MySQL VS PostgreSQL

MySQL

MySQL jest jednym z najpopularniejszych na świecie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych (SGBDR) o otwartym kodzie. Po raz pierwszy został wydany w 1995 roku, został opracowany przez szwedzką firmę MySQL AB, która została później nabyta przez Sun Microsystems w 2008 roku, a następnie przez Oracle Corporation w 2010 roku. Jest to jedna z wielu baz danych SQL, w tym SQLite.

Oracle stale się rozwija i wspiera MySQL, oferując bezpłatną społeczność i płatne edycje handlowe z dodatkowymi funkcjami i wsparciem.

MySQL, znany ze swojej szybkości, niezawodności i łatwości obsługi, szybko stał się popularny, zwłaszcza w dziedzinie programowania www, jako kluczowy element stosu LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python).

Jest szeroko stosowany w różnych zastosowaniach, od małych projektów osobistych po duże systemy korporacyjne. Jest to baza danych back-endu dla wielu popularnych systemów zarządzania treścią (takich jak WordPress, Joomla i Drupal) oraz aplikacji internetowych. Chociaż początkowo koncentrowano się na szybkości i prostoty, nowsze wersje zawierały bardziej zaawansowane funkcje zwiększające zgodność i możliwości SQL.

PostgreSQL

PostgreSQL, często nazywany po prostu "Postgres", to potężny system zarządzania relacyjnymi bazami danych (ORDBMS) open source. Jego rozwój rozpoczął się w 1986 r. w ramach projektu Ingres na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, a później pojawiła się jego pierwsza publikacja pod nazwą Postgres. Jest rozwijany i utrzymywany przez globalną społeczność programistów i firm znanych jako PostgreSQL Global Development Group.  

PostgreSQL jest dumny z faktu, że spełnia standardy SQL, zapewnia rozszerzalność i odporność na awarie oraz gwarantuje integralność danych. W przeciwieństwie do MySQL, który początkowo koncentrował się na systemie zarządzania bazami danych, PostgreSQL posiada funkcje zorientowane obiektowo.

Obsługuje złożone zapytania, zaawansowane rodzaje danych i zaawansowane funkcje, takie jak integralność transakcyjna, kontrola współbieżności (MVCC) i rozszerzalność. Użytkownicy mogą określać własne rodzaje danych, funkcje i operatorów.

Jest to bardzo popularne rozwiązanie w przypadku złożonych aplikacji analitycznych, magazynowania danych, baz danych geoprzestrzennych (za pośrednictwem rozszerzenia PostGIS) oraz aplikacji wymagających wysokiego poziomu niezawodności i poprawności danych. Do jego popularności przyczynia się również obszerna licencja open source.

Dzięki tym rozszerzeniom, PostgreSQL jest elastyczne i sprawdza się w wielu zastosowaniach. Narzędzia, takie jak PostGIS wspierają zaawansowaną analizę geoprzestrzenną, natomiast prewektor umożliwia skuteczne przetwarzanie danych wektorowych związanych ze sztuczną inteligencją, rozszerzając PostgreSQL poza tradycyjne relacyjne obciążenia.

Rodzaje baz danych

Typ systemu baz danych zależy od tego, w jaki sposób dane są ustrukturyzowane, przechowywane i dostępne. Chociaż istnieje wiele wariantów, dwa dominujące paradygmaty nowoczesnego zarządzania danymi to Relacyjne Bazy Danych i Bazy Danych NoSQL.

Zrozumienie ich fundamentalnych różnic jest kluczowe dla wyboru technologii dostosowanej do konkretnych potrzeb. To porównanie dotyczy MySQL i PostgreSQL, które podlegają przede wszystkim modelowi relacyjnemu.

Relacyjne Bazy Danych

Relacyjna baza danych, nazywana często systemem zarządzania relacyjnymi bazami danych (SGBDR), od dziesięcioleci jest podstawą zarządzania danymi.

