⚙ 一、架构与并发控制

MySQL
- 多线程架构：单进程内线程共享内存，适合高并发简单查询，但线程阻塞风险较高（如 3000+ 并发时延迟飙升）。
- 存储引擎：支持多引擎（InnoDB、MyISAM），InnoDB 默认使用 MVCC，但幻读问题需显式处理。
PostgreSQL
- 多进程架构：每个连接独立进程，资源隔离性好，高并发下更稳定，但内存占用高 20%。
- MVCC 优化：无读锁，写操作不阻塞读，严格避免幻读（默认 REPEATABLE READ）。

🧩 二、数据类型与高级功能

特性	MySQL	PostgreSQL
JSON 支持	基础 JSON 查询（5.7+），无索引优化	JSONB 二进制存储，GIN 索引加速，查询快 37%
空间数据	基础空间函数（20+）	PostGIS 扩展（300+ 函数），精准计算距离与方向
自定义类型	不支持数组、范围类型	支持数组、范围、几何类型，可自定义复合类型
复杂查询	窗口函数/CTE（8.0+支持）	原生支持物化视图、递归查询、表继承

示例：查询“30-40 岁喜欢滑雪的程序员”：
PostgreSQL：WHERE profile->>'age' BETWEEN 30 AND 40 AND profile->'hobby' @> '["skiing"]'（12ms）
MySQL：JSON_EXTRACT(profile, '$.hobby') LIKE '%skiing%'（350ms）

⚡ 三、性能对比（4核/SSD 测试环境）

场景	MySQL	PostgreSQL
写入吞吐量	≤10K QPS（高并发下阻塞）	≤19K QPS（线性扩展）
复杂 JOIN	50ms（100 万数据）	40ms（优化器更高效）
磁盘占用	3.68GB（6500 万数据）	610MB（高效压缩）
索引类型	B-tree/自适应哈希	GIN/GiST/BRIN（支持 JSONB、地理数据）

🔒 四、事务一致性与高可用

ACID 合规
- PostgreSQL：严格遵循 ACID，事务性 DDL 支持多语句回滚（如 CREATE TABLE+ CREATE INDEX可原子回滚）。
- MySQL：InnoDB 支持 ACID，但 DDL 语句隐式提交事务（如 ALTER TABLE后无法回滚之前操作）。
高可用方案
- PostgreSQL：逻辑复制（可筛选同步数据）+ 流复制，支持跨机房精细控制。
- MySQL：主从复制（全量同步）或组复制（Group Replication），配置简单但灵活性低。

🧪 五、扩展性与生态

能力	MySQL	PostgreSQL
自定义扩展	UDF 函数、存储过程	Python/JS 写存储过程，支持 PostGIS、TimescaleDB 等插件
云原生支持	虚拟机部署优化	支持 Kubernetes Operator 和 Serverless
连接池管理	线程模型（8K+连接需分库分表）	进程模型（需更大内存）

💎 六、选型建议

✅ 选择 PostgreSQL 当：

复杂数据模型：需处理 JSON 文档、地理空间或自定义类型（如金融、GIS 系统）。
强一致性要求：金融交易、医疗数据等不能容忍幻读的场景。
分析型负载：频繁使用窗口函数、CTE 递归查询（如数据仓库）。

✅ 选择 MySQL 当：

高并发 OLTP：简单读写为主（如电商、社交应用），线程模型响应更快。
快速迭代开发：搭配 PHP/LAMP 生态，文档丰富且部署简单。
资源有限场景：内存 <8GB 时性能表现更优。

📈 趋势与总结

功能创新：PostgreSQL 在 JSONB、AI 向量检索（pgvector）、分布式扩展（Citus）持续领先。
性能平衡：MySQL 在简单查询和云托管服务（如 RDS）中仍有优势。
选型关键：
- 优先 PostgreSQL：复杂业务、数据完整性优先、长期技术演进。
- 优先 MySQL：快速上线、团队熟悉 MySQL、简单高并发需求。

两者边界逐渐模糊（如 MySQL 8.0 支持窗口函数），但核心差异仍根植于架构设计。建议新项目优先 PostgreSQL，除非有明确 MySQL 生态依赖。