在中国 MySQL 远比 PostgreSQL 流行，为什么？

2023-11-0806:43:26数据库教程Comments1,655 views字数 2837阅读模式

全球范围内，MySQL 一直是领先于 PostgreSQL (下文简称 PG) 的。下图是 DB-Engines 的趋势图，虽然 PG 是近 10 年增长最快的数据库，但 MySQL 依然保持着优势。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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再来看一下 Google Trends 过去一年的对比文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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MySQL 也依然是明显领先的。而进一步看一下地域分布的话文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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绝大多数地区依然是 MySQL 领先，份额对比在 60:40 ~ 70:30 之间；少数几个国家如俄罗斯不分伯仲；印度的对比是 85:15；而中国则是达到了 96:4，也是 Google Trends 上差异最明显的国家。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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笔者从 2009 年左右开始学习数据库相关知识，接触到了 MySQL 5.1 和 PG 8.x。而深度在工作中使用则是 2013 年，那时加入 Google Cloud SQL 开始维护数据库，MySQL 从 5.5 开始，到之后 2017 年 Cloud SQL 推出了 PG 服务，从 9.6 开始，后来一直同时维护 Google 内部的 MySQL 和 PG 分支，也就一直关注着两边的发展。18 年回国后，进一步熟悉了国内的生态。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

下面就来尝试分析一下 MySQL 在中国流行度遥遥领先于 PG 的原因。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

Windows

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MySQL 在 1998 年就提供了 Windows 版本，而 PostgreSQL 则到了 2005 年才正式推出。之前读到的原因是 Windows 早期的版本一直无法很好支持 PostgreSQL 的进程模型。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

上手门槛

MySQL 上手更简单，举几个例子：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

连 PG，一定需要指定数据库，而 MySQL 就不需要。psql 大家碰到的问题是尝试连接时报错 FATAL Database xxx does not exist。而 mysql 碰到的问题是连接上去后，执行查询再提示 no database selected。
访问控制的配置，首先 PG 和 MySQL 都有用户系统，但 PG 还要配置一个额外的 pg_hba (host-based authentication) 文件。
MySQL 的层级关系是：实例 -> 数据库 -> 表，而 PG 的关系是：实例（也叫集群）> 数据库 > Schema > 表。PG 多了一层，而且从行为表现上，PG 的 schema 类似于 MySQL 数据库，而 PG 的数据库类似于 MySQL 的实例。PG 的这个额外层级在绝大多数场景是用不到的，大家从习惯上还是喜欢用数据库作为分割边界，而不是 schema。所以往往 PG 数据库下，也就一个 public schema，这多出来的一层 schema 就是额外的负担。
因为上面机制的不同，PG 是无法直接做跨库查询的，早年要通过 dblink 插件，后来被 FDW (foreign data wrapper) 取代。
PG 有更加全面的权限体系，数据库对象都有明确的所有者，但这也导致在做测试时，更经常碰到权限问题。

虽然 PostgreSQL 的设计更加严谨，但也更容易把人劝退。就像问卷设计的一个技巧是第一题放一个无脑就能答上来的二选一，这个的目的在于让对方开始答题。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

性能

最早 Google 搜索和广告业务都是跑在 MySQL 上的，我读到过当时选型的备忘。其实一开始团队是倾向于 PG 的（我猜测是 PG 的工程质量更加符合团队的技术品味），但后来测试发现 MySQL 的性能要好不少，所以就选型了 MySQL。现在两者的性能对比已经完全不一样了，而且性能和业务关联性很强，取决于 SQL 复杂度，并发，延迟这些不同的组合。目前在大部分场景下，MySQL 和 PG 的性能是相当的。有兴趣可以阅读 Mark Callaghan 的文章。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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互联网

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最重要的是 LAMP 技术栈，Linux + Apache + MySQL + PHP，诞生于 1998 年，和互联网崛起同步，LAMP 技术栈的普及也带火了 MySQL。这个技术栈的绑定是如此之深，所以时至今日，MySQL 官方客户端 MySQL Workbench 也还是不及 phpMyAdmin 流行。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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大厂的号召力

前面提到的 Mark Callaghan 一开始在 Google 的 MySQL 团队，他们给生态做了很多贡献，后来 Google 内部开始用 Spanner 替换 MySQL，Mark 他们就跑到了 Facebook 继续做，又进一步发展了 MySQL 的生态，像当时互联网公司都需要的高可用方案 MHA (Master High Availability) 就是 Mark 在 FB 时期打磨成熟的。当时整个互联网技术以 Google 为瞻，传播链差不多是 Google > Facebook / Twitter > 国内互联网大厂 > 其他中小厂。MySQL 在互联网公司的垄断就这样形成了。相对的，那段时间 PG 有影响力的文章不多，我唯一有印象的是 Instagram 分享他们 sharding 的方案，提到用的是 PostgreSQL。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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生态

有了大量使用后，自然就有人去解决碰到的各种问题。先是 InnoDB 横空出世，解决了事务和性能问题。主从，中间件分库分表方案解决了海量服务的扩展和高可用问题。各种 MySQL 相关书籍，培训资料也冒了出来，应该不少人都读过高性能 MySQL (High Performance MySQL) 这本书。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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业界有 Percona 这样专注于做 MySQL 技术咨询的公司，他们还研发了一系列工具，比如做大表变更的 pt-online-schema-change（后来 GitHub 还发布了改良版 gh-ost)，做备份的 xtrabackup。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

国内也做了不少的贡献，阿里给上游贡献了许多 replication 的改进。SQL 审核优化这块，有去哪儿研发的 Inception，小米团队的 SOAR。Parser 有 PingCAP 的 MySQL Parser。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

相对而言 PG 在工具链的生态还是差不少，比如 PG 生态里没有开箱即用的 Parser，没有 Parser 也就无法做 SQL 审核。Bytebase 在实现相关功能时，就只能从头开始做。当然这也成为了 Bytebase 产品的核心竞争力，我们是市面上对 PG 变更审核，查询脱敏支持最好的工具，除了大表变更外，功能完全对标 MySQL。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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总结和展望

回到中国 MySQL 远比 PostgreSQL 流行的原因，在上面所有列出的要素里，我觉得最核心的还是第一条，MySQL 很早就能跑在 Windows 上，而 PG 不能。因为有了能跑 Windows 这个点，MySQL 成为了 LAMP 的一部分，到后来成为了支撑整个互联网的基石。当时国内大家手头装的都是 windows 操作系统，要开发 web 应用，都用 LAMP 架构，就顺便把 MySQL 带上了。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

此外国内还有更明显的头部效应。国内所有互联网公司的技术体系都源自阿里，比如拿研发环境来说，SIT (System Integration Test) 是我回国加入蚂蚁后才接触到的名词，但后来在其他各个地方又都反复遇到。数据库方案也是如此，全套照搬了阿里的 MySQL 方案。就连技术职级也是，找工作先确认对标 P 几。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/56783.html

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