Как установить плагин 960 grids. Зачем мне необходима сеточная система? Дизайн основанный на сетке

Базы данных - это логически смоделированные хранилища любых типов данных. Каждая база данных, не являющаяся бессхемной, следует модели, которая задаёт определённую структуру обработки данных. СУБД - это приложения (или библиотеки), управляющие базами данных различных форм, размеров и типов.

Чтобы лучше разобраться в СУБД, ознакомьтесь с .

Реляционные системы управления базами данных

Реляционные системы реализуют реляционную модель работы с данными, которая определяет всю хранимую информацию как набор связанных записей и атрибутов в таблице.

СУБД такого типа используют структуры (таблицы) для хранения и работы с данными. Каждый столбец (атрибут) содержит свой тип информации. Каждая запись в базе данных, обладающая уникальным ключом, передаётся в строку таблицы, и её атрибуты отображаются в столбцах таблицы.

Отношения и типы данных

Отношения можно определить как математические множества, содержащие наборы атрибутов, отображающие хранящуюся информацию.

Каждый элемент, формирующий запись, должен удовлетворять определённому типу данных (целое число, дата и т.д.). Различные РСУБД используют разные типы данные, которые не всегда взаимозаменяемы.

Такого рода ограничения обычны для реляционных баз данных. Фактически, они и формируют суть отношений.

Популярные РСУБД

В этой статье мы расскажем о 3 наиболее популярных РСУБД:

• SQLite: очень мощная встраиваемая РСУБД.
• MySQL: самая популярная и часто используемая РСУБД.
• PostgreSQL: самая продвинутая и гибкая РСУБД.

SQLite

SQLite - это изумительная библиотека, встраиваемая в приложение, которое её использует. Будучи файловой БД, она предоставляет отличный набор инструментов для более простой (в сравнении с серверными БД) обработки любых видов данных.

Когда приложение использует SQLite, их связь производится с помощью функциональных и прямых вызовов файлов, содержащих данные (например, баз данных SQLite), а не какого-то интерфейса, что повышает скорость и производительность операций.

Поддерживаемые типы данных

• NULL: NULL-значение.

• INTEGER: целое со знаком, хранящееся в 1, 2, 3, 4, 6, или 8 байтах.

• REAL: число с плавающей запятой, хранящееся в 8-байтовом формате IEEE.

• TEXT: текстовая строка с кодировкойUTF-8, UTF-16BE или UTF-16LE.

• BLOB: тип данных, хранящийся точно в таком же виде, в каком и был получен.

Note: для получения более подробной информации ознакомьтесь с документацией .

Преимущества

• Файловая: вся база данных хранится в одном файле, что облегчает перемещение.

• Стандартизированная: SQLite использует SQL; некоторые функции опущены (RIGHT OUTER JOIN или FOR EACH STATEMENT), однако, есть и некоторые новые.

• Отлично подходит для разработки и даже тестирования: во время этапа разработки большинству требуется масштабируемое решение. SQLite, со своим богатым набором функций, может предоставить более чем достаточный функционал, при этом будучи достаточно простой для работы с одним файлом и связанной сишной библиотекой.

Недостатки

• Отсутствие пользовательского управления: продвинутые БД предоставляют пользователям возможность управлять связями в таблицах в соответствии с привилегиями, но у SQLite такой функции нет.

• Невозможность дополнительной настройки: опять-таки, SQLite нельзя сделать более производительной, поковырявшись в настройках - так уж она устроена.

Когда стоит использовать SQLite

• Встроенные приложения: все портируемые не предназначенные для масштабирования приложения - например, локальные однопользовательские приложения, мобильные приложения или игры.

• Система доступа к дисковой памяти: в большинстве случаев приложения, часто производящие прямые операции чтения/записи на диск, можно перевести на SQLite для повышения производительности.

• Тестирование: отлично подойдёт для большинства приложений, частью функционала которых является тестирование бизнес-логики.

Когда не стоит использовать SQLite

• Многопользовательские приложения: если вы работаете над приложением, доступом к БД в котором будут одновременно пользоваться несколько человек, лучше выбрать полнофункциональную РСУБД - например, MySQL.

• Приложения, записывающие большие объёмы данных: одним из ограничений SQLite являются операции записи. Эта РСУБД допускает единовременное исполнение лишь одной операции записи.

