MySQL 与 PostgreSQL 是两大主流开源关系型数据库，其核心差异主要体现在架构设计、功能特性、性能优化及适用场景上。结合最新技术对比和行业实践，以下为深度解析：

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🧠 ​​一、架构与设计哲学​​

​​维度​​	​​PostgreSQL​​	​​MySQL​​
​​架构类型​​	对象-关系数据库 (ORDBMS)，严格遵循 SQL 标准	传统关系型数据库 (RDBMS)，轻量级设计
​​存储引擎​​	单一引擎（堆表存储），优化集中	多引擎（InnoDB/MyISAM等），按需选择
​​事务模型​​	强 ACID 支持，MVCC 无回滚段，高并发写更优	InnoDB 支持 ACID，但 MVCC 基于回滚段，高并发易锁冲突
​​扩展性​​	支持自定义类型、函数、插件（如 PostGIS/TimescaleDB）	通过存储引擎和 UDF 扩展，灵活性较低

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⚙️ ​​二、核心功能对比​​

​​1. SQL 兼容性与高级特性​​

• ​​PostgreSQL​​
  ✅ ​​复杂查询​​：完整支持窗口函数、CTE、递归查询
  ✅ ​​JSON 处理​​：JSONB 类型支持索引，查询效率远超 MySQL 的 JSON
  ✅ ​​GIS 支持​​：集成 PostGIS，地理计算能力碾压 MySQL
• ​​MySQL​​
  ✅ ​​简单查询优化​​：高频点查性能更优，响应更快
  ❌ ​​高级功能滞后​​：窗口函数等特性支持较晚（如 MySQL 8.0 才引入）

​​2. 数据一致性与复制​​

​​能力​​	​​PostgreSQL​​	​​MySQL​​
​​复制机制​​	物理流复制（WAL 同步）+ 逻辑复制，数据一致性更强	基于 binlog 的逻辑复制，主从延迟风险较高
​​高可用方案​​	Patroni + etcd 强一致性集群	Group Replication 或 InnoDB Cluster
​​分区表​​	原生分区支持完善，万级分区仍高效	8.0+ 改进分区，但性能劣于 PG

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⚡ ​​三、性能实测对比（2025 年基准测试）​​

​​场景​​	​​PostgreSQL​​	​​MySQL​​	​​差距​​
​​写入吞吐​​	19,000 QPS（4 核+SSD）	10,000 QPS	​​PG 快 90%​​
​​复杂查询延迟​​	低波动，32,000 QPS 饱和	18,000 QPS 后性能骤降	​​PG 更稳定​​
​​资源占用​​	内存/CPU 更低，磁盘效率更高	高并发时 CPU 飙升明显	​​PG 更省资源​​

💡 ​​关键结论​​：

• ​​简单读写​​：MySQL 轻量级设计占优（如电商商品页查询）
• ​​复杂分析/高并发写​​：PostgreSQL 性能碾压（如实时交易系统）

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🎯 ​​四、适用场景推荐​​

​​✅ 优先选择 PostgreSQL​​

• ​​金融/电信系统​​：强 ACID 事务、数据零误差需求
• ​​GIS 与时空数据​​：PostGIS 处理地图轨迹、物流调度
• ​​JSON 密集型应用​​：API 后端、实时分析（JSONB 索引加速）
• ​​HTAP 混合负载​​：复杂查询 + 高并发写入（如 TiDB 替代方案）

​​✅ 优先选择 MySQL​​

• ​​Web/移动应用​​：简单 CRUD 为主（用户管理、内容发布）
• ​​中小型电商​​：读写比例 8:2，InnoDB 缓存优化提升吞吐
• ​​LAMP/LEMP 技术栈​​：与 PHP 生态深度绑定（如 WordPress）
• ​​资源受限环境​​：轻量部署，低内存消耗（嵌入式场景）

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⚠️ ​​五、选型避坑指南​​

1. ​​事务隔离级别​​
   • PG 默认 Read Committed，避免幻读；MySQL 默认 Repeatable Read，需手动调优
2. ​​索引优化​​
   • PG 支持 GIN/GiST/BRIN 等索引，复杂查询更快；MySQL 仅 B-Tree/全文索引
3. ​​运维成本​​
   • MySQL 工具链成熟（Percona Toolkit）；PG 需熟悉 pg_stat_activity 等原生工具

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💎 ​​总结：一句话决策​​

​​选 PostgreSQL​​：若业务涉及 ​​复杂逻辑、强一致性、JSON/GIS 处理​​（例：银行核心系统）
​​选 MySQL​​：若追求 ​​快速上线、简单运维、高并发读​​（例：博客平台）
​​混合架构​​：关键事务用 PG + 缓存层用 MySQL，平衡性能与成本

引用说明：数据综合自 PostgreSQL 17.0 与 MySQL 9.0 基准测试、金融系统实践及云服务选型指南。