MySQL
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MySQL聲稱自己是最流行的開源數(shù)據(jù)庫。LAMP中的M指的就是MySQL。構建在LAMP上的應用都會使用MySQL，如WordPress、Drupal等大多數(shù)php開源程序。MySQL最初是由MySQL AB開發(fā)的，然后在2008年以10億美金的價格賣給了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收購。Oracle支持MySQL的多個版本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded與Community。其中有一些是免費下載的，另外一些則是收費的。其核心代碼基于GPL許可，由于MySQL被控制在Oracle，社區(qū)擔心會對MySQL的開源會有影響，所以開發(fā)了一些分支，比如： MariaDB和Percona。
PostgreSQL
PostgreSQL標榜自己是世界上最先進的開源數(shù)據(jù)庫。PostgreSQL的一些粉絲說它能與Oracle相媲美，而且沒有那么昂貴的價格和傲慢的客服。最初是1985年在加利福尼亞大學伯克利分校開發(fā)的，作為Ingres數(shù)據(jù)庫的后繼。PostgreSQL是完全由社區(qū)驅動的開源項目。它提供了單個完整功能的版本，而不像MySQL那樣提供了多個不同的社區(qū)版、商業(yè)版與企業(yè)版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT許可，組織可以使用、復制、修改和重新分發(fā)代碼，只需要提供一個版權聲明即可。
MySQL與PostgreSQL的對比
MySQL的背后是一個成熟的商業(yè)公司，而PostgreSQL的背后是一個龐大的志愿開發(fā)組。這使得MySQL的開發(fā)過程更為慎重，而PostgreSQL的反應更為迅速。這樣的兩種背景直接導致了各自固有的優(yōu)點和缺點。
PostgreSQL相對于MySQL的優(yōu)勢
1)不僅僅是關系型數(shù)據(jù)庫
除了存儲正常的數(shù)據(jù)類型外，還支持存儲：
array，不管是一位數(shù)組還是多為數(shù)組均支持
json(hStore)和jsonb，相比使用text存儲接送要高效很多
json和jsonb之間的區(qū)別
jsonb和json在更高的層面上看起來幾乎是一樣的，但在存儲實現(xiàn)上是不同的。
json存儲完的文本，json列會每次都解析存儲的值，它不支持索引，但你可以為查詢創(chuàng)建表達式索引。
jsonb存儲的二進制格式，避免了重新解析數(shù)據(jù)結構。它支持索引，這意味著你可以不使用指定的索引就能查詢任何路徑。
當我們比較寫入數(shù)據(jù)速度時，由于數(shù)據(jù)存儲的方式的原因，jsonb會比json稍微的慢一點。json列會每次都解析存儲的值，這意味著鍵的順序要和輸入的時候一樣。但jsonb不同，以二進制格式存儲且不保證鍵的順序。因此，如果你有軟件需要依賴鍵的順序，jsonb可能不是你的應用的最佳選擇。使用jsonb的優(yōu)勢還在于你可以輕易的整合關系型數(shù)據(jù)和非關系型數(shù)據(jù)， PostgreSQL對于mongodb這類的基于文檔的數(shù)據(jù)庫是個不小的威脅，畢竟如果一個表中只有一列數(shù)據(jù)的類型是半結構化的，沒有必要為了遷就它而整個表的設計采用schemaless的結構。
2)支持地理信息處理擴展
PostGIS 為PostgreSQL提供了存儲空間地理數(shù)據(jù)的支持，使PostgreSQL成為了一個空間數(shù)據(jù)庫，能夠進行空間數(shù)據(jù)管理、數(shù)量測量與幾何拓撲分析。在功能上，和MYSQL對比，PostGIS具有下列優(yōu)勢：
O2O業(yè)務場景中的LBS業(yè)務使用PostgreSQL + PostGIS有無法比擬的優(yōu)勢。
3)可以快速構建REST API
PostgREST 可以方便的為任何 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫提供完全的 RESTful API 服務。
4)支持樹狀結構