MySQL

MySQL - это самая популярная из всех крупных серверных БД. Разобраться в ней очень просто, да и в сети о ней можно найти большое количество информации. Хотя MySQL и не пытается полностью реализовать SQL-стандарты, она предлагает широкий функционал. Приложения общаются с базой данных через процесс-демон.

Поддерживаемые типы данных

• TINYINT: очень маленькое целое.

• SMALLINT: маленькое целое.

• MEDIUMINT: целое среднего размера.

• INT или INTEGER: целое нормального размера.

• BIGINT: большое целое.

• FLOAT: знаковое число с плавающей запятой одинарной точности.

• DOUBLE, DOUBLE PRECISION, REAL: знаковое число с плавающей запятой двойной точности.

• DECIMAL, NUMERIC: знаковое число с плавающей запятой.

• DATE: дата.

• DATETIME: комбинация даты и времени.

• TIMESTAMP: отметка времени.

• TIME: время.

• YEAR: год в формате YY или YYYY.

• CHAR: строка фиксированного размера, дополняемая справа пробелами до максимальной длины.

• VARCHAR: строка переменной длины.

• TINYBLOB, TINYTEXT: BLOB- или TEXT-столбец длиной максимум 255 (2^8 — 1) символов.

• BLOB, TEXT: BLOB- или TEXT-столбец длиной максимум 65535 (2^16 — 1) символов.

• MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT: BLOB- или TEXT-столбец длиной максимум 16777215 (2^24 — 1) символов.

• LONGBLOB, LONGTEXT: BLOB- или TEXT-столбец длиной максимум 4294967295 (2^32 — 1) символов.

• ENUM: перечисление.

• SET: множества.

Преимущества

• Простота: MySQL легко устанавливается. Существует много сторонних инструментов, включая визуальные, облегчающих начало работы с БД.

• Много функций: MySQL поддерживает большую часть функционала SQL.

• Безопасность: в MySQL встроено много функций безопасности.

• Мощность и масштабируемость: MySQL может работать с действительно большими объёмами данных, и неплохо походит для масштабируемых приложений.

• Скорость: пренебрежение некоторыми стандартами позволяет MySQL работать производительнее, местами срезая на поворотах.

Недостатки

• Известные ограничения: по определению, MySQL не может сделать всё, что угодно, и в ней присутствуют определённые ограничения функциональности.

• Вопросы надёжности: некоторые операции реализованы менее надёжно, чем в других РСУБД.

• Застой в разработке: хотя MySQL и является open-source продуктом, работа над ней сильно заторможена. Тем не менее, существует несколько БД, полностью основанных на MySQL (например, MariaDB). Кстати, подробнее о родстве MariaDB и MySQL можно из нашего с создателем обеих РСУБД - Джеймсом Боттомли.

Когда стоит использовать MySQL

• Распределённые операции: когда вам нужен функционал бо́льший, чем может предоставить SQLite, стоит использовать MySQL.

• Высокая безопасность: функции безопасности MySQL предоставляют надёжную защиту доступа и использования данных.

• Веб-сайты и приложения: большая часть веб-ресурсов вполне может работать с MySQL, несмотря на ограничения. Этот инструмент весьма гибок и прост в обращении, что только на руку в длительной перспективе.

• Кастомные решения: если вы работаете над очень специфичным продуктом, MySQL подстроится под ваши потребности благодаря широкому спектру настроек и режимов работы.

Когда не стоит использовать MySQL

• SQL-совместимость: поскольку MySQL не пытается полностью реализовать стандарты SQL, она не является полностью совместимой с SQL. Из-за этого могут возникнуть проблемы при интеграции с другими РСУБД.

• Конкурентность: хотя MySQL неплохо справляется с операциями чтения, одновременные операции чтения-записи могут вызвать проблемы.

• Недостаток функций: в зависимости от выбора движка MySQL может недоставать некоторых функций.

PostgreSQL

PostgreSQL - это самая продвинутая РСУБД, ориентирующаяся в первую очередь на полное соответствие стандартам и расширяемость. PostgreSQL, или Postgres, пытается полностью соответствовать SQL-стандартам ANSI/ISO.

PostgreSQL отличается от других РСУБД тем, что обладает объектно-ориентированным функционалом, в том числе полной поддержкой концепта ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).

Будучи основанным на мощной технологии Postgres отлично справляется с одновременной обработкой нескольких заданий. Поддержка конкурентности реализована с использованием MVCC (Multiversion Concurrency Control), что также обеспечивает совместимость с ACID.

Хотя эта РСУБД не так популярна, как MySQL, существует много сторонних инструментов и библиотек для облегчения работы с PostgreSQL.

