MySQL VS PostgreSQL

MySQL

MySQL è uno dei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) open source più diffusi al mondo. Uscito nel 1995, è stato sviluppato dalla società svedese MySQL AB, successivamente acquisita da Sun Microsystems nel 2008 e successivamente da Oracle Corporation nel 2010. È uno dei molti database SQL, incluso SQLite.

Oracle continua a sviluppare e supportare MySQL , offrendo versioni gratuite di Community e commerciali con funzioni e supporto aggiuntivi.

Conosciuto per la sua velocità, affidabilità e facilità di utilizzo, MySQL ha rapidamente guadagnato importanza, in particolare nello sviluppo Web, come componente chiave dello stack LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python).

È ampiamente utilizzato per diverse applicazioni, dai piccoli progetti personali ai sistemi aziendali su larga scala. È il database backend per molti sistemi di gestione dei contenuti popolari (come WordPress, Joomla e Drupal) e per molte applicazioni Web. Sebbene inizialmente incentrata sulla velocità e la semplicità, le versioni più recenti hanno incorporato funzionalità più avanzate per migliorare la conformità e le funzionalità SQL.

Hosting PostgreSQL

PostgreSQL, spesso chiamato semplicemente "Postgres", è un potente sistema di gestione di database relazionali a oggetti open source (ORDBMS). Il suo sviluppo ha avuto origine dal progetto Ingres presso l'Università della California, Berkeley, a partire dal 1986, con la sua prima uscita pubblica sotto il nome di Postgres che avvenne più tardi. È sviluppato e gestito da una community globale di sviluppatori e aziende nota come PostgreSQL Global Development Group.  

PostgreSQL è orgogliosa della sua solida adesione agli standard SQL, dell’estendibilità, della solidità e dell’attenzione dedicata all’integrità dei dati. A differenza di MySQL, che inizialmente si concentrava principalmente sull'essere un RDBMS, PostgreSQL incorpora funzionalità orientate agli oggetti.

Supporta query complesse, tipi di dati avanzati e funzioni potenti come l'integrità delle transazioni, il controllo della concorrenza (MVCC) e l'estendibilità. Gli utenti possono definire i propri tipi di dati, funzioni e operatori.

Questo lo rende la scelta ideale per applicazioni analitiche complesse, data warehousing, database geospaziali (tramite l'estensione PostGIS) e applicazioni che richiedono elevati livelli di affidabilità e correttezza dei dati. Anche la sua licenza open source permette di raggiungere questo obiettivo.

Grazie alle sue potenti estensioni, PostgreSQL è flessibile e si adatta a una vasta gamma di utilizzi. Strumenti come PostGIS supportano l’analisi geospaziale avanzata, mentre il vettore consente una gestione efficiente dei dati vettoriali relativi all’IA, estendendo PostgreSQL oltre i tradizionali carichi di lavoro relazionali.

Tipi di database

Il tipo di sistema di database è determinato dal modo in cui i dati vengono strutturati, archiviati e consultati. Sebbene esistano molte varianti, due paradigmi dominanti nella gestione moderna dei dati sono i database relazionali e i database NoSQL.

Capire le differenze fondamentali è fondamentale per scegliere la tecnologia più adatta alle proprie esigenze. Questo confronto si concentra su MySQL e PostgreSQL, che rientrano entrambi principalmente nel modello relazionale.

Database relazionali

Un database relazionale , spesso definito sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), è da decenni il punto di forza della gestione dei dati.

I dati vengono organizzati in una tabella o in un insieme di tabelle, denominate anche relazioni, composte da righe (record o tuple) e colonne (campi o attributi). Ogni tabella dispone di una struttura predefinita, nota come schema, che determina i tipi di dati e i vincoli di ogni colonna. Le caratteristiche principali includono:

• Dati strutturati Ogni volta i dati si adattano perfettamente alle righe e alle colonne.
• Schema: Una struttura predefinita applica la coerenza dei dati.
• Relazioni: Le tabelle possono essere collegate tra loro utilizzando chiavi primarie ed esterne, consentendo query complesse che collegano dati da più tabelle.
• SQL (Structured Query Language): Linguaggio standard utilizzato per definire, modificare e interrogare i dati nei database relazionali, ad esempio SQLite e MySQL.

