Speed mysql мы postgresql

ИТ База знаний

Курс по Asterisk

Полезно

— Узнать IP — адрес компьютера в интернете

— Онлайн генератор устойчивых паролей

— Онлайн калькулятор подсетей

— Калькулятор инсталляции IP — АТС Asterisk

— Руководство администратора FreePBX на русском языке

— Руководство администратора Cisco UCM/CME на русском языке

— Руководство администратора по Linux/Unix

Навигация

Серверные решения

Телефония

FreePBX и Asterisk

Настройка программных телефонов

Корпоративные сети

Протоколы и стандарты

Подробное сравнение PostgreSQL и MySQL

PostgreSQL vs MySQL

Такие большие, логически структурированные массивы, как базы данных, совершенно бессмысленны без систем управления реляционными данными (РСУБД). РСУБД – это программное решение, позволяющее взаимодействовать с базой данных (БД). Вы можете получать, добавлять или удалять данные, а также управлять доступом к хранимой информации.

Windows Server

Все самое главное про внедрение, управление и поддержку инфраструктуры MS Windows Server

На рынке существует множество программных вариантов, и большинство из них распространяется с открытым исходным кодом, то есть бесплатно. Самыми известными решениями для веб-серверов являются MySQL и PostgreSQL. Выбор одного из вариантов зависит от ваших требований к рабочей нагрузке и назначению БД.

В данной статье рассматриваются основные различия MySQL и PostgreSQL и приводится их подробное сравнение.

Краткий обзор MySQL и PostgreSQL

MySQL и PostgreSQL постоянно обновляются и улучшаются активным и изобретательным сообществом. Этот непрерывный процесс сокращает принципиальные отличия между двумя решениями.

Тем не менее, в них есть существенные различия, которые проявляются при развертывании с большой рабочей нагрузкой. Прежде, чем перейти к подробному анализу каждого решения, предлагаем ознакомиться с кратким сравнением систем.

MySQL	PostgreSQL
Предлагают как открытые, так и платные коммерческие версии.	Бесплатная, полностью с открытым кодом.
Очень быстрые и надежные.	Адаптивная и многофункциональная.
Делают акцент на скорости, а не следовании ключевым принципам SQL	Придерживается 160 из 179 обязательных пунктов ключевых принципов и стандартов SQL.
Идеальна для рабочих процессов в веб-решениях с интенсивным чтением данных.	Идеальна для сложных запросов и больших баз данных.
Темп разработки замедлился после того, как система стала частично проприетарным решением.	Активное и многочисленное сообщество постоянно разрабатывает новые функции.
MySQL возлагает функции безопасности на списки управления доступом (ACL).	В PostgreSQL есть встроенная поддержка SSL и возможность шифрования связи между клиентом и сервером.
Поддерживает управление параллельным доступом посредством многоверсионности (MVCC), но при условии, что оно поддерживается подсистемой хранения InnoDB	Встроенная реализация MVCC.
Стандартная репликация master-standby	Несколько вариантов репликации
Небольшая поддержка нереляционных функций	Поддержка нескольких нереляционных функций
Версия InnoDB совместима с ACID (атомарность, согласованность, изолированность, прочность)	Полная совместимость с ACID
Ограниченная поддержка расширяемости	Возможность добавления новых функций, типов, индексных типов и т.д.
По умолчанию добавлены геопространственные данные	Возможность реализации геопространственных данных через расширения
Ограниченная поддержка серверного программирования на нерасширяемом языке	PostgreSQL поддерживает самые популярные языки программирования
Поддерживает развертывание в контейнерах Docker	Поддерживает развертывание в контейнерах Docker

Сравнение производительности MySQL и PostgreSQL

Измерение производительности РСУБД во многом зависит от требований, предъявляемых к базе данных. В базовых примерах обе системы управления БД работают одинаково хорошо.

