie uns weiter erkunden.

PostgreSQL vs. MySQL: Leistungsvergleich

Sowohl PostgreSQL als auch MySQL bieten eine hervorragende Leistung, es gibt jedoch keinen klaren Gewinner zwischen ihnen.

Wenn Sie die Lese-/Schreibgeschwindigkeit testen, werden Sie feststellen, dass die Leistung von PostgreSQL und MySQL nicht konsistent ist. Dies liegt daran, dass die Datenbankleistung stark von Ihrem spezifischen Workload-Typ, der Hardwarekonfiguration, dem Datenbankschema und den Indizes und insbesondere der Optimierung der Datenbankkonfiguration abhängt. Im Wesentlichen hängt die Leistung stark von der Arbeitslast und den Konfigurationen Ihrer Anwendung ab.

Es gibt fünf allgemeine Kategorien von Arbeitslasten:

• CRUD: Einfache READ-, WRITE-, UPDATE- und DELETE-Operationen.
• OLTP: Transaktionale, komplexe Vorgänge der Datenverarbeitung.
• OLAP: Analytische Batch-Prozesse.
• HTAP: Hybride Transaktions- und Analyseverarbeitung.
• Zeitfolgen: Zeitreihendaten mit sehr einfachen, aber hochfrequenten Zugriffsmustern.

Wenn Sie mit einem dieser Workflows arbeiten, werden Sie Folgendes beobachten:

PostgreSQL ist bekannt Bewältigen Sie hohe OLAP- und OLTP-Arbeitslasten recht effizient. Bei diesen Workloads handelt es sich um extrem komplexe, lang andauernde Abfragen, die riesige Datensätze analysieren – beispielsweise Business-Intelligence-Abfragen oder Geodatenanalysen.

„Mit Postgres kann ich eine Planschätzung „vor der Ausführung der Abfrage“ sowie einen Plan „nach der Ausführung“ anzeigen. Letzteres gibt mir detaillierte Informationen darüber, wie die Abfrage tatsächlich ausgeführt wurde, wie lange jeder einzelne Schritt in der Abfrage gedauert hat, welche Indizes verwendet wurden und wie viel Speicher jeder Schritt verbrauchte.“

– Reddit-Benutzer, mwdb

MySQL ist im Allgemeinen gut für einfachere CRUD- und OLTP-Workloads Dazu gehören schnellere Lese- und Schreibvorgänge, wie Web- oder Mobilanwendungen.

Beide Datenbanken können je nach Serverkonfiguration und Ihrem Schema für hybride Arbeitslasten mit einer Mischung aus OLTP- und OLAP-Abfrageanforderungen glänzen.

Wenn es um pure Leistung auf optimierter Hardware geht, PostgreSQL lässt sich im Allgemeinen besser skalieren um den großen Speicher, schnellere Prozessoren und mehr Kerne zu nutzen, die auf der Hardware verfügbar sind.

Lesen Sie Leistung

MySQL hat im Allgemeinen schnellere Lesezeiten für Anwendungen als Schreibvorgänge. Nach den jüngsten Aktualisierungen von PostgreSQL hat es jedoch die Unterschiede in der Lesegeschwindigkeit aufgeholt.

Dieser Leseleistungsvorteil ergibt sich aus der unterschiedlichen Architektur der beiden Systeme – die Speicher-Engines von MySQL sind stark für schnellen sequenziellen Single-Thread-Zugriff optimiert.

Natürlich kann PostgreSQL mit angepassten Optimierungen und Schemata auch für viele Anwendungen eine hervorragende Leseleistung liefern. Aber im Auslieferungszustand hat MySQL oft die Nase vorn.

Schreibleistung

Wenn es um die Schreibleistung geht, einschließlich Massenladevorgängen und komplexen Abfragen, die Daten ändern, besteht allgemeiner Konsens darüber, dass PostgreSQL besser funktioniert.

Seine MVCC-Architektur (Multi-Version Concurrency Control) bietet PostgreSQL den großen Vorteil, dass mehrere Sitzungen Daten mit minimalem Sperren gleichzeitig aktualisieren können.

