How to

ADPASS рекомендует материал к прочтению

Falcon Space

21.02.2023, 10:42

Сравнение баз данных MY SQL, POSTGRESQL, SQL SERVER

Мы рассмотрим три самые популярные реляционные базы данных: MySQL, Postgresql и SQL server.

Введение

Выбор между базами данных SQL и базами данных, отличными от SQL, обычно сводится к различиям в структуре. Однако, когда мы рассматриваем несколько решений SQL, критерии гораздо более искажены. Теперь рассмотрим аспекты более точно и проанализируем базовый функционал. Мы сделаем сравнение СУБД: MySQL, Postgresql и SQL server.

MySQL

MySQL является одной из самых популярных баз данных. Это определенный лидер среди SQL-решений, используемых Google, LinkedIn, Amazon, Netflix, Twitter и другими. MySQL популярность сильно растет, потому что команды все чаще предпочитают решения с открытым исходным кодом вместо коммерческих.

Цена: решение базы данных разработано Oracle и имеет дополнительные платные инструменты; доступ к основной функциональности можно получить бесплатно.

Язык: C++.

Исходный код: открытый.

Операционная система: FreeBSD, Linux, OS X, Solaris, Windows.

PostgreSQL

Проверенная реляционная база данных, которая известна поддержкой большого количества типов данных, интуитивно понятным хранением бессхематических данных и богатой функциональностью. Некоторые разработчики заходят даже так далеко, что утверждают, что это самая передовая база данных с открытым исходным кодом на рынке. Мы не будем поддерживать или опровергать, но это, безусловно, очень универсальное решение.

Цена: бесплатно.

Язык: C.

Исходный код: открытый.

Операционная система: FreeBSD, Windows, HP-UX, Linux, NetBSD, OpenBSD, OS X, Solaris, Unix.

SQL Server

В отличие от Postgresql против MySQL, SQL Server является коммерческим решением. Его предпочитают компании, которые регулярно сталкиваются с большими нагрузками трафика. Она также считается одной из наиболее совместимых систем со службами Windows.

Инфраструктура SQL Server включает в себя множество дополнительных средств, таких как службы отчетов, системы интеграции и аналитика. Для компаний, которые управляют несколькими командами, эти инструменты имеют большое значение в повседневной работе.

Цена: база данных имеет бесплатную версию для разработчиков и малых предприятий, но поддерживает только 1 процессор, 1 ГБ максимальной памяти, используемой ядром СУБД, и максимальный размер базы данных 10 ГБ. За сервер пользователям нужно заплатить $931.

Язык: С++.

Исходный код: закрытый.

Операционная система: Linux, Windows.

Параллельное сравнение средств SQL

В этом сравнении мы рассмотрим функциональность трех самых популярных баз данных SQL, рассмотрим их варианты использования, соответствующие преимущества и недостатки. Во-первых, мы начнем с изучения углубленной функциональности.

Изменения данных. Здесь мы оцениваем легкость, с которой данные могут быть изменены, а база данных дефрагментирована. Ключевым приоритетом является гибкость, безопасность и удобство использования систем.

Обновление. Этот критерий относится к алгоритмам, которые база данных использует для обновления своего содержимого, скорости и эффективности.

MySQL: решение автоматически обновляет данные в хранилище отката. Если что-то пойдет не так, разработчики всегда могут вернуться к предыдущей версии.

PostgreSQL: разработчики вставляют новый столбец и строку, чтобы обновить базу данных. Все обновленные строки имеют уникальные идентификаторы. Это умножает количество столбцов и строк и увеличивает размер базы данных, но, в свою очередь, разработчики выигрывают от более высокой удобочитаемости.

SQL Server: база данных имеет три ядра, которые отвечают за обновления строк. Хранилище строк обрабатывает информацию обо всех предыдущих обновлениях строк, идентификаторах и измененном содержимом. Механизм in-memory позволяет анализировать качество обновленной базы данных с помощью сборщика мусора. База данных хранилища столбцов позволяет хранить обновления в столбцах, например в базах данных, управляемых столбцами.

