Rumah pangkalan data tutorial mysql MySQL lwn PostgreSQL: Kelebihan dan Kelemahan Pangkalan Data Sumber Terbuka

MySQL lwn PostgreSQL: Kelebihan dan Kelemahan Pangkalan Data Sumber Terbuka

Jul 12, 2023 pm 10:07 PM
pangkalan data Sumber terbuka Kelebihan dan Kekurangan

MySQL dan PostgreSQL: Kelebihan dan Kelemahan Pangkalan Data Sumber Terbuka

Pengenalan:
Dalam era Internet hari ini, pemprosesan dan pengurusan data telah menjadi bahagian yang tidak boleh diabaikan. Sebagai alat penyimpanan dan pengurusan data, pilihan pangkalan data adalah penting untuk pembangun dan perusahaan. Antara pangkalan data sumber terbuka, MySQL dan PostgreSQL adalah dua pilihan berprofil tinggi. Artikel ini akan meneroka kelebihan dan kekurangan MySQL dan PostgreSQL dari banyak aspek, dan melampirkan beberapa contoh kod.

1. Kelebihan MySQL:

  1. Prestasi cemerlang: MySQL terkenal dengan prestasi tinggi dan merupakan pangkalan data yang sesuai untuk banyak senario aplikasi konkurensi tinggi. Ia mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang sangat baik dan masa tindak balas.

Contoh kod:

SELECT * FROM users WHERE age > 18;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  1. Mudah dan mudah digunakan: MySQL mempunyai keluk pembelajaran yang lembut, menjadikannya lebih mudah untuk pemula untuk bermula. Sintaksnya ringkas dan mudah difahami serta digunakan.

Sampel kod:

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);
Salin selepas log masuk
  1. Sokongan komuniti yang besar: MySQL mempunyai komuniti pengguna dan komuniti pembangun yang besar yang boleh menyediakan sumber yang banyak dan sokongan teknikal. Ini bermakna anda boleh mencari penyelesaian dan jawapan kepada masalah yang anda hadapi dengan mudah.

Contoh kod:

SELECT COUNT(*) FROM users;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

2. Kelemahan MySQL:

  1. Sokongan yang agak lemah untuk pertanyaan kompleks: Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL sedikit tidak mencukupi dalam menyokong pertanyaan kompleks. Ia tidak mempunyai beberapa ciri dan fungsi lanjutan berbanding pangkalan data lain.

Sampel kod:

SELECT * 
FROM users 
JOIN orders ON users.id = orders.user_id 
WHERE users.age > 18 
AND orders.status = 'completed';
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  1. Isu ketekalan data: MySQL menggunakan enjin "bebas kunci" secara lalai, yang bermaksud ketidakkonsistenan data mungkin berlaku dalam beberapa senario konkurensi tinggi dan pembangun perlu mengendalikannya sendiri .

Sampel kod:

START TRANSACTION;
UPDATE users SET age = 20 WHERE id = 1;
UPDATE users SET age = 30 WHERE id = 1;
COMMIT;
Salin selepas log masuk

3. Kelebihan PostgreSQL:

  1. Sokongan jenis data yang berkuasa: PostgreSQL mempunyai pelbagai jenis data yang berkuasa, seperti tatasusunan, JSON, UUID, dll., menjadikan storan dan pertanyaan separa tidak berstruktur -berstruktur Data berstruktur menjadi lebih fleksibel dan mudah.

Contoh kod:

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    emails TEXT[]
);
Salin selepas log masuk
  1. sokongan transaksi ACID: PostgreSQL ialah pangkalan data yang menyokong transaksi ACID, yang boleh memastikan ketekalan data, atomicity, pengasingan dan ketahanan, serta sesuai untuk aplikasi dengan keperluan integriti data yang tinggi Senario aplikasi.

Sampel kod:

BEGIN;
INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice');
INSERT INTO orders (user_id, amount) VALUES (1, 100);
COMMIT;
Salin selepas log masuk
  1. Sokong pertanyaan kompleks dan fungsi lanjutan: PostgreSQL menyediakan sokongan kuat untuk pertanyaan kompleks, seperti gabungan berbilang jadual, subkueri, fungsi tetingkap, dll. Ia juga mempunyai ciri yang lebih maju seperti carian teks penuh, sistem maklumat geografi, dsb.

Contoh kod:

SELECT * 
FROM users 
JOIN orders ON users.id = orders.user_id 
WHERE users.age > 18 
AND orders.status = 'completed';
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

4. Kelemahan PostgreSQL:

  1. Prestasi rendah: Berbanding dengan MySQL, PostgreSQL mempunyai prestasi yang lebih rendah dalam memproses data berskala besar dan senario konkurensi yang tinggi. Kelajuan membaca dan menulis serta masa tindak balasnya biasanya lebih perlahan daripada MySQL.

Contoh kod:

SELECT * FROM users WHERE age > 18;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  1. Keluk pembelajaran yang curam: Berbanding dengan MySQL, PostgreSQL mempunyai keluk pembelajaran yang lebih curam dan memerlukan lebih banyak pembelajaran dan pemahaman. Sintaks kompleks dan ciri lanjutannya mungkin sukar untuk pemula.