Wenn Ihre Anwendung viele gleichzeitige Benutzer beim Ändern von Daten unterstützen muss, kann der Schreibdurchsatz von PostgreSQL die Leistung von MySQL übertreffen.

Komplexe Abfrageleistung

Auch bei erweiterten analytischen Abfragen, die umfangreiche Tabellenscans, Sortierungen oder Analysefunktionen durchführen, übertrifft PostgreSQL MySQL in vielen Fällen – und das mit deutlichem Vorsprung.

Der ausgereifte SQL-Abfrageoptimierer und die Unterstützung für erweiterte SQL-Syntax verschaffen PostgreSQL einen Vorteil bei der schnellen Ausführung komplexer Analyseabfragen. MySQL hat sich in letzter Zeit erheblich verbessert, verlässt sich jedoch stärker auf die manuelle Abfrageoptimierung.

Wenn es also um Business-Intelligence- oder Data-Warehousing-Anforderungen geht, bei denen es auf die Leistung komplexer Multi-Table-SQL ankommt, ist PostgreSQL oft die beste Lösung.

Die Konfiguration wirkt sich auf die Leistung aus

Natürlich können Datenbanken für unterschiedliche Arbeitslasten konfiguriert und optimiert werden. Also, für jeden Anwendungsfall, das “am besten” Das System hängt immer noch erheblich von der zugrunde liegenden Serverhardware, dem Betriebssystem, dem Speichersubsystem, der Datenbankkonfiguration und dem Schemadesign ab.

BenchANT zeigt hervorragend, wie sich verschiedene Server auf die Leistung einer Datenbank auswirken können.

Darüber hinaus hat die Hardwarekonfiguration auch einen erheblichen Einfluss auf die Leistung Ihrer Datenbank. Wenn Sie beispielsweise einen VPS mit NVMe-Speicher verwenden, ist der zugrunde liegende Speicher viel schneller als eine normale Festplatte, sodass Ihre Datenbankvorgänge extrem schnell ablaufen.

Allerdings gibt es kein allgemeingültig schnellstes System – Ihre Laufleistung hängt von Ihrer Umgebung und Ihrem Tuning ab.

„Verbindungsmanagement ist das beste Argument für MySQL. Dennoch gibt es eigentlich keinen wirklichen Grund, PostgreSQL nicht in irgendeinem relationalen Anwendungsfall zu verwenden. Dies gilt insbesondere, wenn man die Entwicklungen der letzten 3 Jahre berücksichtigt. Postgresql ist allen Konkurrenten um Jahre voraus, wenn es um relationale Datenbanken geht und sogar darüber hinaus. Die aufstrebende Community, der erstaunlich organisierte Quellcode und die fast gottgleiche Dokumentation sind nur drei der überzeugenden Argumente.“

— Reddit-Benutzer themusician985

Wann Sie MySQL in Betracht ziehen sollten

MySQL ist PostgreSQL häufig überlegen, da es weniger Systemressourcen für einfache Schemata und Anwendungen benötigt, die von schnellem Schlüsselwert-Lesezugriff dominiert werden. Web- und Mobilanwendungen mit größeren Anforderungen an Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und verteilte Lesevorgänge können von den Stärken von MySQL profitieren.

Wann Sie PostgreSQL in Betracht ziehen sollten

Aufgrund der architektonischen Vorteile von PostgreSQL lohnt es sich, es für Workloads in Betracht zu ziehen, die komplexe Schreibzugriffsmuster, Geschäftsanalyseabfragen oder Flexibilität bei den Datentypen erfordern. Wenn Ihnen Datenbankadministratoren für die Konfiguration und Abfrageoptimierung zur Verfügung stehen, bietet PostgreSQL eine kompetente Grundlage.

PostgreSQL vs. MySQL: Funktionsvergleich

Beide Datenbanken sind voll funktionsfähig, weisen jedoch erhebliche Unterschiede bei den unterstützten Datentypen, Funktionen und Gesamtfunktionssätzen auf.

