為什么我在postgresql的json數(shù)據(jù)中查詢，速度會比mysql慢很多

David Bolton是一名獨(dú)立開發(fā)者，他使用PostgreSQL和MySQL都已有超過十年的時間。近日，他撰文闡述了選擇PostgreSQL而不是MySQL的理由。他認(rèn)為，MySQL之所以仍然如此流行是因?yàn)槊總€Linux Web托管軟件包中都包含它。但隨著Oracle將其收購，MySQL的開源程度大不如前。而PostgreSQL不僅發(fā)展更快，還加入了JSON支持，成為少數(shù)幾個支持NoSQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之一。

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MySQL/MariaDB的當(dāng)前版本是5.7.6（MariaDB為MySQL創(chuàng)建者M(jìn)onty Widenius創(chuàng)建的一個MySQL分支），PostgreSQL的版本是9.4.1。Bolton從以下幾個方面對比了兩者的最新版本：

ANSI標(biāo)準(zhǔn)兼容性：與先前的版本相比，MySQL已經(jīng)有了長足的進(jìn)步，但MySQL背后的哲學(xué)是，如果客戶喜歡，他們就會支持非標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展，而PostgreSQL從開始就將標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建到平臺里。不過，二者殊途同歸，差別不大；

ACID遵從性：PostgreSQL有一個存儲引擎，而MySQL有9個，但只有MyIsam和InnoDB與大部分用戶有關(guān)，其中，后者為默認(rèn)存儲引擎。InnoDB和PostgreSQL都完全遵循ACID，差別不大；

無鎖表修改：MyIsam使用表級鎖來提升速度，這會導(dǎo)致寫互斥。但PostgreSQL和InnoDB均使用行級鎖，差別不大；

子查詢：長期以來，這一直是MySQL的一個弱點(diǎn)，雖然5.6.5作了重大改進(jìn)，但PostgreSQL對表連接支持得更好，尤其是MySQL不支持全外連接，因此，這方面PostgreSQL勝過MySQL；

JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，它提供了更大的數(shù)據(jù)存儲靈活性，因此，這方面PostgreSQL勝過MySQL。

此外，Bolton指出，選擇PostgreSQL還有如下理由：

更好的許可：PostgreSQL采用類似MIT的許可協(xié)議，允許開發(fā)人員做任何事情，包括在開源或閉源產(chǎn)品中商用，而MySQL的客戶端遵循GPL許可協(xié)議，所以開發(fā)人員必須向Oracle付費(fèi)或者將自己的應(yīng)用程序開源；

更好的數(shù)據(jù)一致性： PostgreSQL會在數(shù)據(jù)插入和更新之前進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)合法才會進(jìn)行相應(yīng)的操作，但在MySQL中，開發(fā)人員需要將服務(wù)器設(shè)定為嚴(yán)格SQL模式才能達(dá)到同樣的目的，否則可能會產(chǎn)生不規(guī)范數(shù)據(jù)；

服務(wù)器擴(kuò)展：MySQL提供了插件程序API，支持C/C++或任何兼容C的語言，而且從5.7.3版本開始支持全文搜索，PostgreSQL有一個類似的系統(tǒng)但支持的語言更多，包括C/C++、Java、.Net、Perl、 Python、Ruby、Tcl、ODBC等，它甚至可以在單獨(dú)的進(jìn)程中運(yùn)行用戶提供的代碼；除了所有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都包含的有關(guān)數(shù)據(jù)庫、表和列的一般信息外，PostgreSQL系統(tǒng)目錄中還可以包含關(guān)于數(shù)據(jù)類型、函數(shù)和存取方法的信息，開發(fā)人員可以通過修改這些信息實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。

Python學(xué)哪個數(shù)據(jù)庫

主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平臺的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范。

2. SQL Server：支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范，屬于商業(yè)軟件，需要注意版權(quán)和licence授權(quán)費(fèi)用。

3. Oracle：支持事務(wù)，符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原理，符合ACID，支持多數(shù)SQL規(guī)范，功能最強(qiáng)大、最復(fù)雜、市場占比最高的商業(yè)數(shù)據(jù)庫。

4. Postgresql：開源、多平臺、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，功能最強(qiáng)大的開源數(shù)據(jù)庫，需要Python環(huán)境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比較火的時序數(shù)據(jù)庫之一。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被稱為nosql，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一個補(bǔ)充，能在特定場景和特點(diǎn)問題下發(fā)揮高效率和高性能。

常見的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫類型有鍵值存儲數(shù)據(jù)庫和面向文檔數(shù)據(jù)庫。

鍵值存儲數(shù)據(jù)庫類似hash，通過key做添加、刪除、查詢、性能高，優(yōu)勢在于簡單、易部署、高并發(fā)，主要產(chǎn)品有：

Redis：開源、Linux平臺、key-value鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫，簡單穩(wěn)定，非常主流的、全數(shù)據(jù)in-momory，定位于快的鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內(nèi)存對象的緩存系統(tǒng)，通過它可以減輕數(shù)據(jù)庫負(fù)載，加速動態(tài)的web應(yīng)用。

面向文檔數(shù)據(jù)庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合，每個數(shù)據(jù)項(xiàng)有名稱與對應(yīng)的值，主要產(chǎn)品有：

MongoDB：開源、多平臺、文檔型nosql數(shù)據(jù)庫，最像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，定位于靈活的nosql數(shù)據(jù)庫。適用于網(wǎng)站后臺數(shù)據(jù)庫、小文件系統(tǒng)、日志分析系統(tǒng)。

為什么PostgreSQL比MongoDB還快

PostgreSQL9.4帶來了全新的NoSQL特性，并且根據(jù)EnterpriseDB的測試，其加載，插入和查詢的性能都已經(jīng)幾倍于MongoDB了。

