MySQL VS PostgreSQL

MySQL

MySQL ist eines der weltweit beliebtesten Managementsysteme für relationale Open-Source-Datenbanken (RDBMS). Es wurde erstmals 1995 von dem schwedischen Unternehmen MySQL AB entwickelt, das später 2008 von Sun Microsystems und 2010 von Oracle übernommen wurde. Es ist eine von vielen SQL-Datenbanken, einschließlich SQLite.

Oracle entwickelt und unterstützt weiterhin MySQL und bietet kostenlose Community- und kostenpflichtige Commercial-Editionen mit zusätzlichen Funktionen und Support.

MySQL ist für seine Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit bekannt und erlangte insbesondere in der Webentwicklung schnell Bedeutung als Schlüsselkomponente des LAMP-Stacks (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python).

Es wird häufig für verschiedene Anwendungen verwendet, von kleinen persönlichen Projekten bis hin zu Großunternehmenssystemen. Es ist die Backend-Datenbank für viele beliebte Content-Management-Systeme (wie WordPress, Joomla und Drupal) und Web-Anwendungen. Während ursprünglich Geschwindigkeit und Einfachheit im Vordergrund standen, wurden neuere Versionen mit erweiterten Funktionen ausgestattet, um die SQL-Compliance und -Funktionen zu verbessern.

PostgreSQL

PostgreSQL, oft auch einfach nur „Postgres“ genannt, ist ein leistungsstarkes Open Source Object Relational Database Management System (ORDBMS). Die Entwicklung stammt aus dem Ingres-Projekt an der University of California, Berkeley, das 1986 begann und dessen erste Veröffentlichung unter dem Namen Postgres später erfolgte. Es wird von einer globalen Entwickler- und Unternehmensgemeinschaft, der sogenannten PostgreSQL Global Development Group, entwickelt und gewartet.  

PostgreSQL ist stolz auf seine strikte Einhaltung von SQL-Standards, seine Erweiterbarkeit, seine Robustheit und seinen Fokus auf Datenintegrität. Im Gegensatz zu MySQL, das ursprünglich hauptsächlich ein RDBMS war, enthält PostgreSQL objektorientierte Funktionen.

Sie unterstützt komplexe Abfragen, erweiterte Datentypen und leistungsstarke Funktionen wie Transaktionsintegrität, Parallelitätssteuerung (MVCC) und Erweiterbarkeit. Benutzer können ihre eigenen Datentypen, Funktionen und Operatoren definieren.

Daher ist sie eine beliebte Wahl für komplexe analytische Anwendungen, Data Warehousing, geospatiale Datenbanken (über die PostGIS-Erweiterung) und Anwendungen, die ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Datenkorrektur erfordern. Seine freizügige Open-Source-Lizenz trägt ebenfalls zu seiner breiten Akzeptanz bei.

Die Flexibilität von PostgreSQL macht es dank seiner leistungsstarken Erweiterungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet. Tools wie PostGIS unterstützen erweiterte Geodaten-Analysen, während pgvector die effiziente Handhabung von KI-bezogenen Vektordaten ermöglicht und PostgreSQL über traditionelle relationale Workloads hinaus erweitert.

Datenbanktypen

Der Typ des Datenbanksystems hängt davon ab, wie die Daten strukturiert, gespeichert und aufgerufen werden. Obwohl es viele Varianten gibt, sind relationale Datenbanken und NoSQL-Datenbanken zwei dominante Paradigmen der modernen Datenverwaltung.

Um die richtige Technologie für eine bestimmte Anforderung auszuwählen, ist es von entscheidender Bedeutung, die grundlegenden Unterschiede zu verstehen. Der Schwerpunkt dieses Vergleichs liegt auf MySQL und PostgreSQL, die beide in erster Linie unter das relationale Modell fallen.

Relationale Datenbanken

Eine relationale Datenbank, häufig auch als relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) bezeichnet, ist seit Jahrzehnten der Grundstein der Datenverwaltung.

Sie organisieren Daten in einer Tabelle oder einer Gruppe von Tabellen (auch Beziehungen genannt), die aus Zeilen (Datensätzen oder Tupeln) und Spalten (Feldern oder Attributen) bestehen. Jede Tabelle verfügt über eine vordefinierte Struktur, ein sogenanntes Schema, das die Datentypen und Einschränkungen jeder Spalte vorgibt. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Strukturierte Daten Daten passen jedes Mal perfekt in Zeilen und Spalten.
• Schema: Eine vordefinierte Struktur erzwingt Datenkonsistenz.
• Beziehungen : Tabellen können mithilfe von Primär- und Fremdschlüsseln miteinander verknüpft werden, was komplexe Abfragen ermöglicht, die Daten aus mehreren Tabellen verknüpfen.
• SQL (Structured Query Language) : Die Standardsprache zum Definieren, Bearbeiten und Abfragen von Daten in relationalen Datenbanken, z. B. SQLite und MySQL.