Datentypunterstützung

PostgreSQL unterstützt einen breiteren Satz nativer Datentypen und ermöglicht so mehr Flexibilität in Ihren Datenbankschemata:

• Geometrische Typen für GIS-Systeme
• Netzwerkadresstypen wie IPV4/IPV6
• Natives JSON und JSONB – optimiertes binäres JSON
• XML-Dokumente
• Array-Typen
• Spalten mit mehreren Datentypen

„Postgres verfügt über eine gute Array-Verwaltung. Sie können also Array-Typen wie ein Array von Ints oder ein Array von Varchars in Ihrer Tabelle speichern. Es gibt auch verschiedene Array-Funktionen und Operatoren, um die Arrays zu lesen, sie zu manipulieren usw.“

– Reddit-Benutzer, mwdb

MySQL verfügt über eine grundlegendere Datentypisierung – hauptsächlich numerische, Datums-/Uhrzeit- und Zeichenfolgenfelder, kann aber über JSON-Spalten oder räumliche Erweiterungen eine ähnliche Flexibilität erreichen.

Funktionale Sprachen

PostgreSQL ermöglicht das Schreiben von Funktionen und gespeicherten Prozeduren in verschiedenen Sprachen – SQL, C, Python, JavaScript und mehr – für mehr Flexibilität.

Im Gegensatz dazu müssen in MySQL gespeicherte Routinen in SQL codiert werden, während Sie die Anwendungslogik weiterhin in verschiedenen Allzwecksprachen schreiben können.

Wenn Sie also Anwendungslogik oder komplexe Berechnungen direkt in Datenbankprozeduren einbetten müssen, bietet PostgreSQL deutlich mehr Flexibilität.

GIS-Unterstützung

Für räumliche Datensätze, die in kartografischen/geografischen Anwendungen verwendet werden, bietet PostgreSQL über seine PostGIS-Erweiterung hervorragende integrierte Funktionen. Standortabfragen, Punkte innerhalb von Polygonen und Näherungsberechnungen funktionieren sofort.

Die räumliche Unterstützung von MySQL ist eingeschränkter, es sei denn, Sie verwenden eine räumliche Engine eines Drittanbieters wie MySQL Spatial oder Integration MySOL. Für GIS-Systeme ist PostgreSQL mit PostGIS im Allgemeinen einfacher und leistungsfähiger le Lösung.

Reproduzieren

Beide Datenbanken bieten Replikation, sodass Datenbankänderungen instanzübergreifend synchronisiert werden können. Standardmäßig basiert die PostgreSQL-Replikation auf WAL-Dateien (Write Ahead Log), wodurch Websites skaliert werden können, um so viele Datenbankserver einzubinden, wie Sie möchten.

Daher erleichtert PostgreSQL die Skalierung von Lesereplikaten, die genau mit bestimmten Datenteilen synchronisiert sind, die sich ändern. Für MySQL sind möglicherweise Tools von Drittanbietern erforderlich.

Architektur und Skalierbarkeit

PostgreSQL und MySQL unterscheiden sich erheblich in ihren Gesamtarchitekturen, was sich auf ihre Skalierbarkeit und Leistungsprofile auswirkt.

Das objektrelationale Modell von PostgreSQL

Ein wichtiges Architekturmerkmal von PostgreSQL ist die Einhaltung des objektrelationalen Modells, was bedeutet, dass Daten ähnliche Eigenschaften wie Objekte in der objektorientierten Programmierung annehmen können. Zum Beispiel:

• Tabellen können Eigenschaften von anderen Tabellen erben.
• Datentypen können spezielle Verhaltensweisen aufweisen.
• Funktionen sind Merkmale von Datentypen.

Diese objektrelationale Struktur ermöglicht die Modellierung komplexer realer Daten näher an Anwendungsobjekten und -entitäten. Dies hat jedoch seinen Preis: Um umfassendere Datenbeziehungen zu verfolgen, sind ausgefeiltere interne Systeme erforderlich.

Die objektrelationalen Erweiterungen bieten somit eine hervorragende Flexibilität, was zu einem Leistungsaufwand im Vergleich zu einem streng relationalen System führt.

