PostgreSQL17了 比mysql强很多吗?

AYrm

目前的业务在用mysql  单表7亿数据  迁到PostgreSQL会更快更好吗

iiii.im

不会。这么多数据，只有mysql稳定

AYrm

iiii.im 发表于 2024-12-16 14:47

不会。这么多数据，只有mysql稳定
换成PostgreSQL就不稳定了吗

pykane

如果不熟PostgreSQL 不建议搬过来。
维护很重要，MYSQL 有什么问题，你很容易能找到解决方法。PostgreSQL， 出了问题，怎么办？
这个级别，需要变更的是架构，业务分布架构化

shc

好的，我们用中文再来分析一下将你拥有约 7 亿条记录的 MySQL 表迁移到 PostgreSQL 17 的潜在速度提升和权衡。

PostgreSQL 可能带来的速度提升：

PostgreSQL 相较于 MySQL，在处理大型数据集时，有一些特性可能会带来性能提升：

    更高级的查询优化器： PostgreSQL 的查询优化器通常被认为比 MySQL 更强大。它更擅长优化复杂的查询，特别是涉及 JOIN、子查询和聚合的查询，这可能会显著加快查询执行速度。
        好处： 如果你当前慢查询涉及复杂的逻辑，PostgreSQL 可能会更高效地执行它们。

    索引：
        部分索引： PostgreSQL 允许你基于 WHERE 子句在行的子集上创建索引 (例如，CREATE INDEX my_index ON my_table (column) WHERE condition;)。当条件经常使用时，这可以显著减小索引大小并提高查询性能。
        表达式索引： 你可以索引函数或计算的结果 (例如，CREATE INDEX my_index ON my_table (lower(column));)。这对于不区分大小写的搜索或其他派生值非常有用。
        多列索引： MySQL 和 PostgreSQL 都支持多列索引，但 PostgreSQL 的优化器在某些情况下可能会更有效地使用它们。
        好处： 更灵活和高效的索引可以加快数据检索速度。

    并发和 MVCC：
        多版本并发控制 (MVCC)： PostgreSQL 的 MVCC 实现以其稳健性而闻名，允许更多并发的读写操作，而不会出现锁定问题。这可以在高负载下带来更好的性能。
        好处： 潜在的更高吞吐量和响应速度，尤其是在写密集型场景中。

    表分区：
        声明式分区： PostgreSQL 提供内置的声明式表分区，可以更轻松、更快速地管理和查询大型表。你可以按范围、列表或哈希进行分区。
        好处： 通过定位特定分区来提高查询性能，更轻松的表管理，以及更快的数据加载/删除。

    存储引擎：
        TOAST (The Oversized Attribute Storage Technique)： PostgreSQL 的 TOAST 系统更擅长处理大型文本或 BLOB 数据，这可能会减少存储开销，并在处理此类数据时提高性能。
        好处： 在处理大型数据类型时，提高性能和存储效率。

    高级数据类型：
        JSONB： PostgreSQL 的 JSONB 数据类型在存储和查询 JSON 数据方面具有很高的性能。如果你的数据包含 JSON，这可能是一个显著的优势。
        好处： 在列中有效地存储和查询结构化数据。

    扩展：
        PostgreSQL 的可扩展性允许你添加专门的功能，例如空间扩展 (PostGIS) 或时间序列扩展，这些功能可以针对特定用例进行优化。
        好处： 能够添加自定义功能来优化特定工作流程。

潜在的权衡和挑战：

    迁移复杂性：
        模式差异： MySQL 和 PostgreSQL 在数据类型、语法和支持的功能方面存在一些差异。你需要仔细映射你的模式并相应地调整 SQL 查询。
        数据迁移： 移动 7 亿条记录是一项艰巨的任务。你需要规划数据导出、转换 (如果需要) 和导入。你还需要确保迁移期间数据的一致性。
        应用程序更改： 你的应用程序可能使用 MySQL 特定的驱动程序和方言。你需要更新你的应用程序以使其与 PostgreSQL 一起工作。
        测试： 迁移后进行彻底的测试至关重要，以识别任何性能下降或错误。
        缺点： 需要大量的工作和计划。

    配置：
        调优： PostgreSQL 有自己的一组配置参数，需要针对最佳性能进行调整，尤其是在处理大型数据集时。这需要专业知识和实验。
        缺点： 需要学习一个新系统。

    社区和生态系统：
        熟悉程度： 如果你的团队更熟悉 MySQL，他们可能需要时间来学习 PostgreSQL。
        工具： 虽然两个数据库都有成熟的生态系统，但你可能需要适应新的工具和工作流程。
        缺点： 团队可能需要学习曲线。

    硬件要求：
        资源消耗： 虽然 PostgreSQL 通常是高效的，但与 MySQL 相比，它可能具有略微不同的资源使用模式。确保你的服务器有足够的 RAM、CPU 和存储。
        缺点： 你可能需要调整你的服务器配置和大小。

    成本：
        许可： MySQL 和 PostgreSQL 都以开源许可证提供，但你可能需要为支持或托管服务付费。
        迁移成本： 迁移过程本身会产生时间、精力和潜在的咨询费用。
        缺点： 需要考虑迁移成本。

在迁移之前，请考虑以下事项：

    识别瓶颈： 了解你的 MySQL 表速度慢的 原因。使用 EXPLAIN 等工具分析你的慢查询，并确定需要改进的具体领域。
    优化 MySQL： 在迁移之前，探索优化你的 MySQL 设置的方法。这可能包括：
        添加适当的索引。
        优化你的查询。
        调整 MySQL 配置。
        在 MySQL 中分区你的表。
    基准测试： 如果你决定迁移，请使用你的特定数据和查询对 MySQL 和 PostgreSQL 进行基准测试。这是确定 PostgreSQL 是否真的对你的用例更快的方法。
    彻底测试： 在将其部署到生产环境之前，在非生产环境中测试迁移。

结论：

迁移到 PostgreSQL 可能 会带来显著的性能提升，尤其是在你的查询复杂或你正在处理大型文本/JSON 数据的情况下。但是，这并不能保证速度提升，并且会带来重大挑战。

建议：

    首先分析和优化你现有的 MySQL 设置。
    如果优化没有产生令人满意的结果，那么在承诺完全迁移之前，请使用代表性的数据样本和查询测试 PostgreSQL。
    仔细规划迁移，确保你拥有必要的专业知识和资源。

通过仔细评估你的具体需求并进行彻底的测试，你可以就迁移到 PostgreSQL 17 是否适合你做出明智的决定。

希望这个中文分析对你有帮助！