支持R-trees這樣可擴展的索引類型，可以更方便地處理一些特殊數(shù)據(jù)。MySQL 處理樹狀的設計會很復雜, 而且需要寫很多代碼, 而 PostgreSQL 可以高效處理樹結構。
5)有極其強悍的 SQL 編程能力
支持遞歸，有非常豐富的統(tǒng)計函數(shù)和統(tǒng)計語法支持。
MySQL：支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 語句。存儲過程可以用 SQL 和 C++ 編寫。用戶定義函數(shù)可以用 SQL、C 和 C++ 編寫。
PostgreSQL：沒有單獨的存儲過程，都是通過函數(shù)實現(xiàn)的。用戶定義函數(shù)可以用 PL/pgSQL(專用的過程語言)、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 編寫。
6)外部數(shù)據(jù)源支持
可以把 70 種外部數(shù)據(jù)源 (包括 Mysql, Oracle, CSV, hadoop …) 當成自己數(shù)據(jù)庫中的表來查詢。Postgres有一個針對這一難題的解決方案：一個名為“外部數(shù)據(jù)封裝器(Foreign Data Wrapper，F(xiàn)DW)”的特性。該特性最初由PostgreSQL社區(qū)領袖Dave Page四年前根據(jù)SQL標準SQL/MED(SQL Management of External Data)開發(fā)。FDW提供了一個SQL接口，用于訪問遠程數(shù)據(jù)存儲中的遠程大數(shù)據(jù)對象，使DBA可以整合來自不相關數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，將它們存入Postgres數(shù)據(jù)庫中的一個公共模型。這樣，DBA就可以訪問和操作其它系統(tǒng)管理的數(shù)據(jù)，就像在本地Postgres表中一樣。例如，使用FDW for MongoDB，數(shù)據(jù)庫管理員可以查詢來自文檔數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，并使用SQL將它與來自本地Postgres表的數(shù)據(jù)相關聯(lián)。借助這種方法，用戶可以將數(shù)據(jù)作為行、列或JSON文檔進行查看、排序和分組。他們甚至可以直接從Postgres向源文檔數(shù)據(jù)庫寫入(插入、更細或刪除)數(shù)據(jù)，就像一個一體的無縫部署。也可以對Hadoop集群或MySQL部署做同樣的事。FDW使Postgres可以充當企業(yè)的中央聯(lián)合數(shù)據(jù)庫或“Hub”。
7)沒有字符串長度限制
一般關系型數(shù)據(jù)庫的字符串有限定長度8k左右，無限長 TEXT 類型的功能受限，只能作為外部大數(shù)據(jù)訪問。而PostgreSQL的 TEXT 類型可以直接訪問，SQL語法內置正則表達式，可以索引，還可以全文檢索，或使用xml xpath。MySQL 的各種text字段有不同的限制，要手動區(qū)分 small text, middle text, large text… PostgreSQL 沒有這個限制，text 能支持各種大小。
8)支持圖結構數(shù)據(jù)存儲
沒有具體使用過，具體可以自己搜索下。參考鏈接：
9)支持窗口函數(shù)
窗口函數(shù)提供跨行相關的當前查詢行集執(zhí)行計算的能力。僅當調用跟著OVER子句的聚集函數(shù)，作為窗口函數(shù);否則它們作為常規(guī)的聚合函數(shù)。窗口也是一種分組，但和 group by 的分組不同。窗口，可以提供分組之外，還可以執(zhí)行對每個窗口進行計算。可以相像成是group by 后，然后對每個分組進行計算，而不像Group by ，只是單純地分組。MySQL 不支持 OVER 子句, 而PostgreSQL支持。OVER 子句能簡單的解決 “每組取 top 5” 的這類問題。MySQL支持的SQL語法(ANSI SQL標準)的很小一部分。不支持遞歸查詢、通用表表達式(Oracle的with 語句)或者窗口函數(shù)(分析函數(shù))。
10)對索引的支持更強
PostgreSQL 的可以使用函數(shù)和條件索引，這使得PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的調優(yōu)非常靈活，mysql就沒有這個功能，條件索引在web應用中很重要。對于索引類型：