Das reine relationale Modell von MySQL

Im Gegensatz dazu folgt MySQL einem rein relationalen Modell, das sich auf ein einfaches Datentabellenschema und Beziehungen über Fremdschlüssel konzentriert. Dieses einfachere Modell führt zu einer guten Leistung für Website-gesteuerte Transaktions-Workloads.

Die erweiterte MySQL-Nutzung mit umfangreichen JOIN-Vorgängen oder lokalisierter Geschäftslogik lässt sich besser über Anwendungscode als über Datenbankanpassungen handhaben. MySQL setzt in seiner Kernarchitektur auf Einfachheit statt auf Flexibilität.

Im Gegensatz zu PostgreSQL ist MySQL eine rein relationale Datenbank ohne objektorientierte Funktionen. Jede Datenbank besteht aus einzelnen Tabellen ohne Vererbung oder benutzerdefinierte Typen. JSON bietet in letzter Zeit eine gewisse Flexibilität bei der Dokumentendatenbank.

Durch die Vermeidung von Objektfunktionen erreicht MySQL jedoch bei vielen Workloads eine höhere Out-of-the-Box-Leistung, es fehlen jedoch die tieferen Modellierungsfunktionen von PostgreSQL.

Daher ist MySQL für einfache Daten schneller, während sich PostgreSQL besser an die Komplexität anpasst. Wählen Sie basierend auf Ihren Datenzugriffs- und Skalierungsanforderungen.

Schreibskalierung mit Multiversion Concurrency Control (MVCC)

Ein Bereich, in dem sich PostgreSQL besonders hervorhebt, ist die horizontale Schreibskalierung, die es vielen gleichzeitigen Sitzungen ermöglicht, Daten über verteilte Server hinweg mithilfe des MVCC-Modells zu ändern.

Dieses MVCC-Modell sorgt selbst für gemischte Lese-/Schreib-Workloads für hervorragende Parallelität und ermöglicht PostgreSQL-Datenbanken die Skalierung eines sehr großen Durchsatzes durch Replikation. Schreibvorgänge werden parallel ausgeführt und anschließend synchronisiert.

MySQL InnoDB erreicht eine ähnliche Parallelität durch Sperren auf Zeilenebene anstelle von MVCC. In Tests hat sich die Architektur von PostgreSQL jedoch bei hohen Schreiblasten als skalierbarer erwiesen.

Im Wesentlichen unterstützt PostgreSQL letztendlich eine stärkere Schreibskalierung, wenn auch mit mehr Server-Overhead. MySQL ist für die Leseskalierung leichter.

PostgreSQL vs. MySQL: Zuverlässigkeit und Datenschutz

PostgreSQL und MySQL bieten robuste Sicherheitsmaßnahmen und Zuverlässigkeitsmechanismen – wobei PostgreSQL Wert auf Langlebigkeit legt, während MySQL auf Hochverfügbarkeit setzt.

Zugriffskontrolle und Verschlüsselung

PostgreSQL und MySQL bieten außerdem Benutzerkontenkontrollen, Rechteverwaltung und Netzwerkverschlüsselungsfunktionen für die Sicherheit. Kritische Elemente wie SSL-Verbindungen, Kennwortrichtlinien und rollenbasierte Sicherheit auf Zeilenebene gelten gleichermaßen.

Allerdings gibt es einige Unterschiede bei der Verschlüsselung:

• Native Data-at-Rest-Verschlüsselung: PostgreSQL 13 hat das pgcrypto-Modul für die transparente Tablespace-Verschlüsselung des Dateisystems hinzugefügt. MySQL verfügt nicht über eine native Verschlüsselung, unterstützt aber Plugins.
• Leichte Zeilenzugriffsrichtlinien: PostgreSQL verfügt über RLS und MASK für Rollen, um die Zeilensichtbarkeit bis hin zu Datendomänen durch Richtlinien zu verwalten. MySQL kann Ansichten verwenden, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen, aber es ist nicht so robust.

Während beide RDBMS-Systeme sensible Daten über SSL/TLS-Verschlüsselung für Clientverbindungen schützen, bietet PostgreSQL etwas mehr Verschlüsselungsalgorithmen, Aktivitätsüberwachung und integrierte Zugriffskontrolloptionen als MySQL.