Производительность и скорость:

PostgreSQL создавался для выполнения сложных операций; он совместим с множеством платформ и языков

MQL не стремился следовать всем стандартам SQL, поэтому основной упор делается на скорость

Основной упор в PostgreSQL сделан на совместимости; система показала превосходные результаты при использовании в сложных запросах, анализе чтения/записи, а также управления большими базами данных. Важно помнить, что PostgreSQL может серьезно повлиять на производительность памяти, поскольку каждое новое клиентское подключение создает отдельные ветку процесса весом в 10 МБ.

MySQL ставил перед собой цель достичь максимальной скорости и простоты развертывания. Эта характеристика MySQL особенно полезна при простом обмене информации и рабочих процессах в веб-решениях с интенсивным чтением данных. Простота развертывания БД означает, что вы можете пользоваться MySQL для быстрого и горизонтального масштабирования данных.

Лицензия и поддержка сообщества

PostgreSQL – это бесплатное решение с полностью открытым исходным кодом. Лицензия Open Source означает, что исходный код находится в открытом доступе; кто угодно может его копировать, изменять и распространять.

Такая схема создала активное сообщество разработчиков, которое постоянно анализирует текущее состояние системы и разрабатывает новые, улучшенные решения.

MySQL доступна в бесплатном доступе с открытым кодом, а также в нескольких платных коммерческих версиях с проприетарной лицензией. Некоторые элементы и плагины доступны только в проприетарных версиях, что в итоге может приводить к дополнительным затратам.

Кроме того, люди жалуются, что процесс разработки слегка замедлился, поскольку после покупки компанией Oracle, MySQL перестал быть системой с полностью открытым кодом.

Соответствие SQL

Современные приложения и базы данных часто имеют распределенную архитектуру. Следование официальным стандартам и руководствам SQL упрощает обмен данными между различными БД и помогает им соответствовать строгим регуляторным требованиям (например, GDPR, PCI и ISO).

MySQL сосредоточена на увеличении скорости и надежности. В итоге MySQL не до конца соответствует стандартам ISO

PostgreSQL придерживается большей части основных принципов и стандартов SQL; это портативная система, с которой легко интегрируются различные инструменты

PostgreSQL и MySQL: синтаксические отличия

MySQL и PostgreSQL основаны на одних и тех же стандартах SQL и активно пытаются следовать максимально возможному количеству требований. Так что синтаксис и команды в двух РСУБД практически одинаковы. Давайте рассмотрим несколько основных отличий, которые могут сказаться на управлении данными.

Синтаксис PostgreSQL	Синтаксис MySQL
Данные из таблицы чувствительны к регистру. WHERE Company = ‘Merion’ это не то же самое, что WHERE Company = ‘merion’	Данные не чувствительны к регистру. WHERE Company = ‘Merion’ – это то же самое, что и WHERE Company = ‘merion’
PostgreSQL допускает использование только одиночных кавычек: Company = ‘merion’	Поддерживает одиночные и двойные кавычки: Company = ‘merion’ , равно как и Company = “merion”
Команды для даты и времени: CURDATE() , CURTIME() , EXTRACT()	Команды для даты и времени: CURRENT_DATE() , CURRENT_TIME() , EXTRACT()

Отличия в безопасности PostgreSQL и MySQL

Необходимость защиты баз данных в РСУБД от вредоносной активности привела к созданию множества инструментов, протоколов безопасности и процедур.

Главную функцию безопасности в MySQL выполняют списки управления доступом (ACL).

В PostgreSQL встроена поддержка SSL, а для настройки разрешений пользователей используется функция ROLE.

MySQL возлагает функцию безопасности на списки управления доступом (Access Control Lists — ACL), которые следят за всеми подключениями, запросами и другими операциями. Кроме того, предоставляется ограниченная поддержка подключений между MySQL-клиентами и серверами с SSL-шифрованием.

Например, в MySQL есть сценарий, который повышает безопасность вашей БД за счет настройки пароля для пользователя root. Этот же сценарий автоматически удаляет все стандартные тестовые базы данных из вашей системы. Кроме того, MySQL поддерживает управление пользователями и позволяет настраивать уровни доступа для каждого пользователя.

