近年来，随着信创产业的发展和数据库自主可控需求的日益提升，PostgreSQL以其开源、稳定且功能强大的特性，成为了众多国产数据库创新的首选技术底座。国内多家头部科技企业纷纷基于PostgreSQL进行深度定制，开发出满足自身业务需求的分布式、云原生或HTAP数据库系统。
1. 腾讯云 TDSQL PG版（开源代号：TBase）
- 引入GTM全局事务管理器与分布式协调机制，有效实现了跨数据分片的事务处理。
2. 阿里云 PolarDB for PostgreSQL
- 重构存储层，实现了“一写多读共享存储”架构，能够做到秒级扩容只读节点。
3. 华为云 GaussDB(for openGauss) —— 部分兼容PG生态
- 加入了列存储引擎和AI优化器，以支持HTAP混合负载场景。
4. 杭州易景数通 openHalo
那么，为何这些厂商不约而同地选择了PostgreSQL，而非同样流行的MySQL呢？这背后是PostgreSQL在多个关键技术维度上的显著优势。
PostgreSQL与MySQL的核心差异点
在MySQL的日常使用中存在一些关键短板，而PostgreSQL则能提供显著的改善。
1. 更丰富的数据类型支持
MySQL的核心数据类型虽然能满足多数基础业务需求，但在处理复杂数据结构时能力有限。PostgreSQL则提供了更为多样的原生类型支持：
- 数组类型 (ARRAY)：支持在一个字段中存储多个值。
- 范围类型 (Range Types)：如
int4range、tsrange等，用于高效表示时间区间、数值区间等。
- 复合类型 (Composite Types)：支持自定义结构体（例如地理坐标
POINT(x, y)），能够更直接地对现实世界对象进行建模。
- JSONB类型：不仅支持JSON文档的存储，还能对其建立索引、执行高效查询与更新，性能远超普通的JSON文本字段。
2. 原生的序列(Sequence)支持
虽然MySQL 5.7+版本通过AUTO_INCREMENT等方式模拟了序列功能，但其本质上缺乏像PostgreSQL或Oracle那样的独立序列对象，无法脱离表单独使用。
PostgreSQL示例：
-- 创建独立序列
CREATE SEQUENCE order_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1;
-- 使用序列生成ID
INSERT INTO orders (id, name) VALUES (nextval('order_seq'), 'test');
MySQL的局限性：
-- 序列必须绑定到特定表的AUTO_INCREMENT属性
ALTER TABLE orders AUTO_INCREMENT = 1000;
-- 或使用会话变量模拟，但无法保证分布式唯一性
SET @next_id = 3088413 + 1;
这种方式导致序列无法跨表共享，在分布式环境下难以保证全局唯一性，往往需要借助Redis等中间件来辅助实现。
3. 强大的扩展生态
PostgreSQL的核心优势之一在于其强大的扩展机制，社区提供了大量功能丰富的插件：
- TimescaleDB：专业的时序数据库扩展，支持自动分区、压缩和连续聚合。
- pg_trgm：提供高效的模糊匹配与文本相似度搜索功能。
- Citus：著名的分布式数据库扩展，能将PostgreSQL转换为分布式数据库。
- pg_stat_statements：用于追踪SQL执行统计，是性能监控的利器。
PostgreSQL更像一个“可编程的数据库平台”，开发者可以将其作为一个应用基础进行深度扩展；而MySQL则更接近于一个功能固定的“SQL执行引擎”。
4. 更完善的性能监控与诊断工具
MySQL的监控挑战：
- 官方工具相对较少，主要依赖Performance Schema和慢查询日志，配置复杂且分析门槛较高。
- 缺乏开箱即用的可视化集成工具，查看执行计划、锁等待状态不够直观。
- 问题诊断高度依赖DBA经验，需要手动分析日志、查看
SHOW PROCESSLIST和EXPLAIN结果。
PostgreSQL的优势：
- 内置
pg_stat_activity、pg_stat_statements、pg_locks等丰富的系统统计视图。
- 支持
EXPLAIN ANALYZE，可展示真实的执行时间与行数，便于精准优化。
- 第三方工具生态成熟，如PgAdmin、pg_stat_monitor，并能与Prometheus + Grafana监控栈良好集成。
- 开源社区活跃，文档详尽，调试和解决问题的资源丰富，这在构建复杂的后端架构时尤为关键。
5. 更可靠的数据复制与高可用机制
MySQL主从复制的典型问题：
- 默认采用异步复制，存在数据延迟甚至丢失的风险。
- 缺乏强一致性保障，主库故障时，从库可能缺少部分已提交事务。
- GTID机制虽提升了便利性，但配置不当易导致复制链路中断。
- 半同步复制需额外配置，且对网络延迟较为敏感。
PostgreSQL的解决方案：
- 流复制 (Streaming Replication)：支持异步与同步两种模式。
- 逻辑复制 (Logical Replication)：可以按表进行复制，甚至支持跨大版本的数据迁移。
- 成熟的WAL机制：确保了数据的持久性与一致性。
- 同步复制 (Synchronous Replication)：主库可配置为等待至少一个备库确认后再提交事务，为实现RPO=0（零数据丢失）的高可用方案提供了基础。可以说，MySQL的复制更侧重于“数据备份”，而PostgreSQL的复制体系是构建企业级高可用与运维架构的核心组成部分。
6. 更彻底的开源精神与社区治理
PostgreSQL与MySQL在开源理念上存在显著差异：
| 维度 |
MySQL |
PostgreSQL |
| 许可证 |
GPL + 商业许可（由Oracle控制） |
BSD-like许可证，完全自由 |
| 企业版 vs 社区版 |
企业版包含审计、高级加密等关键功能 |
社区版即完整版，无功能阉割 |
| 源码与开发 |
Oracle掌控核心开发，社区贡献流程相对受限 |
由全球开发者共同维护，开放透明 |
| 长期路线 |
受Oracle商业策略影响，路线可能调整 |
由非营利基金会主导，技术驱动，路线稳定 |
例如，窗口函数等特性在MySQL中直到8.0版本才引入，而PostgreSQL早已支持。PostgreSQL代表了真正的社区驱动、技术优先的开源模式。
7. MVCC多版本并发控制的实现差异
MVCC是实现数据库并发控制的核心机制，两者实现方式不同：
| 数据库 |
版本管理方式 |
核心优点 |
| PostgreSQL |
在堆中存储多行版本，旧版本数据会保留直至被清理 |
读写操作完全隔离，支持真正的可串行化快照隔离(SSI) |
| MySQL (InnoDB) |
只保留当前版本，旧版本数据存储在undo log回滚段中 |
读取性能通常更快，但长事务可能导致回滚段膨胀 |
具体表现： 在PostgreSQL中，一个正在写入数据的事务，不会阻塞其他事务读取该数据修改前的状态。而在MySQL的某些隔离级别下，未提交的写事务可能会影响其他事务的读取结果（如脏读、不可重复读）。
MySQL的不可替代优势
尽管PostgreSQL功能强大，但MySQL在特定场景下依然拥有稳固的市场地位，这源于其五大核心优势：
| 优势 |
说明 |
| 1. 极简部署与运维 |
配置文件简洁，默认参数合理，非常适合快速上线和迭代。 |
| 2. 优异的读性能 |
InnoDB缓冲池配合成熟的主从复制架构，能轻松支撑高并发读取场景（如门户首页、商品列表）。 |
| 3. 成熟的Web开发生态 |
WordPress、Laravel、Django（默认适配）、Drupal等主流Web应用框架均原生支持MySQL，生态整合度极高。 |
| 4. 云厂商深度优化 |
阿里云RDS、AWS RDS、腾讯云CDB等云服务对MySQL的自动调优、备份恢复和监控告警体系非常成熟。 |
| 5. 丰富的社区资源 |
在CSDN、Stack Overflow、知乎等平台有海量的问题讨论与解决方案，对新手开发者极为友好。 |
总结
PostgreSQL与MySQL的选择并非简单的“孰优孰劣”，而是“谁更合适”。对于追求技术长期演进、需要处理复杂数据模型、且对数据一致性有严格要求的企业级系统，PostgreSQL提供了更为坚实和灵活的基础。而对于需要快速上线、迭代频繁、且以读为主的Web应用，MySQL依然是经过验证的高效选择。当前国产数据库的蓬勃发展，正是站在PostgreSQL这个强大的开源肩膀之上，走出了一条自主创新的道路。
发表于 7 天前
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