数据库是所有软件应用的基础，几乎所有的程序开发都需要一个或多个数据库，无论是Web应用系统、企业管理系统、嵌入式系统或实时系统，还是人工智能（Artifical intelligence）、机器学习（machine learning）、超级计算机（HPC）、区块链（Blockchain）、物联网（IoT）等等。数据库技术发展到今天，成熟的产品越来越多，如何选择适合学习或生产环境的数据库系统，并不是一件很容易的事。

随着微服务、云服务、分布式应用、全球扩展、半结构化数据、大数据、快数据等需求的兴起，传统的数据库系统需要与NoSQL、NewSQL和这类数据库相结合，才能满足客户和市场的要求。

 

本文对当前常见的三款数据库系统mySQL/PostgreSQL/MS SQL Server进行比较全面的比较，为数据库学习者和软件开发人员提供参考；比较内容主要包括以下几个方面：

是否开源/免费，以及适用的操作系统 主要功能的特征 适用场景 用户群体 发展趋势 个人使用经验

注：没有选入Oracle，因为Oracle价格昂贵，初学者接触不到，其使用者群体也不是很大；在2000年以前，Oracle是大型软件数据库系统的主要选择。

MySQL

MySQL是一款开源的关系数据库管理系统（RDBMS），由两位工程师Michael Widenius和David Axmark于1995年开发，并且很快在业内和社区流行。MySQL具有企业级的功能，且免费开源，有灵活的社区许可证，也可升级为商用许可证。

主要特点

基于SQL标准开发的一款开源免费的数据库系统，可适用绝大多数操作系统，现在有社区版和企业版； 提供ACID事务保证，从数据库的CAP原理（一致性、可用性和分区容错性）而言，其具备即时一致性； 横向分表功能，因而具有可用性高、数据吞吐量大和延时小的特点； 使用MySQL Cluster，可实现多个ACID事务； 多种模式的数据库，支持结构化数据（SQL）和半结构化数据（JSON） 主要用于嵌入式系统、小型系统和前端开发

适用的场景

处理结构化数据，且具有ACID事务保证 横向可扩展是关键需求，特别是写操作的数据量大 多主ACID事务是基本需求 数据安全要求高 对OLTP和OLTP工作负载有均衡要求

不适用的场景

不适合事务量非常多的情况，要求使用分布式SQL 不适合数据关系紧密的情况，如社交媒体 不适合处理半结构化数据，如JSON、XML等 不适合数据保护等级高的情况

个人经验

MySQL在procedure方面相对稚嫩，在健壮性、稳定性和成熟度方面总体还不及PostgreSQL和MS SQL Server；

发展趋势

MySQL经过二十多年的发展和应用，现在尽管还拥有非常大的用户群体，但其上升势头已经不再，并呈现出下降的趋势。如下图：

PostgreSQL

PostgreSQL是加州大学贝克利开发的一款现代数据库系统，在上世纪起始年代开发之初，只是一个教学项目（Ingres），后来发展成为完整的关系数据库管理系统（Post-Ingres）。经过30多年的发展，PostgreSQL成为使用最多的数据库系统之一，并且在现代数据库管理系统方面有很多创新。

主要特点

基于SQL标准开发的开源免费的RDMBS，可适用于绝大多数操作系统； 扩展工具包众多，具有多种高级功能； 提供ACID事务保证，从数据库的CAP原理（一致性、可用性和分区容错性）而言，其作为单一服务器使用时具备即时一致性； Citus Data 是PostgreSQL的一个扩展包，能提供更深入的分布式SQL功能； 提供了更高级的部分索引、布隆过滤等，即非阻塞方式创建索引 其具有丰富的功能和多种模式数据库，支持结构化数据（SQL）和半结构化数据（JSON、XML）、键-值和空间数据 PostGIS的功能非常强大，GIS DB扩展能力可用于任何类型的数据库 除了提供的pgplsql编程语言之外，还可使用其他几种编程语言进行数据库编程，如Python, C/C++

适用的场景

处理结构化数据，对数据的完整性要求高，关键是要有ACID事务保证； 符合分布式SQL的要求，可在全球范围内建起分布式数据库，用来处理数百万的事务量； 要求使用先进的查询计划； 可靠性高，具备灾难恢复能力，即PITR和Active Standbys（热备份） 能处理地理空间数据。

不适用的场景

处理多主ACID事务是必须的功能； 处理半结构化数据，即用高级查询计划处理JSON数据； 对数据库有OLTP和OLAP的均衡要求；

个人经验

PostgreSQL中提供各种功能的扩展工具包一般的运行时间都在100s左右；在时间序列、数据表切分和地理系统方面支持非并行数据处理；可以选择不同的数据类型建立不同的索引。

发展趋势

PostgreSQL一直在数据库的高级功能和创新方面贡献很大，在其30多年的发展和应用过程中，用户群体稳步扩大，如下图：

 MS SQL Server

微软于1988年并购了Ashton-Tate和Sybase，创建了自己的关系数据库系统 Sybase SQL Server，次年发布了Microsoft SQL Sever的第一版。尽管多年的发展，MS SQL server尽管在功能方面没什么创新，但是仍然通过升级和改造打造出了一款成熟的数据库系统，并获得了很大的用户群体，成为在windows操作系统上运行的中型数据库系统的主流商业产品。

主要特点

有知识产权和使用许可证的数据库系统，分为Developer版和Express版（免费）、标准版和企业版（商用版）； 提供ACID事务保证，从数据库的CAP原理（一致性、可用性和分区容错性）而言，其作为单一服务器使用时具备即时一致性； 支持服务器端编程，可以使用T-SQL、.Net、R、Python和Java编程语言； 多模式数据库，支持结构化数据（SQL）、半结构化数据（JSON）和空间数据 支持本地和云端部署。

适用的场景

处理有ACID事务保证的结构化数据（SQL）； 开发平台与微软的其他产品可以很好的对接； Azure Cloud优先使用； 使用该数据库的公司，可以转换到云端。

不适用的场景

数据库系统预算少； 处理多主ACID事务是必须的功能； 处理半结构化数据（如JSON），需要高级查询操作； 要求使用分布式数据库； 需要处理数据库负载均衡

个人经验

对于MS SQL Server来说，最值得说的就是Transact SQL，其独有的 t-sql 是构建在标准SQL之上的，比SQL的功能更强大；对于复杂的大规模数据操作，或者在错误操作发生时利用触发器和规则等机制锁定数据库（这样的应用场景下，用PostgreSQL也可以做到），那T-SQL是不错的选择；在数据导入和导出方面，PostgreSQL相对不是很方便 ，MS SQL Server比 mySQL要好用，mySQL又比PostgreSQL方便。另外，在查询数据表时，查询执行的背后机制都使用了use sys.table，只是在查询语句中不用写出来。

MS SQL Server在GIS方面，不仅运行速度比PostgreSQL慢很多，而且在健壮性和功能方面与PostGIS的差距也很大。

发展趋势

MS SQL Server是一款发展时间长、性能稳定的数据库系统，但其在创新方面乏善可陈，近年来的发展也呈现出下降趋势.

以上是对三款常用的数据库系统所做的比较，至于用户如何选择，看自己的实际情况。个人认为，如果是初学者或前端开发者，不关心数据库的能力，可以选择MySQL；如果用于生产环境，要考虑资金预算和目标环境，可以选择PostgreSQL或MS SQL Server；当然，同样的生产环境下，选择MS SQL Server会更好。

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