PostgreSQL-Zuverlässigkeit durch WAL

PostgreSQL verwendet die Write-Ahead-Protokollierung (WAL), bei der Datenänderungen im Protokoll aufgezeichnet werden, bevor die tatsächlichen Datenänderungen auftreten.

Dies schützt vor Datenverlust, selbst bei Abstürzen oder Stromausfällen, und beugt einer Beschädigung der Datenbank vor.

Die WAL-Protokolle in PostgreSQL pflegen eine konsistente Kette von Änderungen in der Warteschlange für alle Transaktionen, die eine schnelle Wiedergabe und Wiederherstellung von Daten ermöglichen.

Dieser Mechanismus ermöglicht Funktionen wie Streaming-Replikation, parallele Abfragen und Point-in-Time-Recovery (PITR) zu früheren Zuständen, ohne dass vollständige Backups erforderlich sind.

Insgesamt trägt WAL dazu bei, Datenhaltbarkeitsgarantien und Leistungssteigerungen für die Wiederherstellung und Replikation nach einem Absturz aufrechtzuerhalten.

MySQL-Hochverfügbarkeit

Um Ausfallzeiten zu minimieren, bietet MySQL robustes Hochverfügbarkeits-Clustering, das bei einem Ausfall eines einzelnen Servers automatisch einen Failover durchführt – und das bei minimaler Unterbrechung. Die automatische Förderung von Replikaten und die schnelle Neusynchronisierung machen Ausfälle zu einem seltenen Szenario.

Während MySQL 5.7 keine integrierte Hochverfügbarkeit enthielt, führte MySQL 8 einen InnoDB-Cluster für automatisiertes Failover zwischen Knoten ein.

PostgreSQL erreicht außerdem eine hohe Verfügbarkeit durch Replikationstools wie Slony, Londiste oder pgpool-II, die Trigger-basiertes oder Middleware-Failover ermöglichen. Allerdings fehlt PostgreSQL die native Clustering-Integration von MySQL, obwohl Sie eine hohe Verfügbarkeit erreichen können.

Wenn Ihre Anwendung also eine 100-prozentige Serververfügbarkeit ohne manuelle Eingriffe erfordert, sind die nativen Clustering-Funktionen von MySQL möglicherweise besser geeignet. Das ist auch einer der Gründe, warum WordPress, ein Content-Management-System, das 43 % des Internets betreibt, weiterhin MySQL verwendet.

Community-Unterstützung und Bibliotheken

Angesichts der langen Geschichte beider Datenbanken und der großen Benutzerbasis bieten PostgreSQL und MySQL hilfreiche Foren, Dokumentationsbibliotheken und Tools von Drittanbietern. Allerdings fallen einige Unterschiede auf.

Laut Google Trends ist das Interesse an MySQL deutlich zurückgegangen und nähert sich PostgreSQL an. Allerdings verfügen beide Datenbanken immer noch über eine starke Anhängerschaft und Benutzerbasis, was ihnen eine gute Unterstützung durch die Community verschafft.

PostgreSQL-Community

Die PostgreSQL-Entwicklung wird von der PostgreSQL Global Development Group verwaltet – einem Team offener Community-Entwickler, die weltweit zusammenarbeiten. Tausende Benutzer und Mitwirkende beteiligen sich an den E-Mail-Listen, IRC-Kanälen, Blogs und Veranstaltungen.

Sie veranstalten auch Konferenzen wie die PGConf, auf denen die Postgres-Community regelmäßig zusammenkommt. Insgesamt sorgt ein robustes, leistungsfähiges Support-Ökosystem für den Fortschritt von PostgreSQL.

MySQL-Community

Als äußerst beliebte Open-Source-Datenbank genießt MySQL auch Online-Community-Unterstützung. Die MySQL Developer Zone bietet umfangreiche Dokumentation und Foren zur Fehlerbehebung und nächsten Schritten. Große Konferenzen wie Percona Live diskutieren die neuesten Best Practices für die Verwendung von MySQL.