Contoh kod:

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);
Salin selepas log masuk

Kesimpulan:
MySQL dan PostgreSQL ialah dua pangkalan data sumber terbuka, masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri. MySQL sesuai untuk kebanyakan senario aplikasi mudah, dan prestasi cemerlang serta kemudahan penggunaan menjadikannya pilihan pertama untuk pembangun. PostgreSQL sesuai untuk senario yang memerlukan sokongan jenis data yang kukuh dan pertanyaan kompleks, dan menyediakan transaksi ACID untuk memastikan konsistensi data. Oleh itu, pertimbangan perlu dibuat berdasarkan keperluan perniagaan khusus dan keperluan prestasi sebelum pemilihan.

Contoh kod:

SELECT COUNT(*) FROM users;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Ringkasan:
Dengan menjalankan perbincangan mendalam tentang kebaikan dan keburukan MySQL dan PostgreSQL, dan melampirkan beberapa contoh kod, saya harap ia akan membantu anda memilih pangkalan data sumber terbuka dan memahami perbezaan antara bantuan pangkalan data. Tidak kira pangkalan data yang anda pilih, anda harus membuat pilihan yang sesuai berdasarkan keperluan khusus anda dan senario sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci MySQL lwn PostgreSQL: Kelebihan dan Kelemahan Pangkalan Data Sumber Terbuka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Apr 08, 2024 pm 06:01 PM

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Apr 29, 2024 pm 04:55 PM

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed ​​​​memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Penunjuk MoE sumber terbuka domestik meletup: keupayaan tahap GPT-4, harga API hanya satu peratus Penunjuk MoE sumber terbuka domestik meletup: keupayaan tahap GPT-4, harga API hanya satu peratus May 07, 2024 pm 05:34 PM

Model MoE sumber terbuka domestik berskala besar terbaharu telah menjadi popular selepas kemunculannya. Prestasi DeepSeek-V2 mencapai tahap GPT-4, tetapi ia adalah sumber terbuka, percuma untuk kegunaan komersial, dan harga API hanya satu peratus daripada GPT-4-Turbo. Oleh itu, sebaik sahaja dikeluarkan, ia segera mencetuskan banyak perbincangan. Berdasarkan petunjuk prestasi yang diterbitkan, keupayaan Cina komprehensif DeepSeekV2 mengatasi kebanyakan model sumber terbuka Pada masa yang sama, model sumber tertutup seperti GPT-4Turbo dan Wenkuai 4.0 juga berada dalam eselon pertama. Keupayaan bahasa Inggeris yang komprehensif juga berada dalam eselon pertama yang sama seperti LLaMA3-70B, dan mengatasi Mixtral8x22B, yang juga merupakan KPM. Ia juga menunjukkan prestasi yang baik dalam pengetahuan, matematik, penaakulan, pengaturcaraan, dll. Dan menyokong konteks 128K. Bayangkan ini

Kongsi beberapa rangka kerja projek berkaitan AI dan LLM sumber terbuka .NET Kongsi beberapa rangka kerja projek berkaitan AI dan LLM sumber terbuka .NET May 06, 2024 pm 04:43 PM

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) sedang giat dijalankan hari ini, dan ia telah menunjukkan potensi dan pengaruh yang besar dalam pelbagai bidang. Hari ini Dayao akan berkongsi dengan anda 4 rangka kerja projek berkaitan LLM model AI sumber terbuka .NET, dengan harapan dapat memberi anda sedikit rujukan. https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/DotNetProjectPicks.mdSemanticKernelSemanticKernel ialah kit pembangunan perisian sumber terbuka (SDK) yang direka untuk menyepadukan model bahasa besar (LLM) seperti OpenAI, Azure

Bagaimanakah Hibernate melaksanakan pemetaan polimorfik? Bagaimanakah Hibernate melaksanakan pemetaan polimorfik? Apr 17, 2024 pm 12:09 PM

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

iOS 18 menambah fungsi album 'Dipulihkan' baharu untuk mendapatkan semula foto yang hilang atau rosak iOS 18 menambah fungsi album 'Dipulihkan' baharu untuk mendapatkan semula foto yang hilang atau rosak Jul 18, 2024 am 05:48 AM

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Apr 09, 2024 pm 12:36 PM

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.

Model kod aiXcoder-7B sumber terbuka Universiti Peking yang paling berkuasa! Fokus pada senario pembangunan sebenar dan direka untuk penggunaan persendirian perusahaan Model kod aiXcoder-7B sumber terbuka Universiti Peking yang paling berkuasa! Fokus pada senario pembangunan sebenar dan direka untuk penggunaan persendirian perusahaan Apr 09, 2024 pm 06:10 PM

Berdasarkan perkembangan terkini dalam lingkungan teknologi, konsep penjanaan kod AI telah menjadi sangat popular baru-baru ini. Walau bagaimanapun, rakan-rakan, adakah anda merasakan soalan pengaturcaraan AI lebih menarik perhatian, tetapi apabila ia datang kepada senario pembangunan perusahaan sebenar, anda sentiasa merasakan bahawa ia tidak mencukupi? Pada masa ini, pemain kanan rendah aiXcoder mengambil tindakan dan melancarkan langkah besar: ia ialah model kod sumber terbuka baharu versi-aiXcoder-7BBase, model kod yang sesuai khusus untuk penggunaan dalam senario pembangunan perisian perusahaan. Tunggu, apakah jenis tahap pengaturcaraan AI yang boleh ditunjukkan oleh model kod besar dengan "hanya" 7 bilion parameter? Mari kita lihat prestasinya pada tiga set penilaian arus perdana HumanEval, MBPP dan MultiPL-E, skor puratanya sebenarnya melebihi Co dengan 34 bilion parameter.

See all articles