PostgreSQL vs MySQL：开发者如何选择？

在开发Web应用、数据分析平台或企业级系统时，选择合适的数据库至关重要。PostgreSQL和MySQL是两种广泛使用的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），各有优势和适用场景。本文通过技术特性、性能数据和应用场景的对比，帮助开发者做出更明智的选择。

一、概述

PostgreSQL：功能强大的开源数据库

PostgreSQL（简称PG）以功能丰富、标准合规著称，支持复杂查询、JSON数据存储和多种高级特性，适合复杂业务逻辑场景。其开源社区活跃，版本更新频繁（截至2025年，最新版本为PostgreSQL 17）。

MySQL：简单高效的选择

MySQL以易用性和高性能闻名，广泛应用于Web开发，由Oracle维护，社区版免费（最新版本为MySQL 8.0）。在互联网公司（如电商、社交平台）中，MySQL因其成熟生态而备受青睐。

二、核心对比

1. 架构与设计理念

• PostgreSQL：对象关系型数据库，支持表继承、函数式索引等高级功能，注重数据完整性和扩展性。
• MySQL：传统关系型数据库，设计目标是简单高效，依赖存储引擎（如InnoDB、MyISAM）提供灵活性。

场景：MySQL因简单配置和高性能，常用于高并发Web应用。PostgreSQL在金融、数据分析等场景中因其一致性更受青睐。

2. 性能与并发

根据TPC-C基准测试（2023年数据），在高并发事务处理场景下：

• MySQL（InnoDB引擎）：
  • 单节点吞吐量：约20,000 tpmC（每分钟事务数）。
  • 读密集型查询（如SELECT）性能优异，延迟低至1-2ms（单表查询，100万行数据）。
  • 高并发读写场景下，锁竞争可能导致性能下降。
• PostgreSQL：
  • 单节点吞吐量：约18,000 tpmC，略低于MySQL，但在复杂查询（如多表JOIN）中表现更稳定。
  • 写密集型场景下，MVCC（多版本并发控制）实现成熟，延迟约为2-3ms。
  • 混合负载（读写混合）下，性能衰减较小。

场景：短视频或电商平台的高流量查询场景适合MySQL，而PostgreSQL更适合复杂报表或数据分析系统。

3. 数据类型支持

• PostgreSQL：
  • 支持JSON/JSONB、数组、HStore、XML等高级数据类型。
  • JSONB查询性能优异，例如，100万条JSONB记录的全文检索平均耗时约50ms（基于GIN索引）。
  • 支持自定义数据类型，扩展性强。
• MySQL：
  • 支持JSON数据类型，但查询性能较弱（同等条件下，JSON查询耗时约80ms）。
  • 数据类型较为传统，复杂数据结构需额外开发支持。

场景：在内容管理系统或IoT平台中，PostgreSQL的JSONB支持可减少开发成本，尤其适合处理非结构化数据。

4. SQL标准与扩展性

• PostgreSQL：
  • 严格遵循SQL:2016标准，支持窗口函数、CTE（公共表表达式）、全文搜索等。
  • 通过PL/pgSQL可编写存储过程，扩展数据库功能。
• MySQL：
  • SQL实现较简单，CTE和窗口函数在MySQL 8.0后支持，但功能深度有限。
  • 扩展性依赖存储引擎和第三方插件。

场景：数据分析团队因PostgreSQL的SQL支持而偏好其用于复杂报表开发，MySQL更适合快速迭代的Web项目。

5. 社区与生态

• PostgreSQL：
  • 全球社区活跃，GitHub star数约14k（2025年数据），中文文档完善。
  • 生态系统偏向数据分析和开源项目，工具如pgAdmin、PostGIS广受好评。
• MySQL：
  • GitHub star数约25k，社区规模更大，云服务商（如阿里云、腾讯云）提供丰富支持。
  • 工具生态成熟，如MySQL Workbench、Navicat，论坛（如CSDN）资源丰富。

场景：MySQL的成熟生态使其在云部署中更便捷，PostgreSQL在开源社区和数据分析场景中更具优势。

6. 复制与高可用

• PostgreSQL：
  • 支持流复制、逻辑复制，单主多从集群延迟低至10ms（100Mbps网络）。
  • 热备份和PITR（Point-in-Time Recovery）功能强大，恢复时间可控在分钟级。
• MySQL：
  • 主从复制延迟约20ms，Group Replication适合高可用，但逻辑复制功能较弱。
  • 配置简单，适合中小型团队。

场景：金融、电商等高可用场景中，PostgreSQL的复制灵活性更强；MySQL的简单配置适合快速部署。

三、适用场景

选择PostgreSQL的场景

• 数据仓库、BI系统：复杂查询性能优异，适合分析场景。
• 非结构化数据处理：JSONB和PostGIS支持IoT、地理信息系统。
• 高一致性需求：金融系统、事务密集型应用。
• 开源项目：高度定制化需求。

案例：基于Greenplum的分析平台（如银行数据仓库）常选用PostgreSQL。

选择MySQL的场景

• 高并发Web应用：电商、社交平台的高流量查询。
• 快速开发：中小型项目的快速上线。
• 云服务集成：阿里云RDS、腾讯云CDB等支持完善。
• 团队熟悉度：MySQL生态在更普及。

案例：短视频平台、在线教育系统多采用MySQL。

四、开发者的实用建议

1. 技术选型：初创公司可选择MySQL，借助云服务快速上线；企业级或分析型项目推荐PostgreSQL。
2. 学习曲线：MySQL配置简单，适合新手；PostgreSQL学习成本高，但长期收益显著。
3. 云服务支持：云厂商对MySQL支持更完善，PostgreSQL支持在增强（如阿里云PolarDB-PostgreSQL）。
4. 社区资源：MySQL的资源（如CSDN、知乎）丰富，PostgreSQL的中文资料集中在开源社区。

五、总结

通过性能数据和场景对比，MySQL和PostgreSQL各有优势：

• MySQL：适合高并发、快速迭代的Web应用，生态成熟。
• PostgreSQL：适合复杂查询、非结构化数据和企业级场景，扩展性强。

建议开发者根据业务需求进行PoC测试，结合性能和运维成本选择合适的数据库。合理的设计和优化对任何数据库的表现都至关重要。

扩展链接

高级SQL分析函数-窗口函数(1)- 排名计算