Для настройки разрешений пользователей PostgreSQL использует функцию ROLE. В ней есть встроенная поддержка SSL и шифрование обмена данными между клиентом и сервером. PostgreSQL также предлагает встроенное расширение под названием SE-PostgreSQL для настройки дополнительных элементов контроля доступа в соответствии с политикой безопасности SELinux.

Удобство для пользователей и универсальность интерфейса

Пользовательский интерфейс в PostgreSQL называется pgAdmin4. Он помогает начинающим пользователям выполнять сложные задачи и управлять базами данных. Основной акцент в PostgreSQL сделан на расширяемости, поэтому вы можете использовать pgAdmin4 для добавления новых типов данных, функций и типов индексов.

Графический пользовательский интерфейс в MySQL называется Workbench. Этот инструмент объединяет в себе разработку, управление, проектирование, создание и поддержание базы данных в единую интегрированную среду СУБД MySQL.

Языки программирования

Один из важнейших аспектов, которые необходимо учитывать при переходе на новую среду, заключается в том, как это повлияет на сотрудников из отдела разработки и эксплуатации. Чем больше языков программирования поддерживает сервер базы данных, тем легче разработчикам добавлять новые функции и улучшать уже существующие.

В этом плане PostgreSQL и MySQL поддерживает большое количество языков программирования.

PostgreSQL	MySQL
C++, .NET, Java, Delphi, Perl, Lua, Node.js, Python, PHP, R, D, Erlang, Go, Lisp	C, C++, Java, Perl, Delphi, Lua, Go, R, .NET, Node.js, Python, PHP, Erlang, Lisp, D

Параллельная обработка данных

Хорошо реализованный параллелизм позволяет многим людям из разных мест одновременно обращаться к БД и работать с ней без ограничений и угрозы противоречивости данных.

Когда базе данных с управлением параллельным доступом посредством многоверсионности (MVCC — multi-versioning concurrency control) необходимо обновить данные, она не перезаписывает оригинальную информацию. Вместо этого она создает более свежую версию файла и сохраняет ее предыдущую копию.

Это принципиально важный момент, если к вашим наборам данных одновременно должны обращаться многие подписчики. Если в системе отсутствует контроль параллельной обработки данных, то чтение из БД, пока другой процесс записывает в нее данные, приводит к несогласованности данных.

Встроенная реализация MVCC позволяет достичь высочайшего уровня параллелизма в PostgreSQ

MySQL тоже предлагает поддержку MVCC, но только если она поддерживается подсистемой хранилища InnoDB.

Репликация базы данных

Копирование данных из одного сервера БД в другую базу на другом сервере называется репликацией. При таком распределении информации группа пользователей сможет обращаться к новым данным, и это никак помешает работе других пользователей.

Одной из самых сложных задач в репликации БД является поддержание согласованности данных внутри распределенной системы. MySQL и PostgreSQL предлагают различные возможности для репликации БД.

PostgreSQL и MySQL поддерживают репликацию в виде master – standby (основной источник – резервная БД) и нескольких standby, а также предлагают ряд возможностей:

• логическая репликация;
• потоковая репликация;
• двунаправленная репликация.

• репликация master – master;
• master – standby, перенаправленная на один или несколько резервных серверов;
• круговая репликация.

Заключение

PostgreSQL – это многофункциональная БД для обработки сложных запросов и больших баз данных. MySQL – это быстрое, надежное и популярное решение. MySQL относительно прост в установке и обслуживании. Функциональные возможности PostgreSQL и MySQL во многом схожи.

PostgreSQL отличается от MySQL по определенным рабочим нагрузкам. Данная статья поможет вам принять осмысленное решение с учетом всех достоинств той или иной РСУБД.

Вместе и с нуля пройдем все этапы проектирования, администрирования, резервирования и масштабирования БД с использованием PostgreSQL, MS SQL и MySQL

Полезно?

Почему?

😪 Мы тщательно прорабатываем каждый фидбек и отвечаем по итогам анализа. Напишите, пожалуйста, как мы сможем улучшить эту статью.

😍 Полезные IT – статьи от экспертов раз в неделю у вас в почте. Укажите свою дату рождения и мы не забудем поздравить вас.