雖然我是PG的鐵桿粉絲，但是關(guān)系數(shù)據(jù)庫背負(fù)了ACID的重型裝甲，在性能上居然能打敗輕裝上陣的NoSQL數(shù)據(jù)庫總覺得有點(diǎn)離譜。

所以我在自己的環(huán)境里驗(yàn)證了一下EnterpriseDB的測試結(jié)果，并且小探一下PG取勝的原因。

1. EnterpriseDB的測試結(jié)果

以下是EnterpriseDB的測試結(jié)果(數(shù)據(jù)量為5000萬)

（還可以參考這篇譯文： ）

2. 我的驗(yàn)證結(jié)果

測試觀點(diǎn)

為了使測試結(jié)果更加單純，我準(zhǔn)備單純比拼CPU消耗(盡量排除IO和網(wǎng)絡(luò)的干擾)，設(shè)定以下測試條件。

1）所有數(shù)據(jù)都要放進(jìn)內(nèi)存

2）C/S都跑在同一臺單機(jī)上

所以，只在單機(jī)上進(jìn)行10萬條小數(shù)據(jù)量的測試。

注）EnterpriseDB的測試環(huán)境是32G內(nèi)存的Amazon Web Services M3.2XLARGE實(shí)例，總數(shù)據(jù)量超過內(nèi)存了。

測試環(huán)境

測試環(huán)境為個人PC上的VMware虛擬機(jī)

PC

CPU:Intel Core i5-3470 3.2G(4核)

MEM:6GB

SSD:OCZ-VERTEX4 128GB(VMware虛擬機(jī)所在磁盤，非系統(tǒng)盤)

OS:Win7

VMware虛擬機(jī)

CPU:4核

MEM:1GB

OS:CentOS 6.5

PG:PostgreSQL 9.4.0(shared_buffers = 428MB,其他是默認(rèn)值)

MG:MongoDB 3.0.2

測試步驟

測試步驟非常簡單,可以參考：

但是，在測試前，有些東西要改。

1)把數(shù)據(jù)量減小到10萬

pg_nosql_benchmark-master/pg_nosql_benchmark:

declare -a json_rows=(10000000)

==

declare -a json_rows=(100000)

2)修改mongo的一處腳本(注)

pg_nosql_benchmark-master/lib/mongo_func_lib.sh:

collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $5}'|cut -d":" -f2)"

==

collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $6}'|cut -d":" -f2)"

注)pg_nosql_benchmark原來是基于MongoDB 2.6設(shè)計的，MongoDB 3.0的db.json_tables.stats()輸出可能變了，所以這邊要修改一下。

PostgreSQL開源免費(fèi)企業(yè)級數(shù)據(jù)庫用著比較爽的地方有哪些？

1），PostgreSQL是通用型數(shù)據(jù)庫。

PG有著豐富的數(shù)據(jù)類型（數(shù)值、字符、時間、布爾、貨幣、枚舉、網(wǎng)絡(luò)地址、JSONB等等）和索引類型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存儲和計算大多數(shù)場景的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如 ERP、交易系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)涉及資金、客戶等信息，數(shù)據(jù)不能丟失且業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜，選擇 PostgreSQL 作為數(shù)據(jù)底層存儲，一是可以幫助您在數(shù)據(jù)一致性前提下提供高可用性，二是可以用簡單的編程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯 。適合各種OLTP和部分OLAP場景。

2），PostgreSQL數(shù)據(jù)庫包含許多第三方插件。

如PostGIS等可以直接在數(shù)據(jù)庫里進(jìn)行地理位置相關(guān)的gis類存儲和運(yùn)算（LBS地理位置相關(guān)業(yè)務(wù)等O2O場景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。

3），中小型企業(yè)快速搭建 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析平臺（TB級別）

PostgreSQL 提供豐富的數(shù)據(jù)類型和強(qiáng)大的計算能力，能夠幫助您更簡單搭建數(shù)據(jù)庫倉庫或大數(shù)據(jù)分析平臺，為企業(yè)運(yùn)營加分。

4），冷熱分離

針對流水類的大表，PG可以使用分區(qū)表，線上保留熱數(shù)據(jù)， 歷史 數(shù)據(jù)存放在分區(qū)表里或者OSS等冷數(shù)據(jù)平臺，冷熱分離。

5），公有云支持度高如阿里云、騰訊云、華為云等公有云都有對應(yīng)的RDS-PG產(chǎn)品，開箱即用，并提供技術(shù)支持。

OLTP：事務(wù)處理是PostgreSQL的本行

OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函數(shù)，CTE，CUBE等高級分析功能，任意語言寫UDF，citus分布式插件

流處理：PipelineDB擴(kuò)展，Notify-Listen，物化視圖，規(guī)則系統(tǒng)，靈活的存儲過程與函數(shù)編寫

時序數(shù)據(jù)：timescaledb時序數(shù)據(jù)庫插件，分區(qū)表，BRIN索引

空間數(shù)據(jù)：PostGIS擴(kuò)展（殺手锏），內(nèi)建的幾何類型支持，GiST索引。

搜索索引：全文搜索索引足以應(yīng)對簡單場景；豐富的索引類型，支持函數(shù)索引，條件索引

NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL數(shù)據(jù)庫的外部數(shù)據(jù)包裝器

數(shù)據(jù)倉庫：能平滑遷移至同屬Pg生態(tài)的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW進(jìn)行ETL

網(wǎng)頁題目：pg數(shù)據(jù)庫nosql,pg數(shù)據(jù)庫全稱
分享地址：http://chinadenli.net/article36/dsggopg.html

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