为什么PostgreSQL是"最先进的开源数据库

PostgreSQL被誉为市场上最先进的开源数据库。数据一致性和完整性等性质都是PostgreSQL的高度优先事项。 MySQL被誉为是最流行的开源数据库。最初MySQL就被设计为快速的Web服务器后台，是Web系统的理想数据库之选，且文档资源丰富。

如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库呢？

在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。

MySQL

MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。

一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。

MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。

从 Shard 到 Sharding

Shard 这个词英文的意思是 碎片 而作为数据库相关的技术用语 似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中的 Sharding 姑且称之为 分片

Sharding 不是一门新技术 而是一个相对简朴的软件理念 如您所知 MySQL 之后才有了数据表分区功能 那么在此之前 很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑 而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标) 数据库扩展性是一个永恒的话题 MySQL 的推广者经常会被问到 如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理 是如何办到的呢 答案是 Sharding

Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能 而是在具体技术细节之上的抽象处理 是水平扩展(Scale Out 亦或横向扩展 向外扩展)的解决方案 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制 解决数据库扩展性问题

事关数据库扩展性

说起数据库扩展性 这是个非常大的话题 目前的商业数据都有自己的扩展性解决方案 在过去相对来说比较成熟 但是随着互联网的高速发展 不可避免的会带来一些计算模式上的演变 这样很多主流商业系统也难免暴露出一些不足之处 比如 Oracle 的 RAC 是采用共享存储机制 对于 I/O 密集型的应用 瓶颈很容易落在存储上 这样的机制决定后续扩容只能是 Scale Up（向上扩展） 类型 对于硬件成本 开发人员的要求 维护成本都相对比较高

Sharding 基本上是针对开源数据库的扩展性解决方案 很少有听说商业数据库进行 Sharding 的 目前业界的趋势基本上是拥抱 Scale Out 逐渐从 Scale Up 中解放出来

Sharding 的应用场景

任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用 Sharding 也一样 联机游戏 IM BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景 其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小 比如IM 每个用户如果抽象成一个数据对象 完全可以独立存储在任何一个地方 数据对象是 Share Nothing 的 再比如 Blog 服务提供商的站点内容 基本为用户生成内容(UGC) 完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合 而对用户来说是透明的

这个 Share Nothing 是从数据库集群中借用的概念 举例来说 有些类型的数据粒度之间就不是 Share Nothing 的 比如类似交易记录的历史表信息 如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息 如果随着时间推移 买 卖家会分别与其他用户继续进行交易 这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上 而这时如果针对买卖家查询 就会跨越更多的 Sharding 开销就会比较大

Sharding 并不是数据库扩展方案的银d 也有其不适合的场景 比如处理事务型的应用就会非常复杂 对于跨不同DB的事务 很难保证完整性 得不偿失 所以 采用什么样的 Sharding 形式 不是生搬硬套的

Sharding与数据库分区(Partition)的区别

有的时候 Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning) 网上很多地方也用 水平分区来指代 Sharding 但我个人认为二者之间实际上还是有区别的 的确 Sharding 的思想是从分区的思想而来 但数据库分区基本上是数据对象级别的处理 比如表和索引的分区 每个子数据集上能够有不同的物理存储属性 还是单个数据库范围内的 *** 作 而 Sharding 是能够跨数据库 甚至跨越物理机器的

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16326

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