I database relazionali offrono prestazioni superiori in scenari che richiedono elevata integrità dei dati, complesse funzionalità di query e coerenza strutturata dei dati. Ne sono un esempio i sistemi finanziari, la gestione dell'inventario e le applicazioni aziendali tradizionali. MySQL e PostgreSQL sono esempi di database relazionali.

Database NoSQL

NoSQL, spesso interpretato come "Not Only SQL", comprende una gamma diversificata di tecnologie di database che sono emerse per superare i limiti dei database relazionali, in particolare per quanto riguarda la scalabilità, le prestazioni per dataset massivi e la flessibilità nella gestione di dati non strutturati o semistrutturati.

A differenza dei rigidi requisiti degli schemi di RDBMS, i database NoSQL offrono spesso modelli di dati più flessibili. Le caratteristiche e i tipi principali includono:

• Schemi flessibili: Molti database NoSQL sono privi di schema o dispongono di schemi dinamici, consentendo un'evoluzione semplice della struttura dei dati.
• Scalabilità: Progettato spesso per scalare orizzontalmente (scaling out) su molti server, gestendo grandi volumi di dati e carichi di traffico elevati.
• Database documenti: Archivia i dati in formati come JSON o BSON (ad esempio, MongoDB, Couchbase).
• Archivi chiave-valore: Memorizzare coppie chiave-valore semplici (ad esempio, Valkey, Memcached).

Mentre alcuni offrono una consistenza regolabile, molti database NoSQL danno priorità alla disponibilità e alla tolleranza delle partizioni rispetto alla consistenza rigorosa, a volte aderendo al modello BASE (Basically Available, Soft state, Eventualmente consistent).

I database NoSQL sono ideali per applicazioni Big Data, applicazioni Web in tempo reale, sistemi di gestione dei contenuti che gestiscono diversi tipi di media e scenari in cui l'agilità e la scalabilità dello sviluppo sono di primaria importanza. Forniscono alternative quando la struttura rigida dei database relazionali tradizionali o le limitazioni di scalabilità diventano difficili.

Gestione dei dati

Una gestione efficace dei dati implica il controllo della coerenza dei dati, la gestione dell'accesso simultaneo da parte dell'utente (concorrenza) e la garanzia dell'integrità delle transazioni. MySQL e Postgres utilizzano strategie e filosofie diverse in questi ambiti.

Controllo tipo di dati

PostgreSQL è ampiamente conosciuto per il suo approccio rigoroso al controllo del tipo di dati. Quando i dati vengono inseriti o aggiornati, PostgreSQL li convalida rigorosamente in base al tipo di dati definito della colonna e ai vincoli associati.

L'operazione viene in genere rifiutata con un errore se i dati non sono conformi. Questa rigorosa applicazione garantisce un elevato livello di integrità dei dati, impedendo l'immissione nel database di dati non validi o convertiti in modo implicito. Il cast di tipi espliciti è in genere richiesto se sono necessarie conversioni.

MySQL, storicamente, potrebbe mostrare più clemenza per quanto riguarda la convalida del tipo di dati, a seconda della modalità SQL configurata. In modalità non strict, potrebbe tentare di eseguire conversioni di tipi implicite, ad esempio la conversione di una stringa non numerica in 0 durante l'inserimento in una colonna di tipo Integer, oppure troncare in modo invisibile all'utente i dati che superano i limiti di dimensione della colonna.