Die Übernahme von MySQL hat Oracle auch dabei geholfen, die dringend benötigten Investitionen in neue Versionen und kommerzielle Supportangebote für diejenigen zu tätigen, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Obwohl MySQL nicht so grundlegend wie PostgreSQL ist, verfügen MySQL-Benutzer über großartige Community-Ressourcen.

Vergleich der Supporttiefe

Beide Datenbanken verfügen außerdem über hervorragende Community-Support-Netzwerke. PostgreSQL bietet angesichts der inhärenten Komplexität der Datenbank erweiterte technische Ratschläge und eine hervorragende Dokumentation. Ihre Dokumentation ist im Gegensatz zu den meisten anderen technischen Dokumenten auch etwas frech. Hier ein Auszug:

„Das erste Jahrhundert beginnt am 01.01.0001 00:00:00 n. Chr., obwohl sie es damals noch nicht wussten. Diese Definition gilt für alle Länder des gregorianischen Kalenders. Es gibt keine Jahrhundertnummer 0, Sie gehen von -1 Jahrhundert zu 1 Jahrhundert. Wenn Sie damit nicht einverstanden sind, richten Sie Ihre Beschwerde bitte an: Papst, Kathedrale St. Peter von Rom, Vatikan.“

– PostgreSQL-Dokumentation zu EXTRACT, date_part

Die MySQL-Community bietet eine umfassendere Erfahrung bei der Perfektionierung von Einsteiger-Anwendungsfällen wie Webanwendungen.

Erwarten Sie jedoch für beide Datenbanken engagierte, fürsorgliche Benutzergemeinschaften, die bereit sind, die Nutzung und das Wachstum zu steuern.

Typische Anwendungsfälle

Angesichts der bisher hervorgehobenen Unterschiede tendieren PostgreSQL und MySQL zu einigen unterschiedlichen Anwendungsfällen. Allerdings funktionieren beide RDBMS-Systeme oft einwandfrei für Webanwendungen, die Datenzeilen lesen und schreiben.

PostgreSQL-Anwendungsfälle

PostgreSQL eignet sich hervorragend für sehr datenintensive Analyseaufgaben wie:

• Business Intelligence mit komplexen laufenden aggregierten Abfragen über Millionen von Zeilen.
• Data Warehousing und Berichterstellung über viele Tabellen-JOINS und -Bedingungen hinweg.
• Datenwissenschaft und maschinelles Lernen erfordern die Array-, Hstore-, JSON- und benutzerdefinierten Datentypen von PostgreSQL.
• Geodaten- und mehrdimensionale Analyse über PostGIS und spezialisierte Verarbeitung. Beispiele hierfür sind Echtzeit-Standortdaten, Satellitenbilder, Klimadaten und Geometriemanipulation.

Diese nutzen die Flexibilität von PostgreSQL.

Spezifische vertikale Anwendungsfälle gibt es in den Bereichen Recht, Medizin, Forschung, Versicherungen, Regierung und Finanzen, die sich in Richtung Big-Data-Analyse bewegen.

Beispiele aus der Praxis sind Reddit, Apple, Instagram, Systemgenetikforschung des Johns Hopkins Hospital, Werbeanalysen der New York Times, Amtrak-Bahnkundenverfolgung, Gap-Mitarbeiterplanungssystem, Skype-Anrufdetailaufzeichnungen usw.

MySQL-Anwendungsfälle

MySQL konzentriert sich auf reine Geschwindigkeit, einfache Entwicklung und einfache Skalierbarkeit, die Web- und Mobilanwendungen eigen sind. Besondere Stärken zeichnen sich aus für:

• Leistungsstarke Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) für E-Commerce-Websites und Web-Apps, die einen extremen Durchsatz bei Lese- und Schreibvorgängen erfordern, die zahlreiche diskrete Tabellen pro Zeile berühren. Denken Sie an ausgereifte Websites in Größenordnungen wie Airbnb, Twitter, Facebook und Uber.
• Menge Mehrspieler Online (MMO)-Spiele mit einer riesigen Spielerbasis, die gleichzeitig nahezu in Echtzeit unterstützt werden.
• Mobile Anwendungen und das Internet der Dinge (IoT) erfordern kompakte Datenbanken, die lokal gebündelt oder in Edge-Geräte eingebettet werden müssen, mit gelegentlicher Synchronisierung zurück zu Rechenzentren.
• Software-as-a-Service (SaaS) Multi-Tenant-Plattformen können Datenbanken bei Bedarf schnell skalieren und dabei die Daten getrennt halten.