Organizują dane w tabelę lub zestaw tabel (zwanych również relacjami) składających się z wierszy (rekordów lub krotek) i kolumn (pól lub atrybutów). Każda tabela ma predefiniowaną strukturę, zwaną schematem, która określa typy danych i ograniczenia każdej kolumny. Podstawowe parametry są następujące:

• Dane ustrukturyzowane Dane za każdym razem dokładnie pasują do wierszy i kolumn.
• Schemat: Wstępnie zdefiniowana struktura wymusza spójność danych.
• Relacje: Tabele mogą być połączone razem za pomocą kluczy głównych i obcych, co pozwala na złożone zapytania, które łączą dane z wielu tabel.
• SQL (Structured Query Language): Standardowy język używany do definiowania, manipulowania i wyszukiwania danych w relacyjnych bazach, który zawiera np. SQLite i MySQL.

Relacyjne bazy danych doskonale sprawdzają się w scenariuszach wymagających wysokiej integralności danych, złożonych możliwości zapytań oraz ustrukturyzowanej spójności danych. Tego typu rozwiązania stanowią narzędzia pracy np. systemy finansowe, zarządzanie zapasami czy tradycyjne aplikacje biznesowe. MySQL i PostgreSQL są wiodącymi przykładami relacyjnych baz danych.

Bazy danych NoSQL

NoSQL, często interpretowany jako "nie tylko SQL", obejmuje różnorodne technologie baz danych, które pozwoliły na przezwyciężenie ograniczeń związanych z relacyjnymi bazami danych, w szczególności w zakresie skalowalności, wydajności dla ogromnych zbiorów danych oraz elastyczności w przetwarzaniu danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych.

W przeciwieństwie do sztywnych systemów zarządzania bazami danych, bazy NoSQL oferują często więcej elastycznych modeli danych. Kluczowe cechy i rodzaje obejmują:

• Elastyczne schematy: Wiele baz danych NoSQL nie ma schematu lub dysponuje dynamicznymi schematami, co pozwala na łatwą ewolucję struktury danych.
• Skalowalność: Często zaprojektowane do skalowania poziomego (scale out) na wielu serwerach, obsługujących duże ilości danych i duże obciążenia.
• Baza dokumentów: Przechowuj dane w formatach, takich jak JSON lub BSON (np. MongoDB, Couchbase).
• Magazyny klucz-wartość: Przechowuj proste pary klucz-wartość (np. Valkey, Memcached).

Podczas gdy niektóre bazy danych NoSQL oferują przestrajalną spójność, wiele baz danych NoSQL stawia na dostępność i tolerancję partycji ponad ścisłą spójność, czasami przestrzegając modelu BASE (w zasadzie dostępny, Soft state, w końcu spójny).

Bazy danych NoSQL są doskonale dostosowane do aplikacji Big Data, aplikacji internetowych działających w czasie rzeczywistym, systemów zarządzania treścią obsługujących różne rodzaje mediów oraz scenariuszy, w których zwinność programowania i skalowanie mają kluczowe znaczenie. Stanowią one alternatywę, kiedy sztywna struktura lub ograniczenia skalowania tradycyjnych relacyjnych baz danych stają się wyzwaniem.

Zarządzanie danymi

Skuteczne zarządzanie danymi wymaga kontroli spójności danych, obsługi jednoczesnych dostępów użytkowników (współbieżność) oraz zapewnienia integralności transakcji. MySQL i Postgres stosują różne strategie i filozofię w tych obszarach.

Formant typu danych

PostgreSQL jest znane ze swojego rygorystycznego podejścia do kontroli typów danych. Podczas wstawiania lub aktualizacji danych, PostgreSQL rygorystycznie zatwierdza je względem typu danych zdefiniowanego w kolumnie i powiązanych ograniczeń.

Operacja jest zazwyczaj odrzucana z błędem, jeśli dane nie są zgodne. To ścisłe egzekwowanie zapewnia wysoki poziom integralności danych, ponieważ zapobiega wprowadzaniu nieprawidłowych lub niejawnie przekonwertowanych danych do bazy danych. Odlewanie typu jawnego jest zazwyczaj wymagane, jeśli konieczne są konwersje.

MySQL w przeszłości mógł wykazywać większą zwinność w zatwierdzaniu typów danych, w zależności od skonfigurowanego trybu SQL. W trybach nieścisłych może próbować dokonać niejawnych konwersji typu (na przykład przekształcić ciąg nieliczbowy na 0 podczas wstawiania do kolumny liczb całkowitych) lub cicho obciąć dane przekraczające limity rozmiaru kolumny.

