腾讯云pg数据库(pg数据库最新版本)

本文目录：

• 1、PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些？
• 2、2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
• 3、腾讯云怎么安装数据库，连接数据库
• 4、pgsql的主键存储方式

PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些？

1），PostgreSQL是通用型数据库。

PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。

2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。

如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。

3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）

PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。

4），冷热分离

针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。

5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。

OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行

OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件

流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写

时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引

空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。

搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引

NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器

数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL

2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录

进行下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考，数据仅供参考。

DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：

新闻快讯

1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能：

1、性能

2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1）Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 40) 和(f1 = 2 AND f2 40)的查询结果合并。

2）函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1）设置用户变量，请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。

3）新增会话级临时表空间

在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。

4）在线切换Group Replication的状态

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update连表更新，limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name=’hechunyang’ limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name=’HEchunyang’ order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考：

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！

有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：

针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。

例：

如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考：

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。

参考：

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1）分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

2）地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。

3）时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。

4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1）agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。

2）gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显著提升。

3）antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

4）迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进：

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：

新增企业级特性：

新增SQL特性：

新增内核特性：

Admin UI增强：

时间序列

本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构：

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点：

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口变更：

2）主要特性：

云数据库

本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测

1、News

1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：

2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：

3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：

4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性：

使用场景：

官网文档：

3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测

2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本

12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1）自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2）分布式架构

基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。

3）超强性能

具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。

参考链接：

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。

至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：newsletter@dbaplus.cn

感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。

往期回顾：

↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~

腾讯云怎么安装数据库，连接数据库

步骤一：用xshell软件进行服务器的链接

步骤二：在连接好的xshell中运行linux命令。

参考资料： 腾讯云官网论坛：安装mysql数据库-网页链接

pgsql的主键存储方式

PostgreSQL的稳定性极强，Innodb等索引在崩溃，断电之类的灾难场景下 抗击打能力有了长足进步，然而很多 MqSQL用户 都遇到过 Server级的数据库丢失的场景 — MySQL系统库是 MyISAM，相比之下，PG数据库这方面要更好一些。

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的性能指标仍可以位置双曲线甚至对数曲线，到 顶峰之后不在下降，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）。

PG多年来在 GIS（地理信息）领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，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。

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。

PG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。

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MySQL就差很多，很多分析功能都不支持，腾讯内部的存储主要是 MySQL，但是数据分析主要是 Hadoop+ PgSQL。

PG的有多种集群架构可以选择，plproxy可以之hi语句级的镜像或分片，slony可以进行字段级的同步配置，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。

一般关系型数据库字符串有长度限制 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 可以直接访问且无长度限制， 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。

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提交可以完全异步提交，而 MySQL的内存表不够实用（因为表锁的原因）。

pgsql除了存储正常的数据类型外，还支持存储

array，不管是一维数组还是多维数组均支持。

json和jsonb，相比使用 text存储要高效很多。

json和 jsonb在更高的层面上看起来几乎是一样的，但是存储实现上是不同的。

json存储完的文本，json列会每次都解析存储的值，它不支持索引，但 可以为创建表达式索引。

jsonb存储的二进制格式，避免了重新解析数据结构。它支持索引，这意味着 可以不使用指定索引就能查询任何路径。

当我们比较写入数据速度时，由于数据存储 的方式的原因，jsonb会比 json 稍微的慢一点。json列会每次都 解析存储的值，这意味着键的顺序要和输入的 时候一样。但是 jsonb不同，以二进制格式存储且不保证键的顺序。因此如果有软件需要依赖键的顺序，jsonb可能不是最佳选择。使用 jsonb的优势还在于可以轻易的整合关系型数据和非关系型 数据 ，PostgreSQL对于 mongodb这类数据库是一个不小的威胁，毕竟如果一个表中只有一列数据的类型是半结构化的，没有必要为了迁就它而整个表的设计都采用 schemaless的结构。

1. CPU限制

PGSQL

没有CPU核心数限制，有多少CPU核就用多少

MySQL

能用128核CPU，超过128核用不上

2. 配置文件参数

PGSQL

一共有255个参数，用到的大概是80个，参数比较稳定，用上个大版本配置文件也可以启动当前大版本数据库

MySQL

一共有707个参数，用到的大概是180个，参数不断增加，就算小版本也会增加参数，大版本之间会有部分参数不兼容情况

3. 第三方工具依赖情况

PGSQL

只有高可用集群需要依靠第三方中间件，例如：patroni+etcd、repmgr

MySQL

大部分操作都要依靠percona公司的第三方工具（percona-toolkit，XtraBackup），工具命令太多，学习成本高，高可用集群也需要第三方中间件，官方MGR集群还没成熟