Среди этих трех SQL Server предлагает, пожалуй, наибольшую гибкость и эффективность, поскольку он позволяет отслеживать обновленные строки и столбцы, собирать ошибки и автоматизировать процесс. Разница между SQL Server и MySQL и Postgresql заключается главным образом в настройке позиций — SQL Server предлагает гораздо больше, чем другие.

Дефрагментация. Когда разработчики обновляют различные части базы данных SQL, изменения происходят в разных точках систем и могут быть трудными для чтения, отслеживания и управления. Поэтому обслуживание должно включать дефрагментацию — процесс унификации обновленной базы данных путем присвоения индексов, пересмотра структуры и создания новых страниц. База данных освобождает неправильно используемое дисковое пространство, чтобы база данных могла работать быстрее.

MySQL предлагает несколько подходов к дефрагментации — во время резервного копирования, создания индекса и с помощью Таблица OPTIMIZE команды. Наличие такого количества вариантов обслуживания столов удобно для разработчиков, и это экономит много времени.

PostgreSQL позволяет сканировать все таблицы уровня данных, чтобы найти пустые строки и удалить ненужные элементы. Таким образом, система освобождает дисковое пространство. Однако метод загружает процессор и может повлиять на производительность приложения.

SQL Server предлагает эффективный сборщик мусора, но это не дает более 15–20% накладных расходов. Технически разработчики могут даже запускать сборщик мусора на постоянной основе, потому что это так эффективно.

В целом, MySQL и SQL Server предлагают больше методов дефрагментации, чем Postgresql. Они меньше нагружают процессор и обеспечивают более гибкие настройки.

Запросы данных

Здесь мы рассмотрим, как системы кэшируют и обрабатывают запросы пользователей, какие подходы они используют при хранении данных, и как разработчики могут управлять ими.

Буферный пул. Некоторые системы вызывают буфер для извлечения кэша, но независимо от терминологии, наша цель состоит в том, чтобы обобщить алгоритмы, которые системы используют для обработки пользовательских запросов и поддержания соединений.

MySQL предлагает масштабируемый буферный пул — разработчики могут настроить размер кэша в соответствии с рабочей нагрузкой. Если цель состоит в том, чтобы сэкономить пространство ЦП и хранилища, разработчики могут установить строгие тесты производительности в своем буферном пуле. Кроме того, MySQL позволяет разделить кэш по сегментам для хранения различных типов данных и максимальной изоляции.

PostgreSQL изолирует процессы даже дальше, чем MySQL, рассматривая их как отдельный процесс ОС. Каждая база данных имеет отдельную память и запускает свой собственный процесс. С одной стороны, управление и мониторинг становятся намного проще, но с другой стороны, масштабирование нескольких баз данных занимает много времени и вычислительных ресурсов.

SQL Server также использует буферный пул, и так же, как и в MySQL, он может быть ограничен или увеличен в соответствии с потребностями обработки. Вся работа выполняется в одном пуле, без нескольких страниц, как в Postgresql.

Если вашим приоритетом является экономия вычислительных ресурсов и хранилищ, выбирайте гибкие решения: выбор будет между MySQL и SQL Server. Однако, если вы предпочитаете четкую организацию и долгосрочный порядок, Postgre, с его изолированным подходом, может быть более подходящим.

Временные таблицы. Временные таблицы позволяют хранить промежуточные результаты сложных процедур и разветвленной бизнес-логики. Если вам нужна какая-то информация только для питания следующего процесса, нет смысла хранить ее в обычной таблице. Временные таблицы улучшают производительность и организацию базы данных, отделяя промежуточные данные от основной информации.

MySQL предлагает ограниченные функциональные возможности для временных таблиц. Разработчики не могут задавать переменные или создавать глобальные шаблоны. Программное обеспечение даже ограничивает количество раз, когда временная таблица может быть упомянута — не более одного раза.

Postgresql предлагает гораздо больше функциональности, когда дело доходит до временного контента. Временные таблицы делятся на локальные и глобальные и настраиваются с помощью гибких переменных.

SQL Server также предлагает широкие функциональные возможности для временного управления таблицами. Можно создавать локальные и глобальные временные таблицы, а также контролировать и создавать переменные.

Временные таблицы необходимы для приложений со сложной бизнес-логикой. Если ваше программное обеспечение запускает много сложных процессов, вам нужно будет хранить несколько промежуточных результатов. Наличие богатых функциональных возможностей настройки часто будет необходимо на протяжении всего процесса разработки.

Индексы

Способ обработки индексов базой данных имеет важное значение, поскольку они используются для поиска данных без поиска определенной строки. Индексы могут ссылаться на несколько строк и столбцов. Вы можете назначить один и тот же индекс файлам, расположенным в разных местах базы данных, и собрать все эти фрагменты одним поиском.

В этом сравнении мы оценили способ создания индексов в каждом решении, поддержку поиска с несколькими индексами и индексов с несколькими столбцами, а также частичных.

MySQL организовал индексы в таблицах и кластерах. Разработчики могут автоматически находить и обновлять индексы в своих базах данных. Поиск не очень гибкий — вы не можете искать несколько индексов в одном запросе. MySQL поддерживает индексы с несколькими столбцами, что позволяет добавлять до 16 столбцов.

Postgresql также поддерживает организацию таблиц на основе индексов, но ранние версии не включают автоматические обновления индексов. Решение также позволяет искать много индексов в одном поиске, а это значит, что вы можете найти много информации. Настройки с несколькими столбцами также более гибкие, чем в MySQL — разработчики могут включать до 32 столбцов.

SQL Server предлагает широкие автоматизированные функциональные возможности для управления индексами. Они могут объединяться в кластеры и поддерживать правильный порядок строк без ручного вмешательства. Решение также поддерживает поиск по нескольким индексам и частичные индексы. Наличие гибких настроек индекса позволяет быстрее искать информацию и организовывать несколько данных одновременно.

Таблицы, оптимизированные для памяти (Memory-optimized tables)

Оптимизированные для памяти таблицы в основном известны как Концепция SQL Server, но они также существуют в других решениях для управления базами данных. Такая таблица хранится в активной памяти и на дисковом пространстве упрощенным способом. Чтобы увеличить скорость транзакций, приложение может просто получить доступ к данным непосредственно на диске, не блокируя параллельные транзакции. Для процессов, которые происходят на регулярной основе и обычно требуют много времени, оптимизированная для памяти таблица может быть решением для повышения производительности базы данных.

MySQL поддерживает таблицу, хранящуюся в памяти, но не может участвовать в транзакциях, а ее безопасность очень уязвима. Такие таблицы используются только в целях чтения и могут упростить исключительно примитивные операции. На данный момент MySQL не приближается к тому, чтобы максимально использовать оптимизированные для памяти таблицы.

PostgreSQL не поддерживает создание базы данных в памяти.

SQL Server использует оптимистичную стратегию для обработки оптимизированных для памяти таблиц, что означает, что они могут участвовать в транзакциях наряду с обычными таблицами. Транзакции на основе памяти быстрее, чем обычные, и это позволяет резко увеличить скорость приложения.

Как и ожидалось, оптимизированные для памяти таблицы лучше всего настраивать в MySQL — это в основном их собственный подход. Это не важная функция базы данных, но все же хороший способ повысить производительность.

Поддержка JSON

Использование файлов JSON позволяет разработчикам хранить нечисловые данные и достигать более высокой производительности. Документы JSON не нужно разбирать, что способствует гораздо более высокой скорости обработки. Они легко читаемы и доступны, поэтому поддержка JSON упрощает обслуживание. Файлы JSON в основном используются в нереляционных базах данных, но в последнее время SQL-решения также поддерживают этот формат.

MySQL поддерживает файлы JSON, но не позволяет индексировать их. В целом, функциональность JSON-файлов в MySQL очень ограничена, и разработчики в основном предпочитают использовать классические строки. Как и нереляционные базы данных, MySQL также позволяет работать с геопространственными данными, хотя обработка их не так интуитивно понятна.

Postgresql поддерживает JSON-файлы, а также их индексацию и частичные обновления. База данных поддерживает даже больше дополнительных данных, чем MySQL. Пользователи могут загружать определенные типы, геопространственные данные, создавать многомерные массивы и многое другое.

SQL Server также обеспечивает полную поддержку документов JSON, их обновлений, функциональности и обслуживания. Он имеет множество дополнительных функций для данных GPS, пользовательских типов, иерархической информации и т. Д.

В целом, все три решения довольно универсальны и предлагают множество функциональных возможностей для нестандартных типов данных. MySQL, однако, накладывает несколько ограничений на файлы JSON, но помимо этого, он очень совместим с расширенными данными.

Копирование и сегментирование

Когда приложение растет, один сервер больше не может справиться с рабочей нагрузкой. Навигация по одному хранилищу усложняется, и разработчики предпочитают переходить на разные или, по крайней мере, создавать разделы. Процесс секционирования — это создание множества отсеков для данных в одном процессе.

Разделение. Замена в базах данных NoSQL проще, поскольку они поддерживают горизонтальное масштабирование, а не вертикальное, увеличивая количество местоположений, а не размер одного. Тем не менее, можно распределить данные между различными отсеками даже в решениях SQL, даже если это немного менее эффективно.

MySQL позволяет секционировать базы данных с функциями хэширования для распределения данных между несколькими узлами. Разработчики могут создать определенный ключ секции, который определит расположение данных. Хэширование позволяет избежать узких мест и упростить обслуживание.

Postgresql позволяет создавать разделы LIST и RANGE, где индекс раздела создается вручную. Разработчикам необходимо определить дочерний и родительский столбцы, прежде чем назначать для них раздел.

SQL Server также предоставляет доступ к секционированию RANGE, где раздел назначается всем значениям, попадающим в определенный диапазон. Если данные находятся в пределах порогового значения, они будут перемещены в секцию.

Экосистема

Экосистема баз данных важна, поскольку она определяет частоту обновлений, доступность учебных ресурсов, спрос на рынке.

Экосистема MySQL. MySQL является частью экосистемы Oracle. Это самая большая база данных SQL на рынке с большим сообществом с открытым исходным кодом. Разработчики могут либо приобрести коммерческие дополнения, разработанные командой Oracle, либо использовать бесплатные установки. Вы легко найдете инструменты для управления базами данных, мониторинга, оптимизации и обучения. Сама база данных проста в установке — все, что вам нужно сделать, это в значительной степени загрузить установщик.

MySQL является надежным решением для баз данных в течение 25 лет, и статистика не указывает ни на какие признаки его упадка. Похоже, что MySQL продолжит удерживать лидирующие позиции не только среди SQL-инструментов, но и среди всех баз данных в целом.

Экосистема Postgresql. Сообщество Postgresql предлагает множество инструментов для масштабирования и оптимизации программного обеспечения. Вы можете найти дополнения по вашей отрасли — взгляните на полный список на официальная страница. Интеграция позволяет разработчикам выполнять кластеризацию, интеграцию ИИ, совместную работу, отслеживание проблем, улучшение отображения объектов и охватывать многие другие важные функции.

Некоторые разработчики отмечают, что процесс установки Postgresql немного сложен — вы можете взглянуть на его официальный учебник. В отличие от MySQL, который может запускаться сразу, Postgresql требует дополнительных установок.

Экосистема SQL Server. SQL Server обладает высокой совместимостью с Windows и всеми ОС и инструменты Майкрософт. Если вы работаете с Windows, SQL Server, безусловно, лучший вариант на рынке. Пользователи базы данных получают доступ ко многим дополнительным инструментам, которые охватывают мониторинг сервера, анализ данных, парсинг и программное обеспечение для управления безопасностью.

Экосистема SQL Server ориентирована на большие инфраструктуры. Это дороже, чем конкуренты с открытым исходным кодом, но в конце концов пользователи получают доступ к часто обновляемой официальной экосистеме и активной поддержке клиентов.

В чем разница между SQL и MySQL? MySQL — это база данных с открытым исходным кодом, в то время как SQL Server — коммерческая. MySQL более популярен, но SQL Server приближается к этому.

Популярность. Какую СУБД выбрать?

MySQL является самой востребованной базой данных на рынке, а это означает, что найти компетентные команды, учебные ресурсы, многоразовые библиотеки и готовые дополнения будет легко. Таким образом, если вы выбираете между SQL Server и MySQL с точки зрения рыночных тенденций, последний является лучшим выбором.

Компании, использующие MySQL:

Google;
Udemy;
Netflix;
Airbnb;
Amazon;
Pinterest.

MySQL широко используется крупными корпорациями и правительственными организациями. За последние 25 лет решение завоевало репутацию надежного решения для управления базами данных, и, как показывает время, оно действительно способно поддерживать долгосрочные проекты.

Компании, использующие PostgreSQL:

Apple;
Skype;
Cisco;
Etsy.

Postgre известен своей интуитивно понятной функциональностью и универсальными настройками безопасности. Вот почему его основными вариантами использования являются правительственные платформы, приложения для обмена сообщениями, видеочаты и платформы электронной коммерции.

Компании, использующие SQL Server:

JPMorganChase;
Bank of America;
UPS;
Houston Methodist.

SQL Server — это выбор для крупных предприятий, которые имеют обширную бизнес-логику и обрабатывают несколько приложений одновременно. Команды, которые отдают приоритет эффективности и надежности, а не масштабируемости и затратам, обычно выбирают эту базу данных. Это распространенный вариант для «традиционных» отраслей — финансов, безопасности, производства и других.

Заключение

Какая база данных лучше из трех наиболее популярных баз данных в конечном итоге сводится к сравнению функциональности, вариантов использования и экосистемам. Компании, которые отдают приоритет гибкости, экономической эффективности и инновациям, обычно выбирают решения с открытым исходным кодом. Они могут быть интегрированы с несколькими бесплатными дополнениями, иметь активные сообщества пользователей и постоянно обновляться.

Для корпораций, которые предпочитают традиционные коммерческие решения, программное обеспечение, такое как SQL Server, резервное копирование крупной корпорации и совместимое с обширной инфраструктурой, является лучшим выбором. Они имеют доступ к постоянной технической поддержке, персонализированной помощи и профессиональным инструментам управления.

P.S. Если у вас есть желание обучаться технологиям SQL мы предлагаем обучение SQL Server и удаленную работу в команде Falcon Space.

Источник

#IT и инновации #Маркетинг #Данные

Falcon Space
еще 102 публикации

Лучшее в блогах

18.04.2024

Объявлены победители Седьмого сезона «НПБК.Эффективность»

19 часов назад

«Русская наружка» на Конференции Инновационных Технологий Russ

Вчера

CMS или конструктор? Инструменты для работы сайта

Вчера

Конкурс цифровых коммуникаций «МИКС РОССИЯ» объявляет о начале нового сезона

Вам понравится

Soda

17 часов назад

Золотые семечки. Как мы придумали новое значение для обычного снека и взяли золото E+

Коммуникации Маркетинг

Детальный рассказ о кейсе, которые берёт награды на всех фестивалях, в которых участвует.

Иностудио

09.04.2024

Топ карьерных сайтов. Говорим о ключевых разделах, SEO, UX/UI и аналитике

IT и инновации Сайты

Вот уже 3 года наша компания успешно решает задачи в HR-Tech при помощи разработки. Помогаем автоматизировать работу рекрутеров, HR-менеджеров, аналитиков и руководителей. Посмотрели назад, на наш опыт, разработанные HR-инструменты, и решили всё это зафиксировать в новой обзорной статье.