포스트그레스와 MySQL
PostgreSQL과 MySQL: 필요에 맞는 관계형 데이터베이스 선택
관계형 데이터베이스는 수많은 애플리케이션에 여전히 중요합니다. 여러 가지 옵션이 있지만 PostgreSQL과 MySQL은 지속적으로 프로덕션 환경의 최고의 경쟁자로 떠오르고 있습니다. 둘 다 강력한 성능, 안정성 및 강력한 커뮤니티 지원을 제공하지만 데이터 처리, 기능 세트 및 구성은 크게 다릅니다. 이러한 비교는 가장 적합한 제품을 선택하는 데 도움이 됩니다.
빠른 비교:
다음 표에서는 주요 차이점을 강조합니다.
Criterion | PostgreSQL | MySQL |
---|---|---|
Data Model | Advanced (schemas, custom types, JSON) | Simpler (distinct databases) |
Complex Queries | Excellent (window functions, CTEs) | Adequate, but fewer advanced features |
Performance | Strong in complex writes, concurrency | Strong in read-heavy workloads |
Extensibility | Highly extensible (custom functions) | More limited, but large ecosystem |
Licensing | Permissive (BSD/MIT-like) | GPL commercial license (Oracle) |
기능 심층 분석:
PostgreSQL: 단일 데이터베이스 내에서 데이터 구성을 위한 스키마를 활용하면 권한 및 논리적 데이터 분할을 세밀하게 제어할 수 있습니다. JSON, 배열, 범위 및 사용자 정의 유형을 포함한 다양한 데이터 유형에 대한 지원은 복잡하거나 반구조화된 데이터 요구 사항을 충족합니다. MVCC(다중 버전 동시성 제어)는 잠금 경합을 최소화하므로 쓰기가 많은 로드와 창 기능 및 CTE(공용 테이블 표현식)를 활용하는 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 사용자 정의 함수, 연산자 및 확장(예: 지리공간 데이터용 PostGIS)을 통한 높은 확장성은 유연성을 더해줍니다.
MySQL: MySQL은 별도의 데이터베이스를 사용하여 더 간단한 데이터 구성 모델을 사용합니다. 이는 소규모 프로젝트나 격리된 데이터가 필요한 프로젝트를 단순화합니다. 그 강점은 특히 InnoDB, 적절한 인덱싱 및 캐싱을 통한 읽기 중심 워크로드에 있습니다. 간단한 복제는 읽기 작업을 여러 서버에 분산시켜 트래픽이 많은 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다. 설정이 쉽고 광범위한 지식 기반이 있어 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다.
성능 및 확장성:
읽기/쓰기 처리량: MySQL은 최적화된 인덱스 및 캐싱을 통해 읽기 집약적인 작업에 탁월합니다. PostgreSQL은 복잡한 쓰기 및 복잡한 쿼리에서 성능이 뛰어난 경우가 많지만 둘 다 간단한 삽입 및 업데이트를 효과적으로 처리할 수 있습니다. MVCC를 기반으로 하는 PostgreSQL의 동시성 기능은 과도한 트랜잭션 로드에서도 높은 성능을 유지합니다.
확장성: 두 데이터베이스 모두 효과적으로 확장되지만 방법은 다릅니다. PostgreSQL은 수직적 확장(CPU, RAM, 스토리지 증가)의 이점을 누리는 반면, 수평적 확장에는 PgBouncer 및 논리적 복제와 같은 도구가 필요합니다. MySQL의 간단한 마스터-복제본 복제는 여러 서버에 걸친 읽기 확장을 단순화합니다.
인덱싱 및 최적화: PostgreSQL은 정교한 JSON 인덱싱 및 전체 텍스트 검색을 포함하여 쿼리 성능 최적화를 위해 다양한 인덱스 유형(B-tree, GiST, GIN, BRIN)을 제공합니다. MySQL의 InnoDB는 주로 일부 전체 텍스트 인덱싱 기능과 함께 B-트리 인덱스를 사용합니다. 둘 다 최적의 성능을 위해서는 매개변수 조정이 필요합니다.
트렌드 및 라이센스:
PostgreSQL의 인기는 "올해의 DBMS" 등의 상을 수상할 정도로 급속도로 높아지고 있습니다. 허용되는 라이센스와 최신 기능은 개발자의 관심을 끌고 있습니다. 그러나 MySQL은 Oracle과 대규모 커뮤니티의 지원을 받아 가장 널리 설치된 오픈 소스 관계형 데이터베이스로 남아 있습니다.
MySQL의 Community Edition은 독점 코드에 대해 잠재적으로 제한적인 GPL 라이센스를 사용하므로 이러한 경우 상용 Oracle 라이센스가 필요합니다. PostgreSQL의 BSD/MIT와 유사한 라이센스는 더 많은 유연성을 제공합니다.
기술 사양:
PostgreSQL의 개체 계층 구조(데이터베이스 → 스키마 → 테이블)는 MySQL의 개체 계층(데이터베이스 → 테이블)과 대조됩니다. 둘 다 ACID를 준수하며 DML 및 DDL 트랜잭션(MySQL의 원자 DDL은 버전 8.0부터 사용 가능)을 지원합니다. PostgreSQL은 행 수준 보안(RLS)을 제공하는 반면 MySQL에는 해결 방법이 필요합니다. PostgreSQL은 물리적 및 논리적 복제를 지원합니다. MySQL은 읽기 확장에 일반적으로 사용되는 논리적 복제에 바이너리 로그를 사용합니다. PostgreSQL은 보다 포괄적인 JSON 처리와 성숙한 창 기능 및 CTE를 제공합니다. PostgreSQL의 확장성은 MySQL을 능가하여 더욱 다양한 확장 기능을 제공합니다.
성능 벤치마크:
Go 클라이언트를 사용한 테스트에서는 삽입 로드가 많은 동안 리소스 소비가 적고 PostgreSQL의 뛰어난 쓰기 효율성이 나타났습니다. MySQL은 처음에는 읽기 테스트에서 좋은 성능을 보였지만 높은 동시성에서는 지연 시간이 급증했습니다. PostgreSQL은 일반적으로 더 적은 수의 시스템 리소스를 사용했습니다. 실제 성능은 하드웨어, 인덱싱, 쿼리 및 구성에 따라 다릅니다.
어떤 데이터베이스가 "더 나은"가요?
다음과 같은 경우 PostgreSQL을 선택하세요.
- 고급 기능(창 함수, CTE, 사용자 정의 데이터 유형, PostGIS)이 필요합니다.
- 워크로드가 복잡하거나 동시성이 높습니다.
- 허용 라이센스를 선호합니다.
- 빠르게 성장하는 생태계를 소중히 여깁니다.
다음과 같은 경우 MySQL을 선택하세요.
- 귀하의 워크로드는 주로 간단한 쿼리로 인해 읽기 작업이 많습니다.
- 광범위한 문서가 포함된 빠르고 쉬운 배포가 필요합니다.
- 귀하의 팀은 MySQL에 익숙하거나 환경이 MySQL에 최적화되어 있습니다.
- 수평적 확장을 위한 단순 복제가 우선입니다.
최상의 접근 방식: 테스트. 특정 데이터, 쿼리 및 동시성 수준을 사용하여 두 데이터베이스를 모두 테스트하면 가장 정확한 평가가 제공됩니다. 최적의 선택은 요구 사항, 워크로드 프로필, 팀 전문 지식, 라이선스 및 확장성 목표에 따라 달라집니다. PostgreSQL의 기능은 많은 사용자의 관심을 끌고 있지만 MySQL의 확고한 존재감과 대규모 커뮤니티는 지속적인 관련성을 보장합니다.
결론:
이상적인 데이터베이스는 프로젝트의 고유한 요구 사항에 따라 다릅니다. 철저한 테스트는 현명한 결정을 내리는 데 중요합니다.
위 내용은 포스트그레스와 MySQL의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
