性能大比拼: MySQL vs PostgreSQL
导读：开源数据库系统哪家强？本篇文章请大家看看MySQL vs PostgreSQL的对比。
在本内容中，我们将对比 MySQL 和 PostgreSQL 关系型数据库的性能。我们将运行一系列测试，其中 第一项测试 重点关注 数据写入（ingestion）效率。
首先，我们会测量：
数据插入请求的延迟，使用 p99 百分位数 进行评估 数据库的吞吐量，即每秒可处理的 请求数和插入数 数据库的饱和度（saturation），即数据库的负载情况，在这里我们主要关注：
CPU 使用率 内存使用率
此外，我们还会测量：
磁盘写入操作数 数据库在磁盘上的存储效率
值得一提的是，这两种数据库在这些方面的差异 非常大。
最后，我们将评估 数据库的连接池（connection pool），观察它们如何管理插入数据的连接。
在 第二项测试 中，我们将测量 数据读取（retrieval） 的效率。
我使用的是当前最新版本：
PostgreSQL 17.0 MySQL 9.0
测试设计
为了进行测试，我在 两个数据库 中分别创建了 两张表，具体的 SQL 语句如下。
假设我们有一个 分析系统（analytics backend），用于记录 用户在网站上的行为，例如：
登录 登出 搜索 将商品加入购物车
数据库中有两张表：
Customer 表存储用户的 姓名、地址 设有 主键 ID Event 表 设有 主键 ID 外键 指向 Customer 表的主键 记录 用户执行的操作类型（action type）
第一项测试：
我们将使用以下 SQL 语句插入数据，随机生成客户 ID 和操作类型。
第二项测试：
我们将在包含 约 7000 万条记录 的数据库上执行 简单的 JOIN 查询：
随机生成一个 event ID 查询并连接 customer 表 返回用户的姓名、地址和操作类型
如果你有任何关于 改进测试设计 的建议，请告诉我！
代码概览
在客户端编写方面，我选择使用 Golang，因为：
Golang 是一门流行的编程语言 它拥有成熟的数据库驱动库
为了让 MySQL 和 PostgreSQL 的测试尽可能公平，我使用 database/sql 接口 进行数据库操作，而不是直接使用 pgx 驱动（尽管 pgx 可能会降低查询延迟）。
但本次测试的重点是 对比数据库本身的性能，而不是不同的驱动实现。
此外，我确保：
执行相同的 SQL 查询 使用相同的数据库连接配置
如果你有任何改进建议，请告诉我，或者更好的是，提交一个 Pull Request！
第一项测试：数据写入
现在，我们开始 第一项测试。
这次测试 总共持续了近 3 小时，但我会将其压缩至 几分钟 展示。
测试过程中，我们会：
部署多个客户端 逐步增加负载 持续向数据库发送请求 每 60 秒增加一个虚拟客户端
你可以在 右上方的图表 看到 每秒查询数（QPS），而 左侧图表 显示的是 从客户端测量的插入延迟。
测试结果：
从一开始，PostgreSQL 的插入延迟明显低于 MySQL MySQL 插入数据的时间几乎是 PostgreSQL 的两倍 PostgreSQL 的 CPU 使用率更低，意味着它有更大的吞吐能力 PostgreSQL 占用的内存也更少
最大区别：
MySQL 需要更多的磁盘操作来存储相同数量的记录 PostgreSQL 在磁盘上的存储效率更高 PostgreSQL 执行的磁盘操作更少，数据占用空间也更小
连接池情况：
两个数据库的连接池最终都达到了 80 个连接 每个客户端的最大连接数设置为 40 每个数据库有 2 个客户端在不断生成负载
临界点：
当 QPS 达到 5,500 时，MySQL 开始跟不上 PostgreSQL MySQL 的延迟和 CPU 使用率激增，导致整体性能下降 当 QPS 达到 12,000 时，我为 PostgreSQL 额外添加了一个客户端 最终，PostgreSQL 最高可处理 19,000 QPS（4 核 CPU + 直连 SSD） MySQL 最高只能处理 10,000 QPS，约为 PostgreSQL 的一半
第一项测试：数据分析
现在，我们查看 整个测试期间的数据：
每秒查询数（QPS）
插入延迟（客户端测量）
CPU 使用率
总插入记录数
PostgreSQL 插入 约 6500 万条记录 MySQL 插入 约 5000 万条记录 在第二项测试前，我会为 MySQL 增加一些记录，使数据量一致
内存使用
磁盘写入操作
连接池大小
数据库大小
PostgreSQL 存储数据的 磁盘效率更高 CPU 和磁盘操作占用更少 PostgreSQL 在数据写入方面明显优于 MySQL
第二项测试：数据读取
在运行 第二项测试 之前，我为 MySQL 额外添加了一些记录，使其与 PostgreSQL 的数据量保持一致。
测试内容：
查询 event 表中的数据 通过 event ID 进行 JOIN 返回用户的姓名、地址和操作类型 测试前，重启两个数据库，以清除缓存
磁盘读取数据问题：
由于可能的配置错误，我没有获取到 PostgreSQL 的磁盘读取数据 但我仍然有 MySQL 的磁盘操作数据
测试结果：
延迟差距不像第一项测试那么大 但 PostgreSQL 仍然比 MySQL 低延迟 MySQL 的 CPU 使用率 显著高于 PostgreSQL 这个趋势一直持续，直到 MySQL 达到 CPU 使用瓶颈，性能下降
临界点：
当 QPS 达到 18,000 时，MySQL 的性能下降更明显 MySQL 的延迟出现波动，而 PostgreSQL 仍然保持稳定 当 QPS 达到 20,000 时，MySQL 无法再处理更多查询 我为 PostgreSQL 额外增加了一个客户端，加速测试 最终，PostgreSQL 在 32,000 QPS 时达到 90% CPU 使用率，开始下降
结论：
在数据写入和读取方面，PostgreSQL 都比 MySQL 更高效 如果你有任何改进建议，例如更改客户端代码或测试设计，请告诉我！
第二项测试：数据分析
现在，我们查看 整个测试期间的数据：
每秒查询数（QPS）
数据读取延迟
CPU 使用率
内存使用
数据库连接数
磁盘读取操作
MySQL vs PostgreSQL Performance Benchmark (Latency - Throughput - Saturation): https://www.youtube.com/watch?v=R7jBtnrUmYI
来源：旅途散记（翻译）
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra MySQL vs PostgreSQL Performance Benchmark (Latency - Throughput - Saturation)[1] 内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准
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