PostgreSQL Vs. MySQL: Analisi delle loro Differenze

I sistemi di gestione dei database relazionali (RDBMS) come PostgreSQL e MySQL sono fondamentali per archiviare, organizzare e accedere ai dati per applicazioni e analisi. PostgreSQL e MySQL sono database open-source popolari, con una lunga storia e una ricca gamma di funzionalità.

Tuttavia, PostgreSQL e MySQL differiscono nelle loro architetture tecniche e filosofia di progettazione. Se sei indeciso sulla scelta di un database per la tua applicazione, questa guida è per te.

Esploriamo le differenze tecniche, pratiche e strategiche tra PostgreSQL e MySQL. Iniziamo.

Breve Panoramica Su PostgreSQL E MySQL

Prima di immergerci nei confronti, introduciamo brevemente PostgreSQL e MySQL.

PostgreSQL è un database relazionale open-source di livello aziendale. Utilizzato da oltre il 45% dei 76,000 rispondenti nel recente sondaggio degli sviluppatori di StackOverflow, PostgreSQL ha superato MySQL diventando il database più popolare nel 2024.

PostgreSQL sottolinea la conformità agli standard, l’estensibilità e le architetture collaudate. Il progetto PostgreSQL è iniziato nel 1986 presso l’Università della California, Berkeley, e ha sviluppato funzionalità incentrate sulla affidabilità, robustezza, integrità dei dati e correttezza.

Postgres utilizza un sistema a cinque livelli:

1. Istanza (anche chiamata cluster)
2. Database
3. Schema
4. Tabella
5. Colonna

Ecco un esempio di creazione di una semplice tabella di utenti in PostgreSQL e inserimento di alcune righe:

CREATE TABLE users (
user_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

MySQL è un RDBMS open-source avviato dalla compagnia svedese MySQL AB nel 1995, successivamente acquisita da Oracle. Ha tradizionalmente privilegiato la velocità, la semplicità e la facilità d’uso per lo sviluppo di applicazioni web e integrate. Il design di MySQL pone l’accento su prestazioni rapide di lettura e scrittura.

MySQL utilizza un sistema a quattro livelli:

1. Istanza
2. Database
3. Tabella
4. Colonna

Ecco come puoi creare la tabella degli utenti in MySQL:

CREATE TABLE users (
user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john@email.com'),
('Jane Smith', 'jane@email.com');

Come potresti notare, entrambe le query sono simili eccetto per il INT AUTO_INCREMENT che diventa SERIAL. 

Dato curioso: PostgreSQL supporta la parola chiave di NASA “allballs” (che significa “tutti zeri”) come un altro modo per esprimere l’ora di mezzanotte (locale e UTC):

postgres=# SELECT 'allballs'::TIME;
time
----------
00:00:00
(1 row)

Allora, come si confrontano questi due titani del database open-source? Esploriamo ulteriormente.

PostgreSQL Vs. MySQL: Confronto Delle Prestazioni

Sia PostgreSQL che MySQL sono in grado di offrire ottime prestazioni, ma non c’è un vincitore chiaro tra loro.

Se testi la velocità di lettura/scrittura, noterai che non c’è consistenza nelle prestazioni tra PostgreSQL e MySQL. Questo perché le prestazioni del database dipendono fortemente dal tipo di carico di lavoro specifico, dalla configurazione hardware, dallo schema del database e dagli indici e, soprattutto, dalla configurazione e ottimizzazione del database. In sostanza, le prestazioni dipendono molto dal carico di lavoro e dalle configurazioni della tua applicazione.

Ci sono cinque categorie generali di carichi di lavoro:

• CRUD: Semplici operazioni di LETTURA, SCRITTURA, AGGIORNAMENTO e CANCELLAZIONE.
• OLTP: Operazioni transazionali, complesse di elaborazione dei dati.
• OLAP: Processi batch analitici.
• HTAP: Elaborazione ibrida transazionale e analitica.
• Time-Series: Dati in serie temporale con schemi di accesso molto semplici, ma ad alta frequenza.

Quando lavori con uno di questi flussi di lavoro, noterai che:

PostgreSQL è noto per gestire in modo efficiente carichi di lavoro OLAP e OLTP molto pesanti. Questi carichi di lavoro comportano query estremamente complesse e di lunga durata che analizzano enormi set di dati, per esempio, query di business intelligence o analisi geospaziali.

“Postgres mi consente di visualizzare una stima del piano “prima dell’esecuzione della query”, così come un piano “dopo l’esecuzione”. Quest’ultimo mi fornisce informazioni dettagliate su come la query è stata effettivamente eseguita, quanto tempo ha impiegato ogni specifico passaggio nella query, gli indici utilizzati e quanta memoria è stata consumata da ciascun passaggio.”