Controllo concorrenza

Sia MySQL (che utilizza il motore di storage InnoDB predefinito) che PostgreSQL utilizzano meccanismi sofisticati per gestire l'accesso simultaneo tramite più transazioni, con l'obiettivo di prevenire i conflitti e massimizzare la velocità. La tecnica principale utilizzata è il controllo della concorrenza delle transizioni (Multiversion Concurrency Control, MVCC), integrato da varie strategie di blocco (come i blocchi a livello di riga).

PostgreSQL si basa principalmente sull'implementazione MVCC, consentendo alle operazioni di lettura (lettori) di procedere senza bloccare le operazioni di scrittura (writer) e viceversa per i livelli di isolamento delle transazioni più comuni. Questo design si presta bene ad alte prestazioni, soprattutto con carichi di lavoro misti di lettura/scrittura. Il livello di isolamento delle transazioni predefinito di PostgreSQL è Read Committed.

Anche il motore InnoDB di MySQL implementa efficacemente MVCC, fornendo vantaggi simili in cui i lettori non bloccano gli scrittori. Tuttavia, il livello di isolamento della transazione predefinito è Lettura ripetibile. InnoDB utilizza il gap locking per impedire letture fantasma sotto questo livello, che talvolta portano a un blocco più esteso rispetto al valore predefinito Read Committed di PostgreSQL in scenari specifici.

Controllo concorrenza multiversione (MVCC)

Sebbene entrambi i database utilizzino MVCC per fornire l'isolamento delle transazioni e letture coerenti, le implementazioni sottostanti sono diverse. MVCC consente di gestire le versioni precedenti delle righe di dati, consentendo alle transazioni di visualizzare uno snapshot coerente del database esistente al momento dell'inizio della transazione senza interferire con le transazioni di modifica simultanee.

PostgreSQL implementa MVCC memorizzando più versioni di righe direttamente nelle pagine dati della tabella. Quando una riga viene aggiornata o eliminata, la versione precedente non viene rimossa immediatamente ma contrassegnata come scaduta in relazione a specifici ID di transazione. Queste righe scadute vengono in seguito rimosse fisicamente da un processo di pulizia chiamato VACUUM, fondamentale per recuperare spazio di archiviazione e prevenire errori di wraparound dell'ID transazione. Operazioni regolari e regolate in modo appropriato nel VACUUM sono essenziali per mantenere le prestazioni di PostgreSQL.

D'altro canto, il motore di storage InnoDB di MySQL implementa MVCC utilizzando un'area separata denominata log di annullamento o segmento di rollback. Quando si modifica una riga, la versione precedente dei dati viene copiata nel log di annullamento. Transazioni che richiedono una visualizzazione meno recente dei dati letti da questo log di annullamento.

In ultima analisi, la scelta tra MySQL e PostgreSQL dipende in larga misura dai requisiti specifici dell'applicazione e dalla capacità di supportarla.

MySQL è spesso presente in scenari in cui le prestazioni di lettura intensa, la semplicità e la facilità di installazione sono di primaria importanza. Si tratta di una soluzione preferita di lunga data per applicazioni Web semplici, sistemi di gestione dei contenuti e piattaforme di e-commerce, soprattutto dove lo sviluppo rapido è fondamentale. La sua diffusione significa anche avere a disposizione un ampio pool di sviluppatori e risorse.

Postgres, con la sua enfasi sulla rigida conformità SQL, le solide funzionalità di integrità dei dati e la capacità di gestire query complesse e tipi di dati avanzati, è spesso la scelta preferita per sistemi di analisi complessi, data warehousing, applicazioni finanziarie, database di ricerca scientifica e sistemi che richiedono capacità geospaziali (tramite PostGIS).

La sua estendibilità e la sua attenzione alla correttezza lo rendono ideale per le applicazioni in cui la validità dei dati e le operazioni complesse sono fondamentali, anche se inizialmente potrebbe presentare una curva di apprendimento leggermente più ripida rispetto a MySQL.