CDNK博客
在阿里云数据库中，PostgreSQL 和 MySQL 的性能强弱不能一概而论，因为它们在不同场景下的表现各有优劣。选择哪个更“强”取决于具体的应用场景、数据模型、查询复杂度、事务需求以及团队的技术栈。以下是两者的对比分析：
一、性能对比维度
| 维度 | PostgreSQL | MySQL |
|---|---|---|
| 复杂查询与分析能力 | ✅ 强大（支持窗口函数、CTE、JSON、GIS、全文检索等） | ⚠️ 一般（8.0后支持部分高级功能，但仍弱于PG） |
| 写入性能（高并发写入） | ⚠️ 较好，但WAL机制和MVCC可能带来一定开销 | ✅ 传统上在简单写入场景中更快（尤其InnoDB引擎） |
| 读取性能（简单查询） | ⚠️ 良好，但在简单点查中略逊于MySQL | ✅ 在OLTP类简单查询中表现优异 |
| 事务与一致性 | ✅ 完整ACID，支持SSI（可串行化快照隔离） | ✅ 支持ACID（InnoDB），但隔离级别实现稍弱 |
| 扩展性与数据类型 | ✅ 支持自定义类型、函数、存储过程、JSON、数组、GIS等 | ⚠️ 支持JSON但扩展性不如PG |
| 并发处理能力 | ✅ 高并发下稳定性好，MVCC设计优秀 | ⚠️ 高并发时可能出现锁争用（如表锁历史问题） |
| 复制与高可用 | ✅ 流复制 + 逻辑复制，支持读写分离、延迟低 | ✅ 主从复制成熟，MGR（MySQL Group Replication）提供高可用 |
| 生态与工具支持 | ⚠️ 社区活跃，但中文资料略少 | ✅ 生态庞大，工具丰富，兼容性强 |
二、适用场景推荐
✅ 推荐使用 PostgreSQL 的情况：
- 需要复杂 SQL 查询（如报表、数据分析）
- 使用 JSON、GIS（地理信息）、时间序列等非结构化数据
- 要求高度的数据一致性与复杂事务
- 应用需要自定义函数、存储过程或扩展（如PostGIS）
- 正在使用或计划使用开源技术栈（如TimescaleDB、Citus）
📌 典型场景：X_X系统、地理信息系统（GIS）、数据仓库前端、复杂业务逻辑后台。
✅ 推荐使用 MySQL 的情况：
- 简单的 CRUD 操作为主（如电商、用户中心）
- 对读写性能要求极高，且数据模型较简单
- 团队熟悉 MySQL，已有大量运维经验
- 需要与现有系统（如PHP、WordPress、LAMP架构）集成
- 希望使用阿里云的 PolarDB for MySQL（兼容MySQL协议的高性能云原生数据库）
📌 典型场景：Web应用、内容管理系统、高并发在线服务。
三、阿里云产品层面的优化
阿里云对两者都提供了高性能版本：
PolarDB for PostgreSQL：
- 兼容PostgreSQL，共享存储架构，最高支持100TB存储
- 支持并行查询、向量计算，适合混合负载（HTAP）
- 性能在复杂查询场景下显著优于传统RDS PG
PolarDB for MySQL：
- 兼容MySQL，性能比传统MySQL高3倍以上
- 支持读写分离、秒级扩容、计算存储分离
- 在简单OLTP场景中表现极佳
👉 结论：在阿里云上，如果你追求极致性能，建议优先考虑 PolarDB 版本，而不是传统的 RDS 实例。
四、总结：谁更强？
| 场景 | 更推荐 |
|---|---|
| 简单OLTP、高并发读写、生态兼容 | ✅ MySQL / PolarDB for MySQL |
| 复杂查询、数据分析、事务一致性、扩展性 | ✅ PostgreSQL / PolarDB for PostgreSQL |
🔚 最终结论：
- 如果你做的是传统互联网应用（如社交、电商），MySQL（尤其是PolarDB版）性能更优。
- 如果你需要处理复杂数据、高级SQL或未来扩展性，PostgreSQL 是更强大且灵活的选择。
✅ 建议根据实际业务负载进行压测对比（可使用阿里云DTS + Sysbench/TPCC），以获得最准确的结果。