Relationale Datenbanken zeichnen sich in Szenarien aus, die eine hohe Datenintegrität, komplexe Abfragefunktionen und strukturierte Datenkonsistenz erfordern. Beispiele hierfür sind Finanzsysteme, Bestandsverwaltung und herkömmliche Unternehmensanwendungen. MySQL und PostgreSQL sind führende Beispiele für relationale Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL, oft als „Nicht nur SQL“ interpretiert, umfasst eine Vielzahl von Datenbanktechnologien, die entstanden sind, um die Beschränkungen relationaler Datenbanken zu beheben, insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit, Performance für große Datensätze und Flexibilität beim Umgang mit unstrukturierten oder teilstrukturierten Daten.

Im Gegensatz zu den strengen Schemaanforderungen von RDBMS bieten NoSQL-Datenbanken oft flexiblere Datenmodelle. Zu den wichtigsten Merkmalen und Typen zählen:

• Flexible Schemas: Viele NoSQL-Datenbanken sind ohne Schema oder haben dynamische Schemas, sodass sich die Datenstruktur leicht weiterentwickeln kann.
• Skalierbarkeit: Oft für horizontales Scaling (Scale-Out) über viele Server ausgelegt, verarbeitet große Datenmengen und hohe Traffic-Lasten.
• Dokumentdatenbanken: Speichern Sie Daten in Formaten wie JSON oder BSON (z. B. MongoDB, Couchbase).
• Key-Value-Stores: Speichern einfacher Schlüssel-Wert-Paare (z. B. Valkey, Memcached)

Einige bieten optimierbare Konsistenz, aber viele NoSQL-Datenbanken priorisieren Verfügbarkeit und Partitionstoleranz gegenüber strikter Konsistenz und halten sich manchmal an das BASE-Modell (Basically Available, Soft State, Eventual Consistent).

NoSQL-Datenbanken sind gut geeignet für Big-Data-Anwendungen, Echtzeit-Webanwendungen, Content-Management-Systeme, die verschiedene Medientypen handhaben, und Szenarien, in denen Entwicklungs-Agilität und Skalierung von entscheidender Bedeutung sind. Sie bieten Alternativen, wenn die starre Struktur oder Skalierungseinschränkungen traditioneller relationaler Datenbanken zu einer Herausforderung werden.

Datenverwaltung

Effektives Datenmanagement beinhaltet die Kontrolle der Datenkonsistenz, die Verarbeitung des gleichzeitigen Benutzerzugriffs (Parallelität) und die Sicherstellung der Transaktionsintegrität. MySQL und Postgres verfolgen in diesen Bereichen unterschiedliche Strategien und Philosophien.

Datentypsteuerelement

PostgreSQL ist weithin für seinen strikten Ansatz zur Datentypkontrolle bekannt. Wenn Daten eingefügt oder aktualisiert werden, überprüft PostgreSQL diese streng anhand des für die Spalte definierten Datentyps und der damit verbundenen Einschränkungen.

Der Vorgang wird normalerweise mit einem Fehler zurückgewiesen, wenn die Daten nicht konform sind. Diese strenge Durchsetzung gewährleistet ein hohes Maß an Datenintegrität, indem verhindert wird, dass ungültige oder implizit konvertierte Daten in die Datenbank gelangen. Eine explizite Typumwandlung ist im Allgemeinen erforderlich, wenn Konvertierungen erforderlich sind.

MySQL hat je nach konfiguriertem SQL-Modus in der Vergangenheit mehr Nachsicht bei der Datentypüberprüfung gezeigt. In nicht-strikten Modi kann es implizite Typkonvertierungen versuchen (wie das Konvertieren einer nicht numerischen Zeichenfolge in 0 beim Einfügen in eine Ganzzahlspalte) oder Daten, die die Spaltengrößenbeschränkungen überschreiten, im Hintergrund abschneiden.