— Utente di Reddit, mwdb

MySQL è generalmente adatto per carichi di lavoro CRUD e OLTP più semplici che coinvolgono letture e scritture più rapide, come applicazioni web o mobili.

Entrambi i database possono eccellere a seconda della configurazione del server e del tuo schema per carichi di lavoro ibridi con un mix di esigenze di interrogazione OLTP e OLAP.

Quando si tratta di potenza pura su hardware ottimizzato, PostgreSQL generalmente scala meglio per utilizzare l’alta memoria, i processori più veloci e più core disponibili sull’hardware.

Prestazioni di Lettura

MySQL generalmente ha tempi di lettura più rapidi per le applicazioni rispetto alle operazioni di scrittura. Tuttavia, dopo gli ultimi aggiornamenti a PostgreSQL, ha raggiunto la velocità di lettura.

Questo vantaggio in termini di prestazioni di lettura deriva dalle differenze nella struttura dei due sistemi — i motori di archiviazione di MySQL sono altamente ottimizzati per un accesso sequenziale singolo-thread veloce.

Naturalmente, con l’adattamento personalizzato e gli schemi, PostgreSQL può anche offrire ottime prestazioni di lettura per molte applicazioni. Tuttavia, di base, MySQL spesso ha un vantaggio.

Prestazioni di Scrittura

Quando si tratta di prestazioni di scrittura, inclusi carichi di massa e query complesse che modificano i dati, il consenso generale è che PostgreSQL funziona meglio.

La sua architettura controllo di concorrenza multiversione (MVCC) conferisce a PostgreSQL un notevole vantaggio consentendo a più sessioni di aggiornare i dati contemporaneamente con il minimo blocco.

Se la tua applicazione deve supportare molti utenti contemporanei che modificano i dati, la velocità di scrittura di PostgreSQL può superare quella che può raggiungere MySQL.

Prestazioni delle Query Complesse

Per le query analitiche avanzate che eseguono scansioni di grandi tabelle, ordinamenti o funzioni analitiche, PostgreSQL supera spesso MySQL in molti casi — e lo fa con un margine significativo.

L’ottimizzatore di query SQL maturo di PostgreSQL e il supporto per la sintassi SQL avanzata gli conferiscono un vantaggio nell’eseguire rapidamente query analitiche complesse. MySQL è migliorato notevolmente di recente ma si basa maggiormente sulla regolazione manuale delle query.

Quindi, per le esigenze di business intelligence o di data warehousing dove è importante la performance SQL complessa su più tabelle, PostgreSQL spesso eccelle.

La Configurazione Influenza Le Prestazioni

Ovviamente, i database possono essere configurati e ottimizzati per adattarsi a diversi carichi di lavoro. Quindi, per qualsiasi caso d’uso, il sistema “migliore” dipende ancora significativamente dall’hardware del server sottostante, dal sistema operativo, dal sottosistema di archiviazione, dalla configurazione del database e dal design dello schema.

BenchANT fa un ottimo lavoro nel mostrare come diversi server possano influenzare le prestazioni di un database.

Oltre a ciò, la configurazione hardware ha anche un impatto significativo sulla prestazione del tuo database. Ad esempio, se utilizzi un VPS con storage NVMe, lo storage sottostante è molto più veloce rispetto a un disco rigido normale, quindi le operazioni del tuo database saranno estremamente veloci.

Tuttavia, non esiste un sistema universalmente più veloce – i risultati possono variare in base al tuo ambiente e alla tua ottimizzazione.

“La gestione delle connessioni è il miglior argomento a favore di MySQL. Tuttavia, non esiste realmente una ragione valida per non utilizzare PostgreSQL in qualsiasi caso d’uso relazionale. Questo è particolarmente vero se si considerano gli sviluppi degli ultimi 3 anni. Postgresql è anni avanti rispetto a qualsiasi concorrente quando si tratta di database relazionali e anche oltre. La comunità determinata, il codice sorgente incredibilmente organizzato e la documentazione quasi divina sono solo tre degli argomenti vincenti.”

— Utente Reddit, themusician985

Quando Considerare MySQL

MySQL supera spesso PostgreSQL, utilizzando meno risorse di sistema per schemi semplici e applicazioni dominate dall’accesso rapido di lettura chiave-valore. Le applicazioni web e mobili con maggiori esigenze di scalabilità, disponibilità e letture distribuite possono trarre vantaggio dai punti di forza di MySQL.

