MySQL VS PostgreSQL

MySQL

MySQL est l’un des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) open source les plus populaires au monde. Sorti en 1995, il a été développé par la société suédoise MySQL AB, qui a ensuite été acquise par Sun Microsystems en 2008, puis par Oracle Corporation en 2010. Il s'agit de l'une des nombreuses bases de données SQL, dont SQLite.

Oracle continue de développer et de prendre en charge MySQL , en offrant des éditions commerciales gratuites et payantes, ainsi que des fonctionnalités et une assistance supplémentaires.

Connu pour sa vitesse, sa fiabilité et sa facilité d’utilisation, MySQL a rapidement pris de l’importance, notamment dans le développement web, en tant que composant clé de la pile LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python).

Il est largement utilisé pour diverses applications, allant des petits projets personnels aux systèmes d'entreprise à grande échelle. Il s’agit de la base de données backend de nombreux systèmes de gestion de contenu (comme WordPress, Joomla et Drupal) et applications web populaires. Alors qu'elles étaient initialement axées sur la rapidité et la simplicité, les nouvelles versions ont incorporé des fonctionnalités plus avancées pour améliorer la conformité et les capacités SQL.

PostgreSQL

PostgreSQL, souvent appelé simplement « Postgres », est un puissant système de gestion de bases de données relationnelles-objets (SGBDRO) open-source. Son développement est né du projet Ingres à l'Université de Californie à Berkeley, à partir de 1986, avec sa première sortie publique sous le nom Postgres survenant plus tard. Il est développé et maintenu par une communauté mondiale de développeurs et d'entreprises connue sous le nom de PostgreSQL Global Development Group.  

PostgreSQL est fier de sa forte adhésion aux normes SQL, de son extensibilité, de sa robustesse et de sa concentration sur l'intégrité des données. Contrairement à MySQL, qui se concentrait initialement sur le SGBDR, PostgreSQL intègre des fonctionnalités orientées objet.

Il prend en charge des requêtes complexes, des types de données avancés et des fonctionnalités puissantes comme l'intégrité transactionnelle, le contrôle d'accès concurrentiel (MVCC) et l'extensibilité. Les utilisateurs peuvent définir leurs propres types de données, fonctions et opérateurs.

Il s’agit donc d’un choix populaire pour les applications analytiques complexes, l’entreposage de données, les bases de données géospatiales (via l’extension PostGIS) et les applications exigeant des niveaux élevés de fiabilité et d’exactitude des données. Sa licence open source permissive contribue également à son adoption à grande échelle.

La flexibilité de PostgreSQL le rend adapté à un large éventail de cas d’usage grâce à ses puissantes extensions. Des outils comme PostGIS prennent en charge l'analyse géospatiale avancée, tandis que pgvector permet une gestion efficace des données vectorielles liées à l'IA, étendant PostgreSQL au-delà des charges de travail relationnelles traditionnelles.

Types de bases de données

Le type de système de base de données est déterminé par la façon dont les données sont structurées, stockées et consultées. Bien qu’il existe de nombreuses variations, les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL sont les deux paradigmes dominants de la gestion moderne des données.

Comprendre leurs différences fondamentales est essentiel pour choisir la technologie adaptée à un besoin spécifique. Cette comparaison se concentre sur MySQL et PostgreSQL, qui relèvent tous deux principalement du modèle relationnel.

Bases de données relationnelles

Une base de données relationnelle, souvent appelée Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), est la pierre angulaire de la gestion des données depuis des décennies.

