性能比拼: MySQL vs PostgreSQL
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本內(nèi)容是對知名性能評測博主 Anton Putra MySQL vs PostgreSQL Performance Benchmark (Latency - Throughput - Saturation)[1] 內(nèi)容的翻譯與整理, 有適當(dāng)刪減, 相關(guān)指標(biāo)和結(jié)論以原作為準(zhǔn) MySQL vs PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫性能對比在本內(nèi)容中，我們將對比 MySQL 和 PostgreSQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能。我們將運行一系列測試，其中 第一項測試 重點關(guān)注 數(shù)據(jù)寫入（ingestion）效率。 首先，我們會測量：
此外，我們還會測量：
值得一提的是，這兩種數(shù)據(jù)庫在這些方面的差異 非常大。 最后，我們將評估 數(shù)據(jù)庫的連接池（connection pool），觀察它們?nèi)绾喂芾聿迦霐?shù)據(jù)的連接。 在 第二項測試 中，我們將測量 數(shù)據(jù)讀取（retrieval） 的效率。 我使用的是當(dāng)前最新版本：
測試設(shè)計為了進(jìn)行測試，我在 兩個數(shù)據(jù)庫 中分別創(chuàng)建了 兩張表，具體的 SQL 語句如下。
假設(shè)我們有一個 分析系統(tǒng)（analytics backend），用于記錄 用戶在網(wǎng)站上的行為，例如：
數(shù)據(jù)庫中有兩張表：
第一項測試： 第二項測試：
如果你有任何關(guān)于 改進(jìn)測試設(shè)計 的建議，請告訴我！ 代碼概覽
在客戶端編寫方面，我選擇使用 Golang，因為：
為了讓 MySQL 和 PostgreSQL 的測試盡可能公平，我使用 database/sql 接口 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，而不是直接使用 pgx 驅(qū)動（盡管 pgx 可能會降低查詢延遲）。 此外，我確保：
如果你有任何改進(jìn)建議，請告訴我，或者更好的是，提交一個 Pull Request！ 第一項測試：數(shù)據(jù)寫入現(xiàn)在，我們開始 第一項測試。 這次測試 總共持續(xù)了近 3 小時，但我會將其壓縮至 幾分鐘 展示。
你可以在 右上方的圖表 看到 每秒查詢數(shù)（QPS），而 左側(cè)圖表 顯示的是 從客戶端測量的插入延遲。 測試結(jié)果：
最大區(qū)別：
連接池情況：
臨界點：
第一項測試：數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在，我們查看 整個測試期間的數(shù)據(jù)：
第二項測試：數(shù)據(jù)讀取在運行 第二項測試 之前，我為 MySQL 額外添加了一些記錄，使其與 PostgreSQL 的數(shù)據(jù)量保持一致。 測試內(nèi)容：
磁盤讀取數(shù)據(jù)問題：
測試結(jié)果：
臨界點：
結(jié)論：
第二項測試：數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在，我們查看 整個測試期間的數(shù)據(jù)：
MySQL vs PostgreSQL Performance Benchmark (Latency - Throughput - Saturation): 閱讀原文：原文鏈接 該文章在 2025/4/9 12:01:24 編輯過 |
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