Diese Anwendungen priorisieren Verfügbarkeit und Lese-/Schreibgeschwindigkeit im Webmaßstab gegenüber umfassenden Analysefunktionen oder datenwissenschaftlichen Tools. Im Jahr 2016 wechselte Uber ebenfalls von PostgreSQL zurück zu MySQL, was diesen Übergang eine Zeit lang zum Gesprächsthema der Tech-Community machte.

Es gibt viele große Unternehmen, die MySQL verwenden, darunter WordPress, Wikipedia, Facebook, Google AdWords, Zendesk, Mint, Uber, Square, Pinterest, Github, Netflix-Filmsuche, YouTube-Videometadaten usw.

Migration von MySQL zu PostgreSQL oder umgekehrt

Angesichts der Beliebtheit beider Datenbanken werden viele Entwickler möglicherweise zwischen MySQL und PostgreSQL wechseln. Was sollten sie während dieses Datenbankmigrationsprozesses erwarten?

Insgesamt funktioniert die Migration voll funktionsfähiger relationaler Datenbanken zwischen MySQL und PostgreSQL dank der hervorragenden verfügbaren Migrationstools in den meisten Fällen recht reibungslos. Weitaus mehr SQL-Syntax und -Funktionen überschneiden sich als unterscheiden sich. Datentypen lassen sich normalerweise gut übersetzen, obwohl Probekonvertierungen hilfreich sind.

Lassen Sie uns einige der wichtigsten Herausforderungen untersuchen, die es zu bewältigen gilt:

Umgang mit Datentypänderungen

Bei der Migration von Schemata von MySQL nach PostgreSQL oder Achten Sie umgekehrt genau auf eventuelle Datentypkonflikte:

• Die AUTO_INCREMENT-Spalten von MySQL werden in PostgreSQL zu SERIAL.
• PostgreSQL-Arrays erfordern zusätzliche Syntaxänderungen, da es in MySQL keinen ähnlichen Datentyp gibt.
• Überprüfen Sie die Konvertierung von Datums-/Uhrzeitdaten.

Testen Sie Migrationen anhand von Kopien von Produktionsdaten, um die Genauigkeit zu überprüfen. Nicht übereinstimmende Datentypen können Anwendungen schnell zum Scheitern bringen, wenn sie nicht behoben werden.

Migration gespeicherter Prozeduren

Wenn Sie für die Geschäftslogik stark auf gespeicherte Prozeduren angewiesen sind, erfordert deren Migration zwischen MySQL und PostgreSQL ein Umschreiben des Codes.

Wesentliche Unterschiede in ihren prozeduralen Sprachen, wie z. B. die Trennzeichensyntax, beeinträchtigen häufig die Codeportabilität. Bestätigen Sie außerdem, dass die Berechtigungen für Produktionsabläufe intakt bleiben.

Validieren Sie Ihre Migration daher gründlich und gehen Sie nicht davon aus, dass die Funktionen zwischen den Plattformen sauber umgesetzt werden.

Client-Kompatibilität

Anwendungen, die auf PostgreSQL- und MySQL-Clientbibliotheken basieren, müssen bei einem Umgebungswechsel ebenfalls neu konfiguriert werden:

• Verbindungszeichenfolgen aktualisieren.
• Ersetzen Sie die Nutzung der Clientbibliothek.
• Leiten Sie API-Aufrufe auf eine neue Plattform um.

Das Ändern der zugrunde liegenden Datenbank erfordert auch Anwendungsänderungen. Integrieren Sie aktualisierte Konnektivität in Ihre Checkliste für Migrationstests.