Поддерживаемые типы данных

• bigint: знаковое 8-байтное целое.

• bigserial: автоматически инкрементируемое 8-битное целое.

• bit [(n)]: битовая строка фиксированной длины.

• bit varying [(n)]: битовая строка переменной длины.

• boolean: булевская величина.

• box: прямоугольник на плоскости.

• bytea: бинарные данные.

• character varying [(n)]: строка символов фиксированной длины.

• character [(n)]:

• cidr: сетевой адрес IPv4 или IPv6.

• circle: круг на плоскости.

• date: календарная дата.

• double precision: число с плавающей запятой двойной точности.

• inet: адрес хоста IPv4 или IPv6.

• integer: знаковое 4-байтное целое.

• interval [(p)]: временной промежуток.

• line: бесконечная прямая на плоскости.

• lseg: отрезок на плоскости.

• macaddr: MAC-адрес.

• money: денежная величина.

• path: геометрический путь на плоскости.

• point: геометрическая точка на плоскости.

• polygon: многоугольник на плоскости.

• real: число с плавающей запятой одинарной точности.

• smallint: знаковое 2-байтное целое.

• serial: автоматически инкрементируемое 4-битное целое.

• text: строка символов переменной длины.

• time [(p)] : время суток (без часового пояса).

• time [(p)] with time zone: время суток (с часовым поясом).

• timestamp [(p)] : дата ивремя (без часового пояса).

• timestamp [(p)] with time zone: дата и время (с часовым поясом).

• tsquery: запрос текстового поиска.

• tsvector: документ текстового поиска.

• txid_snapshot: снэпшот ID пользовательской транзакции.

• uuid: уникальный идентификатор.

• xml: XML-данные.

Преимущества

• Полная SQL-совместимость .

• Сообщество: PostgreSQL поддерживается опытным сообществом 24/7.

• Поддержка сторонними организациями: несмотря на очень продвинутые функции, PostgreSQL используется в многих инструментах, связанных с РСУБД.

• Расширяемость: PostgreSQL можно программно расширить за счёт хранимых процедур.

• Объектно-ориентированность: PostgreSQL - не только реляционная, но и объектно-ориентированная СУБД.

Недостатки

• Производительность: В простых операциях чтения PostgreSQL может уступать своим соперникам.

• Популярность: из-за своей сложности инструмент не очень популярен.

• Хостинг: из-за вышеперечисленных факторов проблематично найти подходящего провайдера.

Когда стоит использовать PostgreSQL

• Целостность данных: если приоритет стоит на надёжность и целостность данных, PostgreSQL - лучший выбор.

• Сложные процедуры: если ваша БД должна выполнять сложные процедуры, стоит выбрать PostgreSQL в силу её расширяемости.

• Интеграция: если в будущем вам предстоит перемещать всю базу на другое решение, меньше всего проблем возникнет с PostgreSQL.

Когда не стоит использовать PostgreSQL

• Скорость: если всё, что нужно - это быстрые операции чтения, не стоит использовать PostgreSQL.

• Простые ситуации: если вам не требуется повышенная надёжность, поддержка ACID и всё такое, использование PostgreSQL - это стрельба из пушки по мухам.

Реляционные базы данных использовались на протяжении длительного времени. Они стали популярными благодаря системам управления, которые реализуют реляционную модель настолько хорошо, что она является наилучшим способом работы с данными, особенно для критически важных приложений и служб.

MySQL существует достаточно давно и зарекомендовала себя как отличное решение, Postgresql пришла на рынок приблизительно в то же самое время, но предоставляет достаточно много интересных функций и возможностей, благодаря чему стремительно набирает популярность. В этой статье мы попытаемся выполнить сравнение MySQL vs Postgresql, сравним основные отличия этих систем, выясним как они работают и попытаемся понять какая система будет лучше для вашего проекта.

Системы управления базами данных

Базы данных предназначены для структурированного хранения и быстрого доступа к различным данным. Каждая база данных, кроме самих данных, должна иметь определенную модель работы, по которой будет выполняться обработка данных. Для управления базами данных используются СУБД или системы управления базами данных, именно к таким программам относятся MySQL и Postgresql.

