• 如何选择高速存储、查询数据库


    作者:方圆
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    一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。
    二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。
    三、PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位,因为它有丰富的几何类型,实际上不止几何类型,PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型,相比之下mysql就差很多,instagram就是因为PG的空间数据库扩展POSTGIS远远强于MYSQL的my spatial而采用PGSQL的。
    四、PG 的“无锁定”特性非常突出,甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作,这个和PGSQL的MVCC实现有关系。
    五、PG 的可以使用函数和条件索引,这使得PG数据库的调优非常灵活,mysql就没有这个功能,条件索引在web应用中很重要。
    六、PG有极其强悍的 SQL 编程能力(9.x 图灵完备,支持递归!),有非常丰富的统计函数和统计语法支持,比如分析函数(ORACLE的叫法,PG里叫window函数),还可以用多种语言来写存储过程,对于R的支持也很好。这一点上MYSQL就差的很远,很多分析功能都不支持,腾讯内部数据存储主要是MYSQL,但是数据分析主要是HADOOP+PGSQL(听李元佳说过,但是没有验证过)。
    七、PG 的有多种集群架构可以选择,plproxy 可以支持语句级的镜像或分片,slony 可以进行字段级的同步设置,standby 可以构建WAL文件级或流式的读写分离集群,同步频率和集群策略调整方便,操作非常简单。
    八、一般关系型数据库的字符串有限定长度8k左右,无限长 TEXT 类型的功能受限,只能作为外部大数据访问。而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问,SQL语法内置正则表达式,可以索引,还可以全文检索,或使用xml xpath。用PG的话,文档数据库都可以省了。
    九,对于WEB应用来说,复制的特性很重要,mysql到现在也是异步复制,pgsql可以做到同步,异步,半同步复制。还有mysql的同步是基于binlog复制,类似oracle golden gate,是基于stream的复制,做到同步很困难,这种方式更加适合异地复制,pgsql的复制基于wal,可以做到同步复制。同时,pgsql还提供stream复制。
    十,pgsql对于numa架构的支持比mysql强一些,比MYSQL对于读的性能更好一些,pgsql提交可以完全异步,而mysql的内存表不够实用(因为表锁的原因)
    最后说一下我感觉 PG 不如 MySQL 的地方。
    第一,MySQL有一些实用的运维支持,如 slow-query.log ,这个pg肯定可以定制出来,但是如果可以配置使用就更好了。
    第二是mysql的innodb引擎,可以充分优化利用系统所有内存,超大内存下PG对内存使用的不那么充分,
    第三点,MySQL的复制可以用多级从库,但是在9.2之前,PGSQL不能用从库带从库。
    第四点,从测试结果上看,mysql 5.5的性能提升很大,单机性能强于pgsql,5.6应该会强更多.
    第五点,对于web应用来说,mysql 5.6 的内置MC API功能很好用,PGSQL差一些。
    另外一些:
    pgsql和mysql都是背后有商业公司,而且都不是一个公司。大部分开发者,都是拿工资的。
    说mysql的执行速度比pgsql快很多是不对的,速度接近,而且很多时候取决于你的配置。
    对于存储过程,函数,视图之类的功能,现在两个数据库都可以支持了。
    另外多线程架构和多进程架构之间没有绝对的好坏,oracle在unix上是多进程架构,在windows上是多线程架构。
    很多pg应用也是24/7的应用,比如skype. 最近几个版本VACUUM基本不影响PGSQL 运行,8.0之后的PGSQL不需要cygwin就可以在windows上运行。
    至于说对于事务的支持,mysql和pgsql都没有问题。

     

    MySQL 处理树状回复的设计会很复杂, 而且需要写很多代码, 而 Pg 可以高效处理树结构:  http://www.slideshare.net/quipo/trees-in-the-database-advanced-data-structures

    它可以高效处理图结构, 轻松实现 "朋友的朋友的朋友" 这种功能:

    FDW--它可以把 70 种外部数据源 (包括 Mysql, Oracle, CSV, hadoop ...) 当成自己数据库中的表来查询:  https://wiki.postgresql.org/wiki/FDW?nocache=1

     

     

     

    postgres数据库 性能测试:http://blog.csdn.net/bigbigtreewhu/article/details/51545288

    postrgres数据库 高可用性,负载均衡,复制与集群方案介绍  : https://my.oschina.net/liuyuanyuangogo/blog/497746

     

    阿里SQL介绍:  http://www.infoq.com/cn/news/2016/09/AliSQL-ali-cloud-AliSQL

    TokuDB的特点验证 : http://www.tuicool.com/articles/vAbIFjb

    阿里SQL测试报告样例 : https://github.com/alibaba/AliSQL/wiki/AliSQL-Performance-benchmark

    阿里SQL秒杀场景测试报告样例:  https://github.com/alibaba/AliSQL/wiki/AliSQL-Performance-benchmark-for-inventory

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