MySQL：取決于存儲引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。
PostgreSQL：支持 B-樹、哈希、R-樹和 Gist 索引。
InnoDB的表和索引都是按相同的方式存儲。也就是說表都是索引組織表。這一般要求主鍵不能太長而且插入時的主鍵最好是按順序遞增，否則對性能有很大影響。PostgreSQL不存在這個問題。
索引類型方面，MySQL取決于存儲引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。PostgreSQL支持 B-樹、哈希、R-樹和 Gist 索引。
11)集群支持更好
Mysql Cluster可能與你的想象有較大差異。開源的cluster軟件較少。復制(Replication)功能是異步的并且有很大的局限性。例如，它是單線程的(single-threaded)，因此一個處理能力更強的Slave的恢復速度也很難跟上處理能力相對較慢的Master。
PostgreSQL有豐富的開源cluster軟件支持。plproxy 可以支持語句級的鏡像或分片，slony 可以進行字段級的同步設置，standby 可以構建WAL文件級或流式的讀寫分離集群，同步頻率和集群策略調整方便，操作非常簡單。
另外，PostgreSQL的主備復制屬于物理復制，相對于MySQL基于binlog的邏輯復制，數(shù)據(jù)的一致性更加可靠，復制性能更高，對主機性能的影響也更小。對于WEB應用來說，復制的特性很重要，mysql到現(xiàn)在也是異步復制，pgsql可以做到同步，異步，半同步復制。還有mysql的同步是基于binlog復制，類似oracle golden gate,是基于stream的復制，做到同步很困難，這種方式更加適合異地復制，pgsql的復制基于wal，可以做到同步復制。同時，pgsql還提供stream復制。
12)事務隔離做的更好
MySQL 的事務隔離級別 repeatable read 并不能阻止常見的并發(fā)更新, 得加鎖才可以, 但悲觀鎖會影響性能, 手動實現(xiàn)樂觀鎖又復雜. 而 PostgreSQL 的列里有隱藏的樂觀鎖 version 字段, 默認的 repeatable read 級別就能保證并發(fā)更新的正確性, 并且又有樂觀鎖的性能。
13)對于字符支持更好一些
MySQL 里需要 utf8mb4 才能顯示 emoji 的坑, PostgreSQL 沒這個坑。
14)對表連接支持較完整
對表連接支持較完整，MySQL只有一種表連接類型:嵌套循環(huán)連接(nested-loop),不支持排序-合并連接(sort-merge join)與散列連接(hash join)。PostgreSQL都支持。
15)存儲方式支持更大的數(shù)據(jù)量
PostgreSQL主表采用堆表存放，MySQL采用索引組織表，能夠支持比MySQL更大的數(shù)據(jù)量。
16)時間精度更高
MySQL對于時間、日期、間隔等時間類型沒有秒以下級別的存儲類型，而PostgreSQL可以精確到秒以下。
17)優(yōu)化器的功能較完整
MySQL對復雜查詢的處理較弱，查詢優(yōu)化器不夠成熟，explain看執(zhí)行計劃的結果簡單。性能優(yōu)化工具與度量信息不足。
PostgreSQL很強大的查詢優(yōu)化器，支持很復雜的查詢處理。explain返回豐富的信息。提供了一些性能視圖，可以方便的看到發(fā)生在一個表和索引上的select、delete、update、insert統(tǒng)計信息，也可以看到cache命中率。網(wǎng)上有一個開源的pgstatspack工具。
18)序列支持更好
MySQL 不支持多個表從同一個序列中取 id, 而 PostgreSQL 可以。
19)對子查詢支持更好
對子查詢的支持。雖然在很多情況下在SQL語句中使用子查詢效率低下，而且絕大多數(shù)情況下可以使用帶條件的多表連接來替代子查詢，但是子查詢的存在在很多時候仍然不可避免。而且使用子查詢的SQL語句與使用帶條件的多表連接相比具有更高的程序可讀性。幾乎任何數(shù)據(jù)庫的子查詢 (subquery) 性能都比 MySQL 好。
20)增加列更加簡單
MySQL表增加列，基本上是重建表和索引，會花很長時間。PostgreSQL表增加列，只是在數(shù)據(jù)字典中增加表定義，不會重建表.
MySQL相對于PostgreSQL的優(yōu)勢
1)MySQL比PostgreSQL更流行
流行對于一個商業(yè)軟件來說，也是一個很重要的指標，流行意味著更多的用戶，意味著經受了更多的考驗，意味著更好的商業(yè)支持、意味著更多、更完善的文檔資料。易用，很容易安裝。第三方工具，包括可視化工具，讓用戶能夠很容易入門。
2)回滾實現(xiàn)更優(yōu)
innodb的基于回滾段實現(xiàn)的MVCC機制，相對PG新老數(shù)據(jù)一起存放的基于XID的MVCC機制，是占優(yōu)的。新老數(shù)據(jù)一起存放，需要定時觸發(fā)VACUUM，會帶來多余的IO和數(shù)據(jù)庫對象加鎖開銷，引起數(shù)據(jù)庫整體的并發(fā)能力下降。而且VACUUM清理不及時，還可能會引發(fā)數(shù)據(jù)膨脹。
3)在Windows上運行更可靠
與PostgreSQL相比，MySQL更適宜在Windows環(huán)境下運行。MySQL作為一個本地的Windows應用程序運行(在 NT/Win2000/WinXP下，是一個服務)，而PostgreSQL是運行在Cygwin模擬環(huán)境下。PostgreSQL在Windows下運行沒有MySQL穩(wěn)定，應該是可以想象的。
4)線程模式相比進程模式的優(yōu)勢
MySQL使用了線程，而PostgreSQL使用的是進程。在不同線程之間的環(huán)境轉換和訪問公用的存儲區(qū)域顯然要比在不同的進程之間要快得多。
進程模式對多CPU利用率比較高。進程模式共享數(shù)據(jù)需要用到共享內存，而線程模式數(shù)據(jù)本身就是在進程空間內都是共享的，不同線程訪問只需要控制好線程之間的同步。
線程模式對資源消耗比較少。所以MySQL能支持遠比PostgreSQL多的更多的連接。但PostgreSQL中有優(yōu)秀的連接池軟件軟件，如pgbouncer和pgpool，所以通過連接池也可以支持很多的連接。
5)權限設置上更加完善
MySQL在權限系統(tǒng)上比PostgreSQL某些方面更為完善。PostgreSQL只支持對于每一個用戶在一個數(shù)據(jù)庫上或一個數(shù)據(jù)表上的 INSERT、SELECT和UPDATE/DELETE的授權，而MySQL允許你定義一整套的不同的數(shù)據(jù)級、表級和列級的權限。對于列級的權限， PostgreSQL可以通過建立視圖，并確定視圖的權限來彌補。MySQL還允許你指定基于主機的權限，這對于目前的PostgreSQL是無法實現(xiàn)的，但是在很多時候，這是有用的。
6)存儲引擎插件化機制
MySQL的存儲引擎插件化機制，使得它的應用場景更加廣泛，比如除了innodb適合事務處理場景外，myisam適合靜態(tài)數(shù)據(jù)的查詢場景。
7)適應24/7運行
MySQL可以適應24/7運行。在絕大多數(shù)情況下，你不需要為MySQL運行任何清除程序。PostgreSQL目前仍不完全適應24/7運行，這是因為你必須每隔一段時間運行一次VACUUM。
8)更加試用于簡單的場景
PostgreSQL只支持堆表，不支持索引組織表，Innodb只支持索引組織表。
索引組織表的優(yōu)勢：表內的數(shù)據(jù)就是按索引的方式組織，數(shù)據(jù)是有序的，如果數(shù)據(jù)都是按主鍵來訪問，那么訪問數(shù)據(jù)比較快。而堆表，按主鍵訪問數(shù)據(jù)時，是需要先按主鍵索引找到數(shù)據(jù)的物理位置。
索引組織表的劣勢：索引組織表中上再加其它的索引時，其它的索引記錄的數(shù)據(jù)位置不再是物理位置，而是主鍵值，所以對于索引組織表來說，主鍵的值不能太大，否則占用的空間比較大。
對于索引組織表來說，如果每次在中間插入數(shù)據(jù)，可能會導致索引分裂，索引分裂會大大降低插入的性能。所以對于使用innodb來說，我們一般最好讓主鍵是一個無意義的序列，這樣插入每次都發(fā)生在最后，以避免這個問題。
由于索引組織表是按一個索引樹，一般它訪問數(shù)據(jù)塊必須按數(shù)據(jù)塊之間的關系進行訪問，而不是按物理塊的訪問數(shù)據(jù)的，所以當做全表掃描時要比堆表慢很多，這可能在OLTP中不明顯，但在數(shù)據(jù)倉庫的應用中可能是一個問題。
總結
MySQL從一開始就沒有打算做所有事情，因而它在功能方面有一定的局限性，并不能滿足一些先進應用程序的要求。MySQL對某些功能(例如引用、事務、審計等)的實現(xiàn)方式使得它與其他的關系型數(shù)據(jù)庫相比缺少了一些可靠性。對于簡單繁重的讀取操作，使用PostgreSQL可能有點小題大做，同時性能也比MySQL這樣的同類產品要差。除非你需要絕對的數(shù)據(jù)完整性，ACID遵從性或者設計復雜，否則PostgreSQL對于簡單的場景而言有點多余。