Schemaänderungen von RDBMS-Funktionen

Bewerten Sie die Tabellenvererbung, die Sicherheit auf Zeilenebene und die fein abgestimmten Benutzerberechtigungen von PostgreSQL im Vergleich zu MySQL-Ansichten und -Triggern, um zu sehen, ob die Logik auf neue, verbesserte Konstrukte umgestellt werden sollte, die in jeder Datenbank verfügbar sind. Funktionen, die sich auf die Funktionalität auswirken, tendieren dazu, sauberer zu migrieren und näher an den SQL-Standards zu bleiben.

Änderungen am Anwendungscode

Aktualisieren Sie natürlich die verwendeten Verbindungszeichenfolgen und Treiber. Optimieren Sie außerdem die Leistungsstärken jeder Datenbank. MySQL nutzt möglicherweise mehr App-seitige Verknüpfungen und Präsentationslogik, die jetzt ausschließlich in SQL auf PostgreSQL verfügbar ist. Andererseits kann PostgreSQL nun Geschäftsregelansätze implementieren, die bisher nur über MySQL-Trigger und gespeicherte Prozeduren möglich waren.

Glücklicherweise abstrahieren viele Datenzugriffs-Frameworks wie Hibernate den Entwicklern einige Unterschiede, indem sie die offengelegte proprietäre Syntax einschränken. Bewerten Sie auch, ob ORM- oder Client-Änderungen sinnvoll sind.

Durch die richtige Planung, Bewertung der Auswirkungen von Änderungen und Bereitstellungsumgebungen wird der Migrationsstress minimiert, sodass das Beste, was jede Datenbank bietet, erfolgreich genutzt werden kann.

Verwenden Sie Migrationstools

Glücklicherweise helfen einige Tools dabei, Schemata und Daten einfacher zwischen MySQL und PostgreSQL zu verschieben:

• pgLoader: Beliebtes Datenmigrationsdienstprogramm für den Umstieg auf PostgreSQL.
• AWS SCT: Datenbankkonverter für homogene Migrationen.

Diese glätten automatisch viele Betriebssystem-/Umgebungskompatibilitätsprobleme und garantieren gleichzeitig identische Daten auf allen Systemen.

Planen Sie also Zeit für Konvertierungen/Tests ein, nutzen Sie aber automatisierte Tools zum Austauschen von Datenbanken.

Was ist die richtige Datenbank für Sie?

Die Entscheidung zwischen PostgreSQL und MySQL hängt maßgeblich von Ihren spezifischen Anwendungsanforderungen und Teamfähigkeiten ab, aber ein paar Schlüsselfragen können Ihre Entscheidung leiten:

Welche Arten von Daten werden Sie speichern? Wenn Sie mit komplexeren und vernetzten Daten arbeiten müssen, machen die flexiblen Datentypen und das objektrelationale Modell von PostgreSQL dies viel einfacher.

Wie geschäftskritisch sind Abfrageleistung und Skalierbarkeit? MySQL bewältigt den Durchsatz besser für Webanwendungen mit hohem Datenverkehr, die schnellere Lesevorgänge erfordern. Aber PostgreSQL hat sich für gemischte Lese-/Schreib-Workloads auf Unternehmensebene als stärker erwiesen.

Über welche Verwaltungsfähigkeiten verfügt Ihr Team? PostgreSQL belohnt aufgrund seiner umfassenden Konfigurierbarkeit fortgeschrittene Datenbankkenntnisse. MySQL ist für Administratoren ohne ausgezeichnete SQL-Kenntnisse einfacher, produktiv zu arbeiten.

Plattformen wie DreamHost machen das Hosten von Datenbankservern mit VPS, dedizierten Servern und Cloud-Hosting einfach und unkompliziert. DreamHost kümmert sich um Sicherheit und automatische Backups, um Abläufe zu optimieren, sodass Sie sich auf die Nutzung von Daten für geschäftliche Erkenntnisse konzentrieren können.

Überlassen Sie also die Bereitstellung und Verwaltung dem DBA-Team von DreamHost, während Sie die ideale Datenplattform für Ihr Wachstum entwerfen. PostgreSQL und MySQL bieten Open-Source-Ökonomie mit Unternehmenszuverlässigkeit, wenn sie von bewährten Cloud-Experten betrieben werden. Die beste Datenbank für Ihre App erwartet Sie wahrscheinlich – probieren Sie es noch heute aus!