Quando Considerare PostgreSQL

I vantaggi architettonici di PostgreSQL lo rendono degno di considerazione per carichi di lavoro che richiedono schemi di accesso in scrittura complessi, interrogazioni di analisi aziendale o flessibilità nei tipi di dati. Se disponi di amministratori di database per la configurazione e l’ottimizzazione delle query, PostgreSQL offre una base competente.

PostgreSQL Vs. MySQL: Confronto Delle Funzionalità

Entrambi i database sono completi di funzionalità ma mostrano notevoli differenze nei tipi di dati supportati, nelle funzioni e negli insiemi di funzionalità complessive.

Supporto ai Tipi di Dati

Funzionalità	PostgreSQL	MySQL
Tipi di dati	Supporto integrato robusto per JSON, XML, array, geospaziali, network, ecc	Si affida maggiormente alle estensioni JSON
Linguaggi funzionali	SQL, C, Python, JavaScript	Principalmente SQL
Supporto GIS	Eccellente tramite l’estensione spaziale PostGIS	Limitato, spesso richiede componenti aggiuntivi

PostgreSQL supporta un insieme più ampio di tipi di dati nativi, permettendo maggiore flessibilità nei tuoi schemi di database:

• Tipi geometrici per sistemi GIS
• Tipi di indirizzo di rete come IPV4/IPV6
• JSON nativo e JSONB – JSON binario ottimizzato
• Documenti XML
• Tipi di array
• Colonne con tipi di dati multipli

“Postgres gestisce bene gli array. Quindi puoi memorizzare tipi di array come un array di interi o un array di varchar nella tua tabella. Ci sono anche varie funzioni e operatori di array per leggere gli array, manipolarli e così via.”

— Utente di Reddit, mwdb

MySQL presenta tipi di dati più basilari – principalmente campi numerici, di data/ora e stringhe, ma può ottenere una flessibilità simile tramite colonne JSON o estensioni spaziali.

Linguaggi Funzionali

PostgreSQL consente di scrivere funzioni e procedure memorizzate in vari linguaggi — SQL, C, Python, JavaScript e altri — per una maggiore flessibilità.

Al contrario, le routine memorizzate MySQL devono essere scritte in SQL, mentre è ancora possibile scrivere la logica dell’applicazione in vari linguaggi di programmazione generici.

Allora, se hai bisogno di incorporare logica applicativa o calcoli complessi direttamente nelle procedure del database, PostgreSQL offre molta più flessibilità.

Supporto GIS

Per i dataset spaziali utilizzati in applicazioni di mappatura/geografiche, PostgreSQL offre un’eccellente funzionalità integrata tramite la sua estensione PostGIS. Le query di localizzazione, i punti all’interno dei poligoni e i calcoli di prossimità funzionano tutti immediatamente.

Il supporto spaziale di MySQL è più limitato a meno che non si adotti un motore spaziale di terze parti come MySQL Spatial o Integration MySOL. Per i sistemi GIS, PostgreSQL con PostGIS è generalmente una soluzione più diretta e più capace.

Replica

Entrambi i database offrono la replica, permettendo la sincronizzazione delle modifiche al database tra le istanze. Di base, la replica di PostgreSQL si basa sui file WAL (Write Ahead Log), che consente ai siti web di essere espansi per includere quanti server di database desideri.

Allora, PostgreSQL rende più semplice scalare le repliche di lettura finemente sincronizzate con specifiche porzioni di dati che cambiano. Per MySQL, potrebbero essere necessari strumenti di terze parti.

Architettura E Scalabilità

PostgreSQL e MySQL differiscono sostanzialmente nelle loro architetture complessive, il che influisce sui loro profili di scalabilità e prestazioni.

Modello Oggetto-Relazionale di PostgreSQL

Una caratteristica architettonica chiave di PostgreSQL è la sua aderenza al modello relazionale-oggetto, il che significa che i dati possono assumere caratteristiche simili agli oggetti nella programmazione orientata agli oggetti. Ad esempio:

• Le tabelle possono ereditare proprietà da altre tabelle.
• I tipi di dati possono avere comportamenti specializzati.
• Le funzioni sono caratteristiche dei tipi di dati.

Questa struttura Oggetto-Relazionale consente di modellare dati complessi del mondo reale più vicini agli oggetti e alle entità dell’applicazione. Tuttavia, comporta un costo — Sono necessari sistemi interni più elaborati per tracciare relazioni di dati più ricche.

Le estensioni oggetto-relazionali offrono quindi un’eccellente flessibilità, risultando in un sovraccarico di prestazