为何在国内MySQL成为主流，PG只能屈居二线？

最近，小编在知乎上看到这样一个问题：

PostgreSQL也很强大，为何在中 国大陆MySQL成为主流，PostgreSQL屈居二线呢？

PostgreSQL能否替代MySQL？我感觉PostgreSQL非常强大，很多地方超过了MySQL。

举几个例子：

1.丰富的数据类，支持数组、字典、json、序列号

2.强大的审计函数

3.强大的索引，易于sql调优

PostgreSQL在许多地方，有MySQL无法比拟的优势。 但是在中国大陆，许多公司的核心业务库，都是MySQL，PostgreSQL则屈居二线，作为审计类的数据库来使用。

为什么不让PostgreSQL来扛大梁呢，而要用MySQL，PostgreSQL不合适么？

MySQL和 PostgreSQL在功能上各有千秋，为什么没能在业界中形成「平分天下」的局面呢？ 小编精选了几位知乎网友的精彩回答，分享给大家学习交流（仁者见仁，智者见智，勿引战~） ：

1号知乎网友：大宽宽

以下均为个人感觉，没做过统计，就当个参考吧。

MySQL和Postgres的早期完全是两个极端。MySQL更像是个「基本上满足关系数据库语法的大号KV」，对关系型数据库的高级功能支持得很不好。我入行时接触的MySQL 5.1和MyISAM存储引擎，不支持ACID，但有如下几点在当时的互联网公司看来是非常合适：

1. 互联网公司为了扩展，长期的经验是， 仅仅把数据库当作是一个「存储」 ，而非存储+核心数据逻辑的计算节点。大量的计算都在业务服务器上进行，而业务服务器可以无限水平扩展，无需担心有状态的数据迁移问题；

2. 因为没有提供很多高级功能和数据一致性的保障，MySQL对于简单的sql支持的反而更加直接，在 速度上有很大的优势 ；

3. 对于OLTP，完全不需要复杂的数据处理功能 。简单的select ... from ... where id = xxx; insert into xxx；update xxx set xxx=xxx where id = xxxx是OLTP的主流功能。基于这些功能的ORM的出现大大提高了生产效率；对于OLAP，尽管Postgres查询分析功能很强，但是一般互联网公司的数据量实在太大，用Postgres这种数据库根本无法处理。通常会用MapReduce、Hive、Pig等大数据处理工具来分析；

4. 多线程模型，天然对高并发支持良好 。而pg一直是多进程模型。进程的创建会更慢，更耗内存。虽然有些PG的连接池方案，但是MySQL在这方面「开箱即用」；

5. Postgres早期并不支持「逻辑复制」。 物理复制意味着存储格式的细节完全暴露，不兼容的版本无法直接组成主从同步，于是 无法做滚动升级 。这就意味着在升级数据库时，必须停服，把整个集群升级后再恢复。而MySQL从一开始就是逻辑复制（这其实是由于MySQL一直是server和存储引擎分层的架构，逻辑复制发生在server层）。这个缺陷会让Postgres的运营不受业务开发者的待见。谁也不希望自己的业务停服。

反过来再看Postgres的优点，会发现对于OLTP并没有太大的吸引力：

1. 丰富的数据类型： 通常用处不大，常用类型足够了。如果有复杂类型，业务上自己序列化，存储成varchar就行。可以用json，PB，avro等。序列化反序列化都发生在业务服务器，更好维护和优化；

2. 强大的审计函数： 互联网早期活下来是一切，审计并不是核心需求（通常需要严格审计的领域早就会用Oracle/msSQL，不差钱）；

3. 强大的索引： Postgres的自定义索引功能很强大。但是对于MySQL，关键的几列有索引就够了，不需要复杂的高级索引。我承认早期MySQL的查询优化器智商堪忧，但如果要改，一句explain，然后force index也就是了，对于开发人员简单直接。有一段时间LBS很流行，当时MongoDB很潮地直接支持了空间索引。当时大家纷纷「NoSQL」，就更不会看Postgres一眼。然后到了大概2015年，MySQL 5.7也支持空间索引了。

4. Posgres的MVCC实现 牛不？牛。serial snapshot isolation是很强，但是到了需要变更数据严格一致的时候，select ... for update又不是不能用：）

5. 对于序列号，sequence是很好。 但是互联网公司对于简单场景用auto increment，对于生产场景就直接用分布式序列号生成服务了。Postgres的序列号产生器～偏鸡肋。

6. Postgres的全文索引很强 ，但强得过ES？强得过专门定制的搜索引擎系统？要知道搜索业务最关键的是把「最匹配搜索人需要的搜索结果返回出来」，而不是仅仅「能搜到一堆不分主次但满足关键字匹配的结果」。

因此早期MySQL变成了事实上的互联网企业OLTP的事实标准。不管干啥业务，MySQL都不可或缺。在行业里跳槽来跳槽去的程序员普遍对MySQL也更熟悉。大量围绕MySQL的商业服务都成为了行业主流。新一代分布式数据库，像TiDB为了吸引用户，首先要做的是「兼容MySQL的语法」。

再往后，MySQL增加了更多「关系型数据库该有的」功能，比如完全支持ACID的innodb成为默认存储引擎，比如5.7的json原生支持，8.0的window function/CTE。而Postgres也增加了更多的「互联网功能」，但是时机已经过去了。大家MySQL跑着业务好好的，而切换数据库绝对不是仅仅像某些ORM标榜的换一个Dialect就行的，整个编程模型，性能表现，运维工具和流程都要有巨大的变化。如非必要，犯不着为了一个「most advanced」的标语去折腾，更不会为了数据库爱好者的情怀做伤害利益的事情。

2号知乎网友： 罗诗亚

我已经不写代码、做技术管理一段时间了，但是有些支持工程师做技术选型的经验，根据业务上的需求来聊一聊吧。这里一半是我们技术选型时TL告诉我的，一半是我个人代码实践的经验。

数据库这种早期用了就基本不能换的东西是有滞后性的，你看到 现在MySQL的现状，是「5年前MySQL是国内几乎唯一选择」造成的情况 。5年前Postgres就已经在欧美初创项目里比较受欢迎了，国内公司数据量、体量是国外公司无法比的，毕竟用户人数多，随便都上亿，而且国外这几年新项目活得好的公司都是B2B，有几十万上百万用户量就很不错了。

Postgres 有scaling issue （扩展问题？这个词中文怎么说），一个表2-3T就不行了，不做大量优化查询速度就以秒开始做单位了，这是云数据库提供商不会告诉你的。他们只会告诉你Postgres的优点。题外话，NoSQL也有类似的坏处。但是除非在生产环境中踩过坑，没有人会告诉你的。在技术社区里喷某个解决方案不行是会被鄙视的，特别是大公司，有这种体量业务的工程师是没时间跟你说这种扫兴的话的。

Postgres的好处之一是有好几年给新语言的ORM比MySQL成熟，对全栈工程师更友好。欧美的全栈工程师一般是脚本语言后端（Node、RoR、Python）加上前端。国内更流行的是强类型语言（Java）后端，一般不会同时前端的，Java + MySQL是真香。欧美这种全栈工程师的弱点就是对后端没有那么深的理解，这里就不细聊了。

前几年不需要运维支持就能部署的云服务提供商（Digital Ocean、Heroku）只支持Postgres。同上，全栈工程师一般是没有运维能力的。EC2上给你装个MySQL？RDS的文档能看懂就很不错了好吗~

MySQL对于你说的那些Postgres优点，都在国内有业界已经验证过，实施经验人数也很多的最佳解决方案。而且那些优点，是工程师做得爽而已，跟业务没啥实质性的关系。而踩过Postgres坑的这种人招不到，才是阻碍业务的第一大要素。

最后，为什么都是data类才用PG，因为data不是业务组，运维支持力度没那么大，也没有实时性能上的压力，上面的坏处不是什么坏处，好处却是可见的，能够提高开发速度的。

写得不对的请勿喷，哈哈。

3号知乎网友： 灵剑

这可能还真的跟PHP有点关系 ，PHP很早的版本就有内置的mysql支持，很多Linux发行版都可以一键安装LAMP套件（Apache + MySQL + PHP），基本不用配置就可以开始用。其实国内PHP流行的时候已经有pgsql的支持了，但是习惯和早期沿袭的资料的影响仍然是巨大的。因为MySQL用得多，自然熟悉MySQL的DBA也多，熟悉pgsql的DBA少，也就进一步影响了其它语言的选型。

对于当时的大部分开发者和公司来说，PGSQL的那些高级功能反正也不会用，自然就跟不存在没什么两样。

4号知乎网友： 聿明leslie

说说鄙人的见解。

从技术而言，PG 功能丰富 ，SQL 支持得很完备，强大的数据类型，严谨的关系模型，很难从关系模型去找出PG的不合理之处，多年积累，连全文索引词库都非常丰富，据说对于一些简单的搜索，都可以摆脱搜索引擎了，优化器做得很好，在代价选择上 PG 实现了基因算法，这一点连Oracle 也没有做到。

读过一部分 PG 的代码和 MySQL 的代码，对比起来，PG 的代码写得非常工整，注释也很细致，真的可以称得上code 教科书级别的工程，一定是一帮有情怀的coder 写出来的，对比起来，MySQL 就是一坨……

可是 这个问题是一个工程性问题 ，就不要用这些方面来衡量一个工程问题！

历史总是时势造英雄，看看MySQL 火起来的那段时间，正是互联网爆发式增长的那几年。 由于PG 丰富的功能，所以它显得太重了，多进程并发，再加上早期的存储做得不够好，太吃资源。 在 那个时代，内存和存储都是比较昂贵的资源，早期的PG 性能也不太好，由于关系模型支持得很好，用起来会有诸多限制，学习成本会比较高。

比起这些， MySQL 要轻量很多，到现在这也是它的一个优点，在互联网这个特定的场景中，大家为了追求快速迭代和拓展性 ，使用的 SQL 功能不会太多，都够用。

而PG 由于更严谨的 SQL 关系模型，很多用法都限制得比较死，MySQL 却要灵活很多，你的劣势就出来了。 这个让用户用起来很爽，但是对于兼容 MySQL 的兼容实现者很痛苦；有些 feature 在特定的场景中用起很便利，但是在通用的模型中却禁不起推敲，要不要兼容它呢？ 但 用户很难感知 到这些，除非测试去乱试，一般人不会那么无聊，这就是工程上的权衡。 很难说谁好谁坏。

而用的人多了，相关的使用经验会汇总到社区，形成部署方案、工具等，这又是工程中的正反馈。

在江湖中，有几个身负各项绝技的大侠最后成了将军和皇帝的？

5号知乎网友： flaneur

感觉是 在几个互联网痛点的时间窗口没赶上 ，蛮可惜的。

之前 uber 有一篇文章：Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL（ link.zhihu.com/?target=https://eng.uber.com/Postgres-to-MySQL-migration/ ）

里面提到的几个问题现在我猜应该有解决，但是时间点晚了，比如：

MySQL 给人的感觉就是「我啥都挫，要啥特 性没啥特性，事务都用起来没多少年，但是我十、二十年前就有主从逻辑复制跟 MHA」。

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整理丨dbaplus社群

来源丨知乎：zhihu.com/question/31955622

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