Реляционные системы управления базами данных позволяют размещать данные в таблицах, связывая строки из разных таблиц и, таким образом, связывая разные, объединенные логически данные. Перед тем, как вы сможете сохранять данные, необходимо создать таблицы определенного размера и указать тип данных для каждого столбца. Столбы представляют поля данных, а сами данные размещены в строках. Обе системы управления базами данных, и MySQL vs Postgresql принадлежат к реляционным. Дальше мы рассмотрим подробнее чем отличаются обе программы. А теперь перейдем к более детальному рассмотрению.

Краткая история

MySQL

Разработка MySQL началась еще в 90х годах. Первый внутренний выпуск базы данных состоялся в 1995 году. За это время разработкой программы занимались несколько компаний. Разработка была начата шведской компанией MySQL AB, которую приобрела Sun Microsystems, которая, собственно перешла в собственность Oracle. На данный момент, начиная с 2010 года, разработкой занимается Oracle.

Postgresql

Разработка Postrgresql началась в далеком 1986 году в стенах Калифорнийского университета Беркли. Разработка длилась почти восемь лет, затем проект разделился на две части коммерческую базу данных IIlustra и полностью свободный проект Postrgesql, который разрабатывается энтузиастами.

Хранение данных

MySQL

MySQL - это реляционная база данных, для хранения данных в таблицах используются различные движки, но работа с движками спрятана в самой системе. На синтаксис запросов и их выполнение движок не влияет. Поддерживаются такие основные движки MyISAM, InnoDB, MEMORY, Berkeley DB. Они отличаются между собой способом записи данных на диск, а также методами считывания.

Postgresql

Postgresql представляет из себя объектно реляционную базу данных, которая работает только на одном движке - storage engine. Все таблицы представлены в виде объектов, они могут наследоваться, а все действия с таблицами выполняются с помощью объективно ориентированных функций. Как и в MySQL все данные хранятся на диске, в специально отсортированных файлах, но структура этих файлов и записей в них очень сильно отличается.

Стандарт SQL

Независимо от используемой системы управления базами данных, SQL - это стандартизированный язык выполнения запросов. И он поддерживается всеми решениями, даже MySQL или Postgresql. Стандарт SQL был разработан в 1986 году и за это время уже вышло нескольких версий.

MySQL

MySQL поддерживает далеко не все новые возможности стандарта SQL. Разработчики выбрали именно этот путь развития, чтобы сохранить MySQL простым для использования. Компания пытается соответствовать стандартам, но не в ущерб простоте. Если какая-то возможность может улучшить удобство, то разработчики могут реализовать ее в виде своего расширения не обращая внимания на стандарт.

Postgresql

Postgresql - это проект с открытым исходным кодом, он разрабатывается командой энтузиастов, и разработчики пытаются максимально соответствовать стандарту SQL и реализуют все самые новые стандарты. Но все это приводит к ущербу простоты. Postgresql очень сложный и из-за этого он не настолько популярен как MySQL.

Возможности обработки

Из предыдущего пункта выплывают и другие отличия postgresql от mysql, это возможности обработки данных и ограничения. Естественно, соответствие более новым стандартам дает более новые возможности.

MySQL

При выполнении запроса MySQL загружает весь ответ сервера в память клиента, при больших объемах данных это может быть не совсем удобно. В основном по функциям Postgresql превосходит Mysql, дальше рассмотрим в каких именно.

Postgresql

Postgresql поддерживает использование курсоров для перемещения по полученным данным. Вы получаете только указатель, весь ответ хранится в памяти сервера баз данных. Этот указатель можно сохранять между сеансами. Здесь поддерживается построение индексов сразу для нескольких столбцов таблицы. Кроме того, индексы могут быть различных типов, кроме hash и b-tree доступны GiST и SP-GiST для работы с городами, GIN для поиска по тексту, BRIN и Bloom.

Postgresql поддерживает регулярные выражения в запросах, рекурсивных запросов и наследования таблиц. Но тут есть несколько ограничений, например, вы можете добавить новое поле только в конец таблицы.

Производительность

Базы данных должны обязательно быть оптимизированы для окружения, в котором вы будете работать. Исторически так сложилось что MySQL ориентировалась на максимальную производительность, а Postgresql разрабатывалась как база данных с большим количеством настроек и максимально соответствующую стандарту. Но со временем Postgresql получил много улучшений и оптимизаций.

MySQL

В большинстве случаев для организации работы с базой данных в MySQL используется таблица InnoDB, эта таблица представляет из себя B-дерево с индексами. Индексы позволяют очень быстро получить данные из диска, и для этого будет нужно меньше дисковых операций. Но сканирование дерева требует нахождения двух индексов, а это уже медленно. Все это значит что MySQL будет быстрее Postgresql только при использовании первичного ключа.

Postgresql

Вся заголовочная информация таблиц Postgresql находится в оперативной памяти. Вы не можете создать таблицу, которая будет не в памяти. Записи таблицы сортируются по индексу, а поэтому вы можете их очень быстро извлечь. Для большего удобства вы можете применять несколько индексов к одной таблице.

В целом PostgreSQL работает быстрее, за исключениям использования первичных ключей. Давайте рассмотрим несколько тестов с различными операциями:

Типы данных

Один из основных моментов обоих баз данных это поддерживаемые типы данных, которые вы можете использовать. Поскольку оба решения пытаются соответствовать синтаксису SQL, то они имеют похожие наборы, но все же кое-чем отличаются.

MySQL

MySQL поддерживает такие типы данных:

• TINYINT : очень маленькое целое.;
• SMALLINT: маленькое целое;
• MEDIUMINT: целое среднего размера;
• INT: целое нормального размера;
• BIGINT: большое целое;
• FLOAT: знаковое число с плавающей запятой одинарной точности;
• DOUBLE, DOUBLE PRECISION, REAL: знаковое число с плавающей запятой двойной точности
• DECIMAL, NUMERIC: знаковое число с плавающей запятой;
• DATE: дата;
  DATETIME: комбинация даты и времени;
• TIMESTAMP: отметка времени;
• TIME: время;
  YEAR: год в формате YY или YYYY;
• CHAR : строка фиксированного размера, дополняемая справа пробелами до максимальной длины;
• VARCHAR: строка переменной длины;
• TINYBLOB, TINYTEXT: двоичные или текстовые данные максимальной длиной 255 символов;
• BLOB, TEXT : двоичные или текстовые данные максимальной длиной 65535 символов;
• MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT: текст или двоичные данные;
• LONGBLOB, LONGTEXT: текст или двоичные максимальной данные длиной 4294967295 символов;
• ENUM: перечисление;
• SET: множества.

Postgresql

Поддерживаемые типы полей в Postgresql достаточно сильно отличаются, но позволяют записывать точно те же данные:

• bigint: знаковое 8-байтовое целое;
• bigserial : автоматически увеличиваемое 8-байтовое целое;
• bit: двоичная строка фиксированной длины;
• bit varying: двоичная строка переменной длины;
• boolean: флаг;
• box: прямоугольник на плоскости;
• byte : бинарные данные;
• character varying: строка символов фиксированной длины;
• character:
• cidr: сетевой адрес IPv4 или IPv6;
• circle: круг на плоскости;
• date : дата в календаре;
• double precision: число с плавающей запятой двойной точности;
• inet: адрес интернет IPv4 или IPv6;
• integer : знаковое 4-байтное целое число;
• interval: временной промежуток;
• line: бесконечная прямая на плоскости;
• lseg: отрезок на плоскости;
• macaddr: MAC-адрес;
• money: денежная величина;
• path: геометрический путь на плоскости;
• point: геометрическая точка на плоскости;
• polygon: многоугольник на плоскости;
• real: число с плавающей точкой одинарной точности;
• smallint: двухбайтовое целое число;
• serial: автоматически увеличиваемое четырехбитное целое число;
• text: строка символов переменной длины;
• time: время суток;
• timestamp: дата и время;
• tsquery : запрос текстового поиска;
• tsvector: документ текстового поиска;
• uuid : уникальный идентификатор;
• xml: XML-данные.

Как видите, типов данных в Postgresql больше и они более разнообразны, есть свои типы полей для определенных видов данных, которых нет MySQL. Отличие MySQL от Postgresql очевидно.

Разработка

Оба проекта имеют открытый исходный код, но развиваются по-разному. Развитие MySQL нравится далеко не всем. И в этом сравнение mysql и postgresql дает много отличий.

MySQL

База данных MySQL разрабатывается компанией Oracle и ходят слухи, что компания намерено тормозит развитие движка. Было создано очень много форков проекта, в том числе форк MariaDB от разработчика оригинальной MySQL. Но все же развитие остается медленным.

Postgresql

Как было сказано в начале статьи разработка началась в университете Беркли. Затем перешла в коммерческую компанию. Сейчас программа разрабатывается независимой группой программистов и советом нескольких компаний. Новые версии выпускаются достаточно активно и получают все новые и новые функции.

Блог компании Mail.ru Group

В преддверии своего доклада на конференции PGCONF.RUSSIA 2015 я поделюсь некоторыми наблюдениями о важных различиях между СУБД MySQL и PostgreSQL. Этот материал будет полезен всем тем, кого уже не устраивают возможности и особенности MySQL, а также тем, кто делает первые шаги в Postgres. Конечно, не стоит рассматривать этот пост как исчерпывающий список различий, но для принятия решения в пользу той или иной СУБД его будет вполне достаточно.

Репликация

Тема моего доклада «Асинхронная репликация без цензуры, или почему PostgreSQL завоюет мир», и репликация одна из самых больных тем для нагруженных проектов использующих MySQL. Проблем много - корректность работы, стабильность работы, производительность - и на первый взгляд они выглядят несвязанными. Если же посмотреть в историческом контексте, то мы получаем интересный вывод: MySQL репликация имеет столько проблем потому, что она не была продумана, а точкой невозврата была поддержка storage engine (подключаемых движков) без ответов на вопросы «как быть с журналом?» и «как различным storage engine участвовать в репликации». В 2004 году в PostgreSQL рассылке пользователь пытался «найти» storage engine в исходном коде PostgreSQL и сильно удивился, что их нет. В процессе дискуссии кто-то предложил добавить эту возможность PostgreSQL, и один из разработчиков ответил «Ребята, если мы так сделаем, у нас будут проблемы с репликацией и с транзакциями между движками».

The problem is that many storage management systems… often do their own WAL and PITR. Some do their own buffer management, locking and replication/load management too. So, as you say, its hard say where an interface should be
abstracted.

ссылка на это письмо в postgresql mailing list

Прошло более 10 лет, и что мы видим? В MySQL есть раздражающие проблемы с транзакциями между таблицами разных storage engine и у MySQL проблемы с репликацией. За эти десять лет у PostgreSQL появились подключаемые типы данных и индексы, а также есть репликация - т. е. преимущество MySQL было нивелировано, в то время как архитектурные проблемы MySQL остались и мешают жить. В MySQL 5.7 попытались решить проблему производительности репликации, распараллелив её. Поскольку проект на работе очень чувствителен к производительности репликации в силу своего масштаба, я попытался протестировать, стало ли лучше. Я нашёл, что параллельная репликация в 5.7 работает медленней однопоточной в 5.5, и лишь в отдельных случаях - примерно также. Если вы сейчас используете MySQL 5.5 и хотите перейти на более свежую версию, то учтите, что для высоконагруженных проектов миграция невозможна, поскольку репликация просто перестанет успевать выполняться.

После доклада на highload, в Oracle приняли к сведению разработанный мной тест и сообщили, что попытаются исправить проблему; недавно мне даже написали, что смогли увидеть параллелизм на своих тестах, и выслали настройки. Если не ошибаюсь, при 16 потоках появилось незначительное ускорение по сравнению с однопоточной версией. К сожалению, до сих пор не повторил свои тесты на предоставленных настройках - в частности потому, что с такими результатами наши проблемы всё равно остаются актуальными.

Точные причины такой регрессии производительности неизвестны. Было несколько предположений - например, Кристиан Нельсен, один из разработчиков MariaDB, у себя в блоге писал о том, что могут быть проблемы с перфоманс-схемой, с синхронизацией тредов. Из-за этого наблюдается регрессия в 40%, которая видна на обычных тестах. Oracle-разработчики это опровергают, и меня даже убедили, что её нет, видимо, я вижу какую-то другую проблему (и сколько же их всего?).

В MySQL репликации проблемы со storage engine усугубляются выбранным уровнем репликации - они логические, в то время как в PostgreSQL - физические. В принципе, у логической репликации есть свои преимущества, она позволяет сделать больше всяких интересных штук, об этом в докладе я тоже упомяну. Но PostgreSQL даже в рамках своей физической репликации уже сводит все эти преимущества на нет. Иными словами, почти все, что есть в MySQL, уже можно сделать и в PostgreSQL (либо будет можно в ближайшем будущем).

На реализацию низкоуровневой физической репликации в MySQL можно не надеяться. Проблема в том, что там вместо одного журнала (как в PostgreSQL) их получается два или четыре - смотря как посчитать. PostgreSQL просто коммитит запросы, они попадают в журнал, и этот журнал используется в репликации. PostgreSQL-репликация суперстабильна, потому что она использует тот же журнал, что и при операциях восстановления после сбоев. Этот механизм давно написан, хорошо оттестирован и оптимизирован.

