PostgreSQL

PostgreSQL

 PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.

作者：luikore
链接：https://www.zhihu.com/question/20010554/answer/62628256
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Pg 没有 MySQL 的各种坑

MySQL 的各种 text 字段有不同的限制, 要手动区分 small text, middle text, large text... Pg 没有这个限制, text 能支持各种大小.

按照 SQL 标准, 做 null 判断不能用 = null, 只能用 is null

the result of any arithmetic comparison with NULL is also NULL

但 pg 可以设置 transform_null_equals 把 = null 翻译成 is null 避免踩坑

不少人应该遇到过 MySQL 里需要 utf8mb4 才能显示 emoji 的坑, Pg 就没这个坑.

MySQL 的事务隔离级别 repeatable read 并不能阻止常见的并发更新, 得加锁才可以, 但悲观锁会影响性能, 手动实现乐观锁又复杂. 而 Pg 的列里有隐藏的乐观锁 version 字段, 默认的 repeatable read 级别就能保证并发更新的正确性, 并且又有乐观锁的性能. 附带一个各数据库对隔离级别的行为差异比较调查: http://www.cs.umb.edu/~poneil/iso.pdf

MySQL 不支持多个表从同一个序列中取 id, 而 Pg 可以.

MySQL 不支持 OVER 子句, 而 Pg 支持. OVER 子句能简单的解决 "每组取 top 5" 的这类问题.

几乎任何数据库的子查询 (subquery) 性能都比 MySQL 好.

不少人踩完坑了, 以为换个数据库还得踩一次, 所以很抗拒, 事实上不是!!!

Pg 不仅仅是 SQL 数据库

它可以存储 array 和 json, 可以在 array 和 json 上建索引, 甚至还能用表达式索引. 为了实现文档数据库的功能, 设计了 jsonb 的存储结构. 有人会说为什么不用 Mongodb 的 BSON 呢? Pg 的开发团队曾经考虑过, 但是他们看到 BSON 把 ["a", "b", "c"] 存成 {0: "a", 1: "b", 2: "c"} 的时候就决定要重新做一个 jsonb 了... 现在 jsonb 的性能已经优于 BSON.

现在往前端偏移的开发环境里, 用 Pg + PostgREST 直接生成后端 API 是非常快速高效的办法:
begriffs/postgrest · GitHub
postgREST 的性能非常强悍, 一个原因就是 Pg 可以直接组织返回 json 的结果.

它支持服务器端脚本: TCL, Python, R, Perl, Ruby, MRuby ... 自带 map-reduce 了.

它有地理信息处理扩展 (GIS 扩展不仅限于真实世界, 游戏里的地形什么的也可以), 可以用 Pg 搭寻路服务器和地图服务器:
PostGIS — Spatial and Geographic Objects for PostgreSQL

它自带全文搜索功能 (不用费劲再装一个 elasticsearch 咯):
Full text search in milliseconds with PostgreSQL 不过一些语言相关的支持还不太完善, 有个 bamboo 插件用调教过的 mecab 做中文分词, 如果要求比较高, 还是自己分了词再存到 tsvector 比较好.

它支持 trigram 索引.
trigram 索引可以帮助改进全文搜索的结果: PostgreSQL: Documentation: 9.3: pg_trgm
trigram 还可以实现高效的正则搜索 (原理参考 https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp4.html )

MySQL 处理树状回复的设计会很复杂, 而且需要写很多代码, 而 Pg 可以高效处理树结构:
Scaling Threaded Comments on Django at Disqus
http://www.slideshare.net/quipo/trees-in-the-database-advanced-data-structures

它可以高效处理图结构, 轻松实现 "朋友的朋友的朋友" 这种功能:
http://www.slideshare.net/quipo/rdbms-in-the-social-networks-age

它可以把 70 种外部数据源 (包括 Mysql, Oracle, CSV, hadoop ...) 当成自己数据库中的表来查询:
Foreign data wrappers

心动不如行动

Converting MySQL to PostgreSQL