如何你確定只在MySQL和PostgreSQL中進行選擇，以下規(guī)則總是有效的：
如果你的操作系統(tǒng)是Windows，你應該使用MySQL。
當絕對需要可靠性和數(shù)據(jù)完整性的時候，PostgreSQL是更好的選擇。
如果需要數(shù)據(jù)庫執(zhí)行定制程序，那么可擴展的PostgreSQL是更好的選擇。
你的應用處理的是地理數(shù)據(jù)，由于R-TREES的存在，你應該使用PostgreSQL。
如果你對數(shù)據(jù)庫并不了十分了解，甚至不知道事務、存儲過程等究竟是什么，你應該使用MySQL。
問題源自一個帥哥在建索引發(fā)生表鎖的問題。先介紹一下Postgresql的建索引語法： Version:9.1 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ CONCURRENTLY ] [ name ] ON table [ USING method ] ( { column | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ) [ WITH ( storage_parameter = value [, ... ] ) ] [ TABLESPACE tablespace ] [ WHERE predicate ] 這里不解釋語法的諸多參數(shù)使用(排序，使用方法，填充因子等)，主要說一下concurrently的使用場景。 正常情況下Postgresql建立普通btree索引時會阻塞DML(insert,update,delete)操作，直到索引完成，期間讀操作不受阻塞。當只有一個用戶操作這當然沒問題，但是在生產環(huán)境，并發(fā)比較高的情況下，特別是大表建索引就不能這么操作了，不然用戶要跳起來罵娘了，點個按鈕一天還沒反應過來。--使用 Postgresql提供了一個參數(shù)，可以在線建立索引的時候避免因寫數(shù)據(jù)而鎖表，這個參數(shù)叫concurrently。使用很簡單，就是用create index concurrently來代替create index即可。--副作用 當然了，使用這個參數(shù)是有副作用的，不使用這個參數(shù)建索引時DB只掃描一次表，使用這個參數(shù)時，會引發(fā)DB掃兩次表，同時等待所有潛在會讀到該索引的事務結束，這么一來，系統(tǒng)的CPU和IO，內存等會受一點影響，所以綜合考慮，仍然讓用戶自行選擇，而不是默認。--失敗 在使用concurrently參數(shù)建索引時，有可能會遇到失敗的情況，比如建唯一索引索引發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有重復，又或者用戶發(fā)現(xiàn)建索引時建錯字段的，取消建索引操作了。此時該表上會存在一個索引，這是因為帶這個參數(shù)的建索引命令一經發(fā)出，就首先會在系統(tǒng)的日志表里先插一個索引記錄進去，又因為這個索引最終建失敗了，所以會被標記一個INVALID的狀態(tài)，如下： postgres=# \d t_kenyon Table public.t_kenyon Column | Type | Modifiers --------+---------+----------- col | integer |Indexes:idx btree (col) INVALID--重建 遇到上述失效的索引重建時兩個辦法，一個是drop index index_name，然后再執(zhí)行create index concurrently。還有一個是執(zhí)行reindex index_name命令，但是后者不支持concurrent參數(shù)。--總結
是因為同時更新事物失誤。
通常在數(shù)據(jù)庫中最小粒度的鎖是行鎖，當一個事務正在更新某條記錄時，另一個事務如果要更新同一條記錄（或者申請這一條記錄的鎖），則必須等待鎖釋放。
通常持鎖的時間需要保持到事務結束，也就是說，如果一個長事務持有了某條記錄的鎖，其他會話要持有這條記錄的鎖，可能要等很久。
PostgreSQL有pldbgapi擴展，先安裝此擴展。 首先，需要將debug的模組載入到PostgreSQL服務器中去。做法是: 在pgAdminIII中以管理員登錄，然后選擇菜單“工具-服務器配置-postgresql.conf”， 在配置窗口中，雙擊項目"shared_preload_libraries"...
數(shù)據(jù)庫事物單個邏輯單元工作執(zhí)行的一系列操作，就是一些sql語句，也可以是多條
1、查詢正在運行的進程
2、查看等待中的進程
3、釋放鎖定
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