В MySQL ситуация другая. У нас есть отдельный журнал InnoDB и журнал репликации, и нужно коммитить и туда, и туда. А это two-phase commit между журналами, который по определению работает медленно. То есть мы не можем просто взять и сказать, что мы повторяем транзакцию из InnoDB-журнала - приходится разбираться, что за запрос, запускать его заново. Если даже это логическая репликация, на уровне строчек, то эти строчки нужно искать в индексе. И мало того, что приходится сделать большое количество работы, чтобы выполнить запрос - он при этом снова будет писаться в свой InnoDB-журнал уже на реплике, что для производительности явно нехорошо.

В PostgreSQL в этом смысле архитектура на порядок продуманней и лучше реализована. Недавно в нём анонсировали возможность под названием Logical Decoding - которая позволяет сделать всякие интересные штуки, которые очень тяжело сделать в рамках физического журнала. В PostgreSQL это надстройка сверху, logical decoding позволяет работать с физическим журналом так, будто он логический. Именно эта функциональность скоро уберёт все преимущества MySQL репликации, кроме, возможно, размера журнала - statement-based репликация MySQL будет выигрывать - но у statement-based репликации MySQL есть совершенно дикие проблемы в самых неожиданных местах, и не стоит считать её хорошим решением (про это всё я тоже буду говорить в докладе).

Кроме того, для PostgreSQL есть триггерная репликация - это Tungsten, который позволяет делать то же самое. Триггерная репликация работает следующим образом: ставятся триггеры, они заполняют таблицы или пишут файлы, результат отправляется на реплику и там применяется. Именно через Tungsten, насколько я знаю, делают миграцию из MySQL в PostgreSQL и наоборот. В MySQL же логическая репликация работает прямо на уровне движка, и другой ее сделать сейчас уже нельзя.

Документация

У PostgreSQL документация гораздо лучше. В MySQL она формально вроде даже есть, но смысл отдельных опций понять бывает тяжело. Вроде написано, что они делают, но чтобы понять, как их правильно настраивать, нужно использовать неофициальную документацию, искать статьи на эти тему. Часто нужно понимать архитектуру MySQL, без этого понимания настройки выглядят какой-то магией.

Например, так «выстрелила» компания Percona: они вели MySQL Performance Blog, и в этом блоге было множество статей, в которых рассматривались отдельные моменты эксплуатации MySQL. Это принесло бешеную популярность, привело клиентов в консалтинг, позволило привлечь ресурсы для запуска разработки собственного форка Percona-Server. Существование и востребованность MySQL Performance Blog доказывают, что официальной документации просто недостаточно.

У PostgreSQL фактически все ответы есть в документации. С другой стороны, я слышал много критики при сравнении документации PostgreSQL со «взрослой» Oracle. Но это, на самом деле, очень важный показатель. MySQL с взрослым Oracle никто не пытается сравнивать вообще - это было бы смешно и нелепо - а PostgreSQL уже начинают сравнивать вполне серьезно, PostgreSQL-коммьюнити эту критику слышит и работает над улучшением продукта. Это говорит о том, что он по своим возможностям и производительности начинает конкурировать со столь мощной системой как Oracle, на которой работают мобильные операторы и банки, в то время как MySQL остаётся сидеть в нише веб-сайтов. И проекты-гиганты, доросшие до большого количества данных и пользователей, хлебают горе с MySQL большой ложкой, постоянно упираясь в его ограничения и архитектурные проблемы, которые невозможно исправить, затратив разумное количество сил и времени.

Примером таких крупных проектов на PostgreSQL является 1C: PostgreSQL идёт как опция вместо Microsoft SQL, а Microsoft SQL действительно фантастическая СУБД, одна из самых мощных. PostgreSQL может заместить MS SQL, а попытка заместить его MySQL… давайте опустим завесу жалости над этой сценой, как писал Марк Твен.

Стандарты

PostgreSQL соответствует стандартам SQL-92, SQL-98, SQL-2003 (реализованы все его разумные части) и уже работает над SQL-2011. Это очень круто. Для сравнения, MySQL не поддерживает даже SQL-92. Кто-то скажет, что в MySQL такая цель просто не ставилась разработчиками. Но нужно понимать, что разница между версиями стандарта заключается не в мелких изменениях - это новые функциональные возможности. То есть в тот момент, когда MySQL говорил: «Мы не будем следовать стандарту», они не просто вносили какие-то мелкие различия, из-за которых MySQL тяжело поддержать, они еще закрывали дорогу к реализации многих нужных и важных возможностей. Там до сих пор нет нормально оптимизатора. То, что там называется оптимизацией, в PostgreSQL называется «парсер» плюс нормализации. В MySQL это лишь план выполнения запросов, без разделения. И MySQL к поддержке стандартов придут еще очень нескоро, поскольку на них давит груз обратной совместимости. Да, они хотят, но лет через пять, может, что-нибудь у них появится. В PostgreSQL есть уже все и сейчас.

Производительность и сложность администрирования

С точки зрения простоты администрирования сравнение не в пользу PostgreSQL. MySQL администрировать гораздо проще. И не потому, что в этом смысле он лучше продуман, а просто гораздо меньше умеет делать. Соответственно, и настраивать его проще.

У MySQL есть проблема со сложными запросами. Например, MySQL не умеет спускать группировку в отдельные части union all. Разница между двумя запросами - на нашем примере группировка по отдельным таблицам и union all сверху работала в 15 раз быстрее, чем union all и потом группировка, хотя оптимизатор должен оба запроса приводить в одинаковый, эффективный план выполнения запроса. Нам придется делать генерацию таких запросов руками - т. е. тратить время разработчиков на то, что должна делать база.

«Простота» MySQL вытекает, как можно увидеть выше, из крайне бедных возможностей - MySQL работает просто хуже и требует больше времени и усилий во время разработки. В противоположность этому, у PostrgreSQL есть гистограммы и нормальный оптимизатор, и он выполнит такие запросы эффективно. Но если есть гистограммы, значит, есть их настройки - как минимум bucket size. Про настройки нужно знать и в отдельных случаях их менять - следовательно, нужно понимать, что это за настройка, за что она отвечает, уметь распознавать такие ситуации, увидеть выбрать оптимальные параметры.

Изредка случается, что умелость PostrgreSQL может помешать, а не помочь. В 95% случаев все хорошо работает - лучше, чем MySQL, - а какой-то один дурацкий запрос работает гораздо медленнее. Или всё работает хорошо, а потом внезапно (с точки зрения пользователя) по мере роста проекта некоторые запросы стали работать плохо (стало больше данных, стал выбираться другой план выполнения запроса). Скорее всего, для исправления достаточно запустить analyze или немножко покрутить настройки. Но нужно знать, что делать и как это делать. Как минимум, нужно прочитать документацию PostgreSQL на эту тему, а читать документацию почему-то не любят. Может потому, что в MySQL от неё мало помощи? :)

Подчеркну, что PostgreSQL в этом смысле не хуже, просто он позволяет отложить проблемы, а MySQL сразу их вываливает и приходится тратить время и деньги на их решение. В этом смысле MySQL работает всегда стабильно плохо, и еще на этапе разработки люди эти особенности учитывают: делают все максимально простым способом. Это относится только к производительности, точнее, к способам её достижения и к её прогнозируемости. В плане корректности и удобства PostgreSQL на голову выше MySQL.

Так что же выбрать?

Чтобы определиться с выбором между MySQL и PostgreSQL для конкретного проекта, прежде всего нужно ответить на другие вопросы.

Во-первых, какой опыт есть у команды? Если вся команда имеет 10 лет опыта работы с MySQL и нужно запуститься как можно быстрее, то не факт, что стоит менять знакомый инструмент на незнакомый. Но если сроки не критичны, то стоит попробовать PostgreSQL.

Во-вторых, нужно не забывать про проблемы эксплуатации. Если у вас не высоконагруженный проект, то с точки зрения производительности разницы между этими двумя СУБД нет. Зато у PostgreSQL есть другое важное преимущество: он более строгий, делает больше проверок за вас, дает меньше возможности ошибиться, и это в перспективе огромное преимущество. Например, в MySQL приходится писать собственные инструменты для верификации обычной ссылочной целостности базы. И даже с этим могут быть проблемы. В этом смысле PostgreSQL инструмент более мощный, более гибкий, разрабатывать на нем приятнее. Но это во многом зависит от опыта разработчика.

Подводя итог: если у вас простенький интернет-магазин, нет денег на админа, нет серьезных амбиций перерасти в большой проект и есть опыт работы с MySQL - то берите MySQL. Если предполагаете, что проект будет популярным, если он большой, его будет тяжело переписать, если в нём сложная логика и связи между таблицами - возьмите PostgreSQL. Даже из коробки он у вас будет работать, поможет в разработке, сэкономит время, и вам проще будет расти.