Источник

Performance differences between Postgres and MySQL

What workload analysis and running queries can teach us about the performance differences in JSON, indexing, and concurrency.

2 years ago • 7 min read

In the Arctype Community, we answer a lot of questions about database performance, especially between Postgres and MySQL. Performance is a vital yet complex task when managing a database. It can be affected by the configuration, the hardware, or even the design of the system. Both PostgreSQL and MySQL are configured to be compatible and stable with many hardware configurations, but the performance does differ between types of servers, available memory, and other factors.

Not all relational database management systems (RDBMS) are created equal. Although PostgreSQL (or Postgres) and MySQL share some similarities, they also have unique qualities that make one a better choice over the other in specific situations. We discussed a lot of these differences in a previous post. Still, in terms of performance, they have a lot of differences.

In this article, we would discuss workload analysis and the running queries. We shall then further explain some basic configurations to improve our MySQL and PostgreSQL databases’ performance. After that, we would outline some key differences between MySQL and PostgreSQL.

Table of Contents

• How to Measure Performance
• Query performance for JSON
• Indexing overhead
• Database replication and clusters
• Concurrency
• Conclusion

How to Measure Performance

MySQL has had a reputation as a fast database for read-heavy workloads, although frequently at the expense of concurrency when mixed with write operations. PostgreSQL, popularly called Postgres, presents itself as the most advanced open-source relational database, plus it’s developed to be standards-compliant and feature-rich.

Previously, Postgres performance was more balanced, i.e., reads were generally slower than MySQL, but then it improved and can now write large amounts of data more efficiently, making concurrency handling better. The recent versions of MySQL and Postgres have slightly erased the performance difference between the two databases.

Using the old MyISAM engine in MySQL makes reading data extremely fast. Unfortunately, it’s not readily available in recent versions of MySQL. But if using InnoDB (which allows key constraints, transactions), differences are negligible. These features are critical to enterprise or consumer-scale applications, so using the old engine is not an option. The good news is that MySQL is continuously improved to reduce the differences in heavy data writes.

A database benchmark is a reproducible experimental framework for characterizing and comparing the performance (time, memory, or quality) of database systems or algorithms on those systems. Such a practical framework defines the system under test, the workload, metrics, and experiments.

In the next 4 sections, we would discuss a few performance differences that make each database stands out.

JSON Queries are Faster in Postgres

In this section, we would see the benchmarking difference between PostgreSQL and MySQL.

Steps performed

1. Create a project(Java, Node, or Ruby) where used DBs are PostgreSQL and MySQL.
2. Create a sample JSON object to perform the WRITE and READ operation.
3. The entire JSON object’s size is assumed to be

14 MB, creates around 200–210 entries into the database.

Statistics

• PostgreSQL: Avg time (in ms)- WRITE:2279.25 |READ:31.65 |UPDATE: 26.26

• MySQL: Avg time (in ms)— WRITE:3501.05 |READ:49.99|UPDATE: 62.45

Final Say

If we look at the numbers, it reflects that PostgreSQL is way better than MySQL if it’s a matter of dealing with JSON data type which is, of course, one of the key features of having PostgreSQL.

The frequent type of operation(READ, WRITE, UPDATE) performed in a database determines which database suits your personal or professional project. The definite conclusion from these metrics is that out of the box, while MySQL is architected to run faster than PostgreSQL — sometimes benchmarks are particular to the application.

Indexes

The index is a critical factor in all databases. It enhances database performance, as it allows the database servers to find and retrieve specific rows much faster than without an index. But, indexes add a particular overhead to the database system as a whole, so they should be used sensibly. Without an index, the database server would begin with the first row and then read through the entire table to find the relevant rows: the larger the table, the more costly the operation. Both PostgreSQL and MySQL have specific ways of handling indexes. Below are some common ones but there are many more that we have covered.

• Standard B Tree Indexes: PostgreSQL includes built-in support for regular B-tree and hash indexes. Indexes in PostgreSQL also support the following features:
• Expression indexes: can be created with an index of the result of an expression or function instead of a column’s value.
• Partial indexes: index only a part of a table.