4. 高可用主从复制底层原理

PGSQL

物理流复制，属于物理复制，跟SQL Server镜像/AlwaysOn一样，严格一致，没有任何可能导致不一致，性能和可靠性上，物理复制完胜逻辑复制，维护简单

MySQL

主从复制，属于逻辑复制，（sql_log_bin、binlog_format等参数设置不正确都会导致主从不一致）

大事务并行复制效率低，对于重要业务，需要依赖 percona-toolkit的pt-table-checksum和pt-table-sync工具定期比较和修复主从一致

主从复制出错严重时候需要重搭主从

MySQL的逻辑复制并不阻止两个不一致的数据库建立复制关系

5. 从库只读状态

PGSQL

系统自动设置从库默认只读，不需要人工介入，维护简单

MySQL

从库需要手动设置参数super_read_only=on，让从库设置为只读，super_read_only参数有bug，链接：;wfr=spiderfor=pc

6. 版本分支

PGSQL

只有社区版，没有其他任何分支版本，PGSQL官方统一开发，统一维护，社区版有所有功能，不像SQL Server和MySQL有标准版、企业版、经典版、社区版、开发版、web版之分

国内外还有一些基于PGSQL做二次开发的数据库厂商，例如：Enterprise DB、瀚高数据库等等，当然这些只是二次开发并不算独立分支

MySQL

由于历史原因，分裂为三个分支版本，MariaDB分支、Percona分支 、Oracle官方分支，发展到目前为止各个分支基本互相不兼容

Oracle官方分支还有版本之分，分为标准版、企业版、经典版、社区版

7. SQL特性支持

PGSQL

SQL特性支持情况支持94种，SQL语法支持最完善，例如：支持公用表表达式（WITH查询）

MySQL

SQL特性支持情况支持36种，SQL语法支持比较弱，例如：不支持公用表表达式（WITH查询）

关于SQL特性支持情况的对比，可以参考：

8. 主从复制安全性

PGSQL

同步流复制、强同步（remote apply)、高安全，不会丢数据

PGSQL同步流复制：所有从库宕机，主库会罢工，主库无法自动切换为异步流复制（异步模式），需要通过增加从库数量来解决，一般生产环境至少有两个从库

手动解决：在PG主库修改参数synchronous_standby_names =”，并执行命令： pgctl reload ，把主库切换为异步模式

主从数据完全一致是高可用切换的第一前提，所以PGSQL选择主库罢工也是可以理解

MySQL

增强半同步复制 ，mysql5.7版本增强半同步才能保证主从复制时候不丢数据

mysql5.7半同步复制相关参数：

参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count 等待至少多少个从库接收到binlog，主库才提交事务，一般设置为1，性能最高

参数rpl_semi_sync_master_timeout 等待多少毫秒，从库无回应自动切换为异步模式，一般设置为无限大，不让主库自动切换为异步模式

所有从库宕机，主库会罢工，因为无法收到任何从库的应答包

手动解决：在MySQL主库修改参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count=0

9. 多字段统计信息

PGSQL

支持多字段统计信息

MySQL

不支持多字段统计信息

10. 索引类型

PGSQL

多种索引类型（btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap，部分索引，表达式索引）

MySQL

btree 索引，全文索引（低效），表达式索引(需要建虚拟列)，hash 索引只在内存表

11. 物理表连接算法

PGSQL

支持 nested-loop join 、hash join 、merge join

MySQL

只支持 nested-loop join

12. 子查询和视图性能

PGSQL

子查询，视图优化，性能比较高

MySQL

视图谓词条件下推限制多，子查询上拉限制多

13. 执行计划即时编译

PGSQL

支持 JIT 执行计划即时编译，使用LLVM编译器

MySQL

不支持执行计划即时编译

14. 并行查询

PGSQL

并行查询（多种并行查询优化方法），并行查询一般多见于商业数据库，是重量级功能

MySQL

有限，只支持主键并行查询

15. 物化视图

PGSQL

支持物化视图

MySQL

不支持物化视图

16. 插件功能

PGSQL

支持插件功能，可以丰富PGSQL的功能，GIS地理插件，时序数据库插件， 向量化执行插件等等

MySQL

不支持插件功能

17. check约束

PGSQL

支持check约束

MySQL

不支持check约束，可以写check约束，但存储引擎会忽略它的作用，因此check约束并不起作用（mariadb 支持）

18. gpu 加速SQL

PGSQL

可以使用gpu 加速SQL的执行速度

MySQL

不支持gpu 加速SQL 的执行速度

19. 数据类型

PGSQL

数据类型丰富，如 ltree，hstore，数组类型，ip类型，text类型，有了text类型不再需要varchar，text类型字段最大存储1GB

MySQL

数据类型不够丰富

20. 跨库查询

PGSQL

不支持跨库查询，这个跟Oracle 12C以前一样

MySQL

可以跨库查询

21. 备份还原

PGSQL

备份还原非常简单，时点还原操作比SQL Server还要简单，完整备份+wal归档备份（增量）

假如有一个三节点的PGSQL主从集群，可以随便在其中一个节点做完整备份和wal归档备份

MySQL

备份还原相对不太简单，完整备份+binlog备份（增量）

完整备份需要percona的XtraBackup工具做物理备份，MySQL本身不支持物理备份

时点还原操作步骤繁琐复杂

22. 性能视图

PGSQL

需要安装pg_stat_statements插件，pg_stat_statements插件提供了丰富的性能视图：如：等待事件，系统统计信息等

不好的地方是，安装插件需要重启数据库，并且需要收集性能信息的数据库需要执行一个命令：create extension pg_stat_statements命令

否则不会收集任何性能信息，比较麻烦

MySQL

自带PS库，默认很多功能没有打开，而且打开PS库的性能视图功能对性能有影响（如：内存占用导致OOM bug）

23. 安装方式

PGSQL

有各个平台的包rpm包，deb包等等，相比MySQL缺少了二进制包，一般用源码编译安装，安装时间会长一些，执行命令多一些

MySQL

有各个平台的包rpm包，deb包等等，源码编译安装、二进制包安装，一般用二进制包安装，方便快捷

24. DDL操作

PGSQL

加字段、可变长字段类型长度改大不会锁表，所有的DDL操作都不需要借助第三方工具，并且跟商业数据库一样，DDL操作可以回滚，保证事务一致性

MySQL

由于大部分DDL操作都会锁表，例如加字段、可变长字段类型长度改大，所以需要借助percona-toolkit里面的pt-online-schema-change工具去完成操作

将影响减少到最低，特别是对大表进行DDL操作

DDL操作不能回滚

25. 大版本发布速度

PGSQL

PGSQL每年一个大版本发布，大版本发布的第二年就可以上生产环境，版本迭代速度很快

PGSQL 9.6正式版推出时间：2016年

PGSQL 10 正式版推出时间：2017年

PGSQL 11 正式版推出时间：2018年

PGSQL 12 正式版推出时间：2019年

MySQL

MySQL的大版本发布一般是2年~3年，一般大版本发布后的第二年才可以上生产环境，避免有坑，版本发布速度比较慢

MySQL5.5正式版推出时间：2010年

MySQL5.6正式版推出时间：2013年

MySQL5.7正式版推出时间：2015年

MySQL8.0正式版推出时间：2018年

26. returning语法

PGSQL

支持returning语法，returning clause 支持 DML 返回 Resultset，减少一次 Client – DB Server 交互

MySQL

不支持returning语法

27. 内部架构

PGSQL

多进程架构，并发连接数不能太多，跟Oracle一样，既然跟Oracle一样，那么很多优化方法也是相通的，例如：开启大页内存

MySQL

多线程架构，虽然多线程架构，但是官方有限制连接数，原因是系统的并发度是有限的，线程数太多，反而系统的处理能力下降，随着连接数上升，反而性能下降

一般同时只能处理200 ~300个数据库连接

28. 聚集索引

PGSQL

不支持聚集索引，PGSQL本身的MVCC的实现机制所导致

MySQL

支持聚集索引

29. 空闲事务终结功能

PGSQL

通过设置 idle_in_transaction_session_timeout 参数来终止空闲事务，比如：应用代码中忘记关闭已开启的事务，PGSQL会自动查杀这种类型的会话事务

MySQL

不支持终止空闲事务功能

30. 应付超大数据量

PGSQL

不能应付超大数据量，由于PGSQL本身的MVCC设计问题，需要垃圾回收，只能期待后面的大版本做优化

MySQL

不能应付超大数据量，MySQL自身架构的问题

31. 分布式演进

PGSQL

HTAP数据库：cockroachDB、腾讯Tbase

分片集群： Postgres-XC、Postgres-XL

MySQL

HTAP数据库：TiDB

分片集群： 各种各样的中间件，不一一列举

32. 数据库的文件名和命名规律

PGSQL

PGSQL在这方面做的比较不好，DBA不能在操作系统层面（停库状态下）看清楚数据库的文件名和命名规律，文件的数量，文件的大小

一旦操作系统发生文件丢失或硬盘损坏，非常不利于恢复，因为连名字都不知道

PGSQL表数据物理文件的命名/存放规律是： 在一个表空间下面，如果没有建表空间默认在默认表空间也就是base文件夹下，例如：/data/base/16454/3599

base：默认表空间pg_default所在的物理文件夹

16454：表所在数据库的oid

3599：就是表对象的oid，当然，一个表的大小超出1GB之后会再生成多个物理文件，还有表的fsm文件和vm文件，所以一个大表实际会有多个物理文件

由于PGSQL的数据文件布局内容太多，大家可以查阅相关资料

当然这也不能全怪PGSQL，作为一个DBA，时刻做好数据库备份和容灾才是正道，做介质恢复一般是万不得已的情况下才会做

MySQL

数据库名就是文件夹名，数据库文件夹下就是表数据文件，但是要注意表名和数据库名不能有特殊字符或使用中文名，每个表都有对应的frm文件和ibd文件，存储元数据和表/索引数据，清晰明了，做介质恢复或者表空间传输都很方便

33. 权限设计

PGSQL

PGSQL在权限设计这块是比较坑爹，抛开实例权限和表空间权限，PGSQL的权限层次有点像SQL Server，db=》schema=》object

要说权限，这里要说一下Oracle，用Oracle来类比

在ORACLE 12C之前，实例与数据库是一对一，也就是说一个实例只能有一个数据库，不像MySQL和SQL Server一个实例可以有多个数据库，并且可以随意跨库查询

而PGSQL不能跨库查询的原因也是这样，PGSQL允许建多个数据库，跟ORACLE类比就是有多个实例（之前说的实例与数据库是一对一）

一个数据库相当于一个实例，因为PGSQL允许有多个实例，所以PGSQL单实例不叫一个实例，叫集簇（cluster），集簇这个概念可以查阅PGSQL的相关资料

PGSQL里面一个实例/数据库下面的schema相当于数据库，所以这个schema的概念对应MySQL的database

注意点：正因为是一个数据库相当于一个实例，PGSQL允许有多个实例/数据库，所以数据库之间是互相逻辑隔离的，导致的问题是，不能一次对一个PGSQL集簇下面的所有数据库做操作

必须要逐个逐个数据库去操作，例如上面说到的安装pg_stat_statements插件，如果您需要在PGSQL集簇下面的所有数据库都做性能收集的话，需要逐个数据库去执行加载命令

又例如跨库查询需要dblink插件或fdw插件，两个数据库之间做查询相当于两个实例之间做查询，已经跨越了实例了，所以需要dblink插件或fdw插件，所以道理非常简单

权限操作也是一样逐个数据库去操作，还有一个就是PGSQL虽然像SQL Server的权限层次结构db=》schema=》object，但是实际会比SQL Server要复杂一些，还有就是新建的表还要另外授权

在PGSQL里面，角色和用户是一样的，对新手用户来说有时候会傻傻分不清，也不知道怎么去用角色，所以PGSQL在权限设计这一块确实比较坑爹

MySQL

使用mysql库下面的5个权限表去做权限映射，简单清晰，唯一问题是缺少权限角色

user表

db表

host表

tables_priv表

columns_priv表

1. 架构对比

Mysql：多线程

PostgreSql：多进程

多线程架构和多进程架构之间没有绝对的好坏，例如oracle在unix上是多进程架构，在windows上是多线程架构。

2. 对存储过程及事务的支持能力

MySql对于无事务的MyISAM表，采用表锁定，一个长时间运行的查询很可能会长时间的阻碍，而PostgreSQL不会尊在这种问题。

PostgreSQL支持存储过程，要比MySql好，具备本地缓存执行计划的能力。

3. 稳定性及性能

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版本后Mysql企业版有优化，需要付费）

MySql的InnoDB引擎，可以充分优化利用系统的所有内存，超大内存下PG对内存使用的不那么充分（需要根据内存情况合理分配）。

4. 高可用

InnoDB的基于回滚实现的 MVCC 机制，对于 PG 新老数据一起放的基于 XID 的 MVCC机制，是占优的。新老数据一起存放，需要定时触发 VACUUM，会带来多余的 IO 和数据库对象加锁开销，引起数据库整理的并发能力下降。而且 VACUUM 清理不及时，还可能会引发数据膨胀

5. 数据同步方式：

Mysql到现在也是异步复制，pgsql可以做到同步、异步、半同步复制。

Mysql同步是基于binlog复制，属于逻辑复制，类似于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步复制；

Pgsql的同是基于wal，属于物理复制，可以做到同步复制。同时，pgsql还提供stream复制。

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。

Pgsql的主从复制属于物理复制，相对于Mysql基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小。

6. 权限控制对比

MySql允许自定义一套不同的数据级、表级和列的权限，运行指定基于主机的权限

Mysql的merge表提供了 一个独特管理多个表的方法。myisampack可以对只读表进行压缩，以后仍然可以直接访问该表中的行。

7. SQL语句支持能力

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，例如分析函数（Oracle的叫法，PG里叫window函数）

支持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。

PgSql对表名大小写的处理，只有在Sql语句中，表明加双引号，才区分大小写。

在Sql的标准实现上要比Mysql完善，而且功能实现比较严谨。

对表连接支持比较完整，优化器的功能比较完整，支持的索引类型很多，复杂查询能力较强。

Mysql采用索引组织表，这种存储方式非常适合基于主键匹配的查询、删改操作，但是对表结果设计存在约束；

Mysql的Join操作的性能非常的差，只支持Nest Join，所以一旦数据量大，性能就非常的差。PostgresSQL除了支持 Nest Join 和 Sort Merge Join，PostgreSQL还支持正则表达式查询，MySql不支持。

8. 数据类型支持能力

PostgreSQL可以更方便的使用UDF（用户定义函数）进行扩展。

有丰富的几何类型，实际上不止集合类型，PG有大量的字典、数组、bitmap等数据类型，因此PG多年来在 GIS 领域处于优势地位。相比之下Mysql就差很多，instagram就是因为PG的空间数据扩展 PostGIS远远强于 MySql的 my spatial 而采用 PgSql的。Mysql中的空间数据类型有4种，分别是 CEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON，其空间索引只能在存储引擎为 MyiSam的表中创建，用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。不同的存储亲情有差别。MyISAM和InnoDB 都支持 spatial extensions，但差别在于：如果使用MyISAM，可以建立 spatial index，而 InnoDB是不支持的。

pgsql对json支持比较好，还有很逆天的fdw功能，就是把别的数据库中的表当自己的用。

pgsql的字段类型支持的多，有很多mysql没有的类型，但是实际中有时候用到。

一半关系型数据库的字符串长度8k左右，无限长的 TEXT 类型的功能受限，只能作为外部带数据访问。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。

postgresql 有函数，用于报表、统计很方便

PG支持 R-Trees这样可扩展的索引类型，可以方便的处理一些特殊数据。

PG可以使用函数和条件所以，使得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。

9. 如可过程容错能力

大批量数据入库，PostgreSql要求所有的数据必须完全满足要求，有一条错误，整个数据入库过程失败。MySql无此问题。

10. 表组织方式

pgsql用继承的方式实现分区表，让分区表的使用不方便且性能差，这点比不上mysql。

pg主表采用堆表存放，MySQL采用索引组织表，能够支持比MySql更大的数据量。

MySql分区表的实现要优于PG的基于继承表的分区实现，主要体现在分区个数达到成千上万后的处理性能差异很大。

11. 开发结构

对于web应用来所，mysql 5.6 的内置 MC API 功能很好用，PgSQL差一些。

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。

好文要顶 关注我 收藏该文  

茄子777

粉丝 – 0 关注 – 0

+加关注

00

« 上一篇： 多线程中的wait与join

» 下一篇： 负载均衡相关

posted @ 2022-11-02 16:20 茄子777 阅读(55) 评论(0) 编辑 收藏 举报

刷新评论刷新页面返回顶部

登录后才能查看或发表评论，立即 登录 或者 逛逛 博客园首页

【推荐】阿里云新人特惠，爆款云服务器2核4G低至0.46元/天

【推荐】双十一同价！腾讯云云服务器抢先购，低至4.2元/月

编辑推荐：

· 一个有趣的 nginx HTTP 400 响应问题分析

· 谁说.NET没有GC调优？只改一行代码就让程序不再占用内存

· 为什么标准库的模板变量都是 inline 的

· .net 如何优雅的使用 EFCore

· 在 C# 中使用 Halcon 开发视觉检测程序

阅读排行：

· Entity Framework Core 7中高效地进行批量数据插入

· 除了 filter 还有什么置灰网站的方式？

· 快速绘制流程图「GitHub 热点速览 v.22.47」

· 使用.NET7和C#11打造最快的序列化程序-以MemoryPack为例

· 私藏！资深数据专家SQL效率优化技巧 ⛵

【腾讯云pg数据库】的内容来源于互联网，如引用不当，请联系我们修改。