Parallelitätssteuerung

Sowohl MySQL (unter Verwendung der standardmäßigen InnoDB-Speicher-Engine) als auch PostgreSQL verwenden ausgeklügelte Mechanismen, um den gleichzeitigen Zugriff mehrerer Transaktionen zu verwalten und so Konflikte zu vermeiden und gleichzeitig den Durchsatz zu maximieren. Die primäre Technik, die beide verwenden, ist die Multiversion Concurrency Control (MVCC), ergänzt durch verschiedene Sperrstrategien (wie Zeilensperren).

PostgreSQL verlässt sich in hohem Maße auf die MVCC-Implementierung, die Lesevorgänge (Reader) ermöglicht, ohne Schreibvorgänge (Writer) zu blockieren, und umgekehrt für die meisten gängigen Transaktionsisolationsstufen. Dieser Entwurf bietet gute Ergebnisse bei hoher Parallelität, insbesondere bei gemischten Lese-/Schreibarbeitslasten. Die Standard-Isolationsstufe für PostgreSQL-Transaktionen ist Read Committed.

Die InnoDB-Engine von MySQL implementiert MVCC effektiv und bietet ähnliche Vorteile, wenn Leser Autoren nicht blockieren. Die Standardisolationsstufe für Transaktionen ist jedoch Repeatable Read. InnoDB verwendet Lückensperrung, um Phantom-Lesezugriffe unter dieser Ebene zu verhindern. Dies kann in bestimmten Szenarien zu umfangreicheren Sperrungen führen als der Standardwert Read Committed von PostgreSQL.

Multiversion Concurrency Control (MVCC)

Während beide Datenbanken MVCC verwenden, um Transaktionsisolierung und konsistente Lesezugriffe bereitzustellen, unterscheiden sich die zugrunde liegenden Implementierungen. MVCC arbeitet mit der Beibehaltung älterer Versionen von Datenzeilen, sodass Transaktionen einen konsistenten Snapshot der Datenbank sehen können, wie er zu Beginn der Transaktion bestand, ohne dass gleichzeitig bearbeitete Transaktionen beeinträchtigt werden.

PostgreSQL implementiert MVCC, indem mehrere Versionen von Zeilen direkt auf den Datenseiten der Tabelle gespeichert werden. Wenn eine Zeile aktualisiert oder gelöscht wird, wird die alte Version nicht sofort entfernt, sondern relativ zu bestimmten Transaktions-IDs als abgelaufen markiert. Diese abgelaufenen Zeilen werden später physisch durch einen Bereinigungsprozess mit dem Namen VACUUM entfernt. Dieser Prozess ist für die Rückgewinnung von Speicherplatz und die Vermeidung von Fehlern beim Umschließen von Transaktions-IDs entscheidend. Regelmäßige und korrekt abgestimmte VAKUUM-Operationen sind essenziell für die Aufrechterhaltung der PostgreSQL-Performance.

Auf der anderen Seite implementiert die MySQL-Speicher-Engine InnoDB MVCC über einen separaten Bereich, der als Undo-Log oder Rollback-Segment bezeichnet wird. Beim Ändern einer Zeile wird die alte Version der Daten in das Rückgängig-Protokoll kopiert. Transaktionen, die eine ältere Ansicht der aus diesem Undo-Log gelesenen Daten erfordern.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen MySQL und PostgreSQL stark von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und Ihrer Fähigkeit ab, diese zu unterstützen.

MySQL glänzt häufig in Szenarien, in denen leseintensive Leistung, Einfachheit und einfache Einrichtung von entscheidender Bedeutung sind. Es ist seit langem ein Favorit für unkomplizierte Webanwendungen, Inhaltsmanagementsysteme und E-Commerce-Plattformen, besonders wenn eine schnelle Entwicklung entscheidend ist. Seine weite Verbreitung bedeutet auch, dass es eine riesige Menge verfügbarer Entwickler und Ressourcen gibt.

Postgres legt den Schwerpunkt auf strikte SQL-Compliance, robuste Datenintegritätsfunktionen und die Fähigkeit, komplexe Abfragen und erweiterte Datentypen zu verarbeiten, und ist daher häufig die bevorzugte Wahl für komplexe analytische Systeme, Data Warehousing, Finanzanwendungen, wissenschaftliche Forschungsdatenbanken und Systeme, die Geodatenkapazitäten erfordern (über PostGIS).

Dank der Erweiterbarkeit und der Konzentration auf Korrektheit eignet sich diese Lösung ideal für Anwendungen, bei denen Datengültigkeit und komplizierte Operationen von entscheidender Bedeutung sind, auch wenn sie anfangs eine etwas steilere Lernkurve als MySQL aufweist.