Let us assume we have a table in PostgreSQL named users, where each row in the table represents a user. The table is defined as follows.

CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY, email VARCHAR DEFAULT NULL, name VARCHAR);
Now, let us assume we create the following indexes on the table above.

What is the difference between the two indexes shown above? The first index #1 is a partial index while index #2 is an expression index. As the PostgreSQL docs states,

“A partial index is built over a subset of rows in a table defined by a conditional expression (called the predicate of the partial index). The index contains entries only for those table rows that satisfy the predicate. A major reason for using a partial index is to avoid indexing commonly occurring values. Since a query searching for a commonly occurring value (one that accounts for more than a few percent of all the table rows) will run through most of the table anyway, the benefit from using an index is marginal. A better strategy is to create a partial index where such rows exclude altogether. Partial indexing reduces the index’s size and hence speeds up those queries that do use the index. It will also speed up many write operations because the index does not need to update in all cases”.

MySQL: Most MySQL indexes (PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, and FULLTEXT) are in B-trees. Exceptions include the indexes on spatial data types that use R-trees. MySQL also supports hash indexes, and the InnoDB engine uses inverted lists for FULLTEXT indexes.

Database Replication

Another performance difference as it concerns both PostgreSQL and MySQL is replication. Replication is the ability to copy data from one database server to another database on a different server. This distribution of information means that users can now access data without directly affecting other users. One of the difficult tasks of database replication is harmonizing data consistency across a distributed system. MySQL and PostgreSQL offer several possible options for database replication. Apart from one master to one standby and multiple standbys, PostgreSQL and MySQL offer the following replication options:

PostgreSQL Replication Options

• Logical replication
• Streaming replication
• Bi-directional replication in commercial versions

MySQL Replication Options

• Master to master replication
• Single master to one standby forwarded to one or multiple standbys
• Circular replication

Multi-Version Concurrency Control

When users read and write to a database simultaneously, that phenomenon is known as concurrency. So, multiple clients reading and writing at the same time can lead to various edge cases/race conditions, i.e., read followed by write happened for same record X and numerous other conditions. Various modern databases make use of transactions to mitigate problems in concurrency.

Postgres was among the first DBMS to rollout multi-version concurrency control (MVCC), which means reading never blocks writing and vice versa. This feature is one of the main reasons why businesses prefer Postgres to MySQL. However, this can lead to storage issues such as a vacuum process which can lock the server or excessive bloat.

«Unlike most other database systems, which use locks for concurrency control, Postgres maintains data consistency by using a multi-version model. Furthermore, while querying a database, each transaction sees a snapshot of data (a database version) as it was some time ago, regardless of the underlying data’s current state. It protects the transaction from viewing inconsistent data caused by (other) concurrent transaction updates on the same data rows, providing transaction isolation for each database session.»

MVCC lets multiple readers and writers concurrently interact with the Postgres database, eliminating the need for a read-write lock every time someone interacts with the data. A side benefit is this process provides a significant efficiency boost.
MySQL Utilizing the InnoDB storage engine, MySQL supports writes and reads of the same row to not interfere with each other. Every time MySQL writes data into a row, it also writes an entry into the rollback segment. This data structure stores “undo logs” used to restore the row to its previous state. It’s called the “rollback segment” because it is the tool used to handle rolling back transactions.

«InnoDB is a multi-versioned storage engine: it keeps the information about old versions of changed rows to support transactional features such as concurrency and rollback. This information is stored in the tablespace in a data structure called a rollback segment (after an analogous data structure in Oracle). InnoDB uses the information in the rollback segment to perform the undo operations needed in a transaction rollback. It also uses the information to build earlier versions of a row for a consistent read.»

Conclusion

We have treated a few performance differences between PostgreSQL and MySQL in this post. It’s important to note that database performance relies on several other factors such as Hardware, type of OS, and most importantly, your understanding of the intended database. Both PostgreSQL and MySQL have unique qualities and drawbacks, but understanding what features would suit a project and integrating those features would ultimately result in performance.-I’d love to hear about your experience with database performance.

Источник