Kontrola Współbieżności

MySQL (używany domyślnie do przechowywania InnoDB) i PostgreSQL używają zaawansowanych mechanizmów do zarządzania równoczesnym dostępem przez wiele transakcji, w celu zapobiegania konfliktom i maksymalizacji przepustowości. Główną techniką stosowaną w obu przypadkach jest wielowersyjna kontrola współbieżności (MVCC), uzupełniona różnymi strategiami blokowania (takimi jak bloki na poziomie wiersza).

PostgreSQL w dużej mierze opiera się na implementacji MVCC, umożliwiając operacjom odczytu (czytniki) wykonywanie operacji bez blokowania operacji zapisu (zapisywanie) i odwrotnie w przypadku większości popularnych poziomów izolacji transakcji. Dzięki temu współbieżność jest bardzo dobra, zwłaszcza w przypadku mieszanych obciążeń odczytu i zapisu. Domyślny poziom izolacji transakcji PostgreSQL to Read Committed.

Silnik InnoDB MySQL również skutecznie implementuje MVCC, zapewniając podobne korzyści, w przypadku których czytelnicy nie blokują zapisywarek. Jednak jego domyślny poziom izolacji transakcji to Repeatable Read. InnoDB blokuje odstępy, aby zapobiec odczytom fantomowym pod tym poziomem, co czasami prowadzi do bardziej rozbudowanego blokowania niż domyślne ustawienia Read Committed PostgreSQL w określonych scenariuszach.

Wielowersyjne sterowanie współbieżnością (MVCC)

Chociaż obie bazy danych używają MVCC do izolacji transakcji i spójnego odczytu, ich implementacje różnią się. MVCC polega na utrzymywaniu starszych wersji wierszy danych, dzięki czemu transakcje widzą spójny snapshot bazy danych w takiej postaci, w jakiej istniała w momencie rozpoczęcia transakcji, bez zakłócania jednoczesnych transakcji modyfikujących.

PostgreSQL implementuje MVCC zapisując wiele wersji wierszy bezpośrednio na stronach danych tabeli. Gdy wiersz jest aktualizowany lub usuwany, stara wersja nie jest natychmiast usuwana, ale oznaczana jako wygasła w odniesieniu do określonych identyfikatorów transakcji. Te przeterminowane wiersze są później fizycznie usuwane w procesie czyszczenia zwanym VACUUM, który ma kluczowe znaczenie w odzyskiwaniu przestrzeni dyskowej i zapobieganiu przypadkom zawijania identyfikatora transakcji. Regularne i odpowiednio dostrojone operacje VACUUM są niezbędne do utrzymania wydajności PostgreSQL.

Z drugiej strony, silnik InnoDB MySQL implementuje MVCC korzystając z oddzielnego obszaru zwanego segmentem undo log lub rollback. Podczas modyfikacji wiersza stara wersja danych jest kopiowana do dziennika cofania. Transakcje wymagające starszego widoku danych odczytanych z tego dziennika cofania.

Ostatecznie wybór między MySQL i PostgreSQL zależy w dużej mierze od specyficznych wymagań Twojej aplikacji i od Twojej zdolności do jej obsługi.

MySQL często wyświetla się w scenariuszach, w których wydajność, prostota i łatwość instalacji są najważniejsze. Jest od dawna preferowanym rozwiązaniem dla prostych aplikacji internetowych, systemów zarządzania treścią oraz platform e-commerce, zwłaszcza tam, gdzie szybki rozwój jest kluczowy. Jego szerokie zastosowanie oznacza również ogromną pulę dostępnych programistów i zasobów.

Postgres, ze szczególnym naciskiem na ścisłą zgodność z SQL, solidne funkcje integralności danych oraz zdolność do obsługi złożonych zapytań i zaawansowanych typów danych, jest często preferowanym wyborem dla złożonych systemów analitycznych, hurtowni danych, aplikacji finansowych, baz danych badań naukowych oraz systemów wymagających zdolności geoprzestrzennych (poprzez PostGIS).

Jego rozszerzalność i koncentracja na poprawności sprawiają, że jest idealny dla aplikacji, w których ważność danych i skomplikowane operacje są krytyczne, nawet jeśli początkowo krzywa uczenia się może być nieco bardziej stroma niż MySQL.