Ils organisent les données dans une table ou un ensemble de tables (également appelées relations) composée de lignes (enregistrements ou tuples) et de colonnes (champs ou attributs). Chaque table a une structure prédéfinie, appelée schéma, qui dicte les types de données et les contraintes de chaque colonne. Les principales caractéristiques sont les suivantes :

• Données structurées Les données s'imbriquent parfaitement dans les lignes et les colonnes à chaque fois.
• Schéma : Une structure prédéfinie garantit la cohérence des données.
• Relations : Les tables peuvent être liées entre elles à l'aide de clés primaires et étrangères, ce qui permet des requêtes complexes qui joignent les données de plusieurs tables.
• SQL (Structured Query Language) : Langage standard utilisé pour définir, manipuler et interroger des données dans des bases de données relationnelles, notamment SQLite et MySQL.

Les bases de données relationnelles excellent dans les scénarios nécessitant une intégrité élevée des données, des capacités d’interrogation complexes et une cohérence structurée des données. Il peut s’agir par exemple de systèmes financiers, de gestion des stocks ou d’applications d’entreprise traditionnelles. MySQL et PostgreSQL sont des exemples de référence en matière de bases de données relationnelles.

Bases NoSQL

NoSQL, souvent interprété comme « pas seulement SQL », englobe un large éventail de technologies de bases de données qui ont émergé pour répondre aux limites des bases de données relationnelles, en particulier en ce qui concerne l'évolutivité, les performances pour les ensembles de données massifs et la flexibilité dans le traitement des données non structurées ou semi-structurées.

Contrairement aux schémas rigides requis par les SGBDR, les bases de données NoSQL offrent souvent des modèles de données plus flexibles. Les principales caractéristiques et les principaux types sont les suivants :

• Schémas flexibles : De nombreuses bases de données NoSQL sont sans schéma ou ont des schémas dynamiques, ce qui permet à la structure des données d’évoluer facilement.
• Évolutivité : Souvent conçu pour une mise à l'échelle horizontale (scaling out) sur de nombreux serveurs, traitant de grands volumes de données et des charges de trafic élevées.
• Bases de données de documents : Stockez vos données dans des formats tels que JSON ou BSON (par exemple, MongoDB, Couchbase).
• Magasins de clés/valeurs Stockez des paires clé-valeur simples (par exemple, Valkey, Memcached).

Alors que certaines offrent une cohérence réglable, de nombreuses bases de données NoSQL privilégient la disponibilité et la tolérance de partition sur la cohérence stricte, en adhérant parfois au modèle BASE (Basically Available, Soft state, Eventuellement consistent).

Les bases de données NoSQL sont idéales pour les applications big data, les applications web en temps réel, les systèmes de gestion de contenu gérant divers types de médias et les scénarios où l'agilité et la mise à l'échelle du développement sont primordiales. Elles offrent des alternatives lorsque la structure rigide ou les limites de mise à l’échelle des bases de données relationnelles traditionnelles deviennent difficiles.

Gestion des données

Une gestion efficace des données implique de contrôler la cohérence des données, de gérer l'accès simultané des utilisateurs (concurrence d'accès) et de garantir l'intégrité des transactions. MySQL et Postgres emploient des stratégies et des philosophies différentes dans ces domaines.

Contrôle de type de données

PostgreSQL est largement connu pour son approche rigoureuse du contrôle des types de données. Lorsque des données sont insérées ou mises à jour, PostgreSQL les valide rigoureusement par rapport au type de données défini de la colonne et aux contraintes associées.

L'opération est généralement rejetée avec une erreur si les données ne sont pas conformes. Cette application stricte garantit un degré élevé d'intégrité des données en empêchant les données non valides ou implicitement converties d'entrer dans la base de données. Un cast de type explicite est généralement requis si des conversions sont nécessaires.

Historiquement, MySQL pourrait faire preuve de plus de clémence en matière de validation des types de données, en fonction du mode SQL configuré. Dans les modes non stricts, il peut tenter des conversions de type implicites (comme la conversion d'une chaîne non numérique en 0 lors d'une insertion dans une colonne d'entier) ou tronquer silencieusement les données qui dépassent les limites de taille de colonne.

Contrôle d'accès concurrentiel

MySQL (utilisant le moteur de stockage InnoDB par défaut) et PostgreSQL utilisent des mécanismes sophistiqués pour gérer l'accès simultané par plusieurs transactions, afin d'éviter les conflits tout en maximisant le débit. La principale technique utilisée dans les deux cas est le contrôle d'accès concurrentiel multiversion (MVCC), complété par diverses stratégies de verrouillage (comme les verrous au niveau des lignes).

PostgreSQL s'appuie fortement sur son implémentation MVCC, permettant aux opérations de lecture (lecteurs) de se poursuivre sans bloquer les opérations d'écriture (writers) et vice versa pour les niveaux d'isolation de transaction les plus courants. Cette conception fonctionne bien en cas d'accès concurrentiel élevé, en particulier avec des charges de travail mixtes en lecture/écriture. Le niveau d'isolement de transaction par défaut de PostgreSQL est Read Committed.

Le moteur InnoDB de MySQL implémente également efficacement MVCC, offrant des avantages similaires là où les lecteurs ne bloquent pas les auteurs. Toutefois, son niveau d'isolement de transaction par défaut est Lecture répétable. InnoDB utilise le verrouillage des intervalles pour empêcher les lectures fantômes sous ce niveau, ce qui conduit parfois à un verrouillage plus étendu que la valeur par défaut Read Committed de PostgreSQL dans des scénarios spécifiques.

Contrôle d'accès concurrentiel multiversion (MVCC)

Bien que les deux bases de données utilisent MVCC pour assurer l'isolation des transactions et des lectures cohérentes, leurs implémentations sous-jacentes diffèrent. MVCC gère les anciennes versions des lignes de données, ce qui permet aux transactions de voir un instantané cohérent de la base de données telle qu'elle existait au début de la transaction sans interférer avec les transactions de modification simultanées.

PostgreSQL implémente MVCC en stockant plusieurs versions de lignes directement dans les pages de données de la table. Lorsqu'une ligne est mise à jour ou supprimée, l'ancienne version n'est pas immédiatement supprimée, mais marquée comme expirée par rapport à des ID de transaction spécifiques. Ces lignes expirées sont ensuite physiquement supprimées par un processus de nettoyage appelé VACUUM, qui est crucial pour récupérer de l'espace de stockage et prévenir les échecs de wraparound d'ID de transaction. Des opérations VACUUM régulières et correctement réglées sont essentielles pour maintenir les performances de PostgreSQL.

D'autre part, le moteur de stockage InnoDB de MySQL implémente MVCC à l'aide d'une zone distincte appelée journal d'annulation ou segment d'annulation. Lorsqu'une ligne est modifiée, l'ancienne version des données est copiée dans le journal d'annulation. Transactions nécessitant une vue plus ancienne des données lues à partir de ce journal d'annulation.

En fin de compte, le choix entre MySQL et PostgreSQL dépend fortement des exigences spécifiques de votre application et de votre capacité à la prendre en charge.

MySQL brille souvent dans les scénarios où les performances de lecture, la simplicité et la facilité d'installation sont primordiales. Il s’agit d’un favori de longue date pour les applications web simples, les systèmes de gestion de contenu et les plateformes e-commerce, en particulier lorsque le développement rapide est essentiel. Son adoption à grande échelle signifie également un vaste bassin de développeurs et de ressources disponibles.

Postgres, qui met l'accent sur une conformité SQL stricte, des fonctionnalités d'intégrité des données robustes et la capacité à traiter des requêtes complexes et des types de données avancés, est souvent le choix privilégié pour les systèmes analytiques complexes, l'entreposage de données, les applications financières, les bases de données de recherche scientifique et les systèmes nécessitant des capacités géospatiales (via PostGIS).

Son extensibilité et son souci de l’exactitude en font un outil idéal pour les applications où la validité des données et les opérations complexes sont essentielles, même si au départ la courbe d’apprentissage pourrait être légèrement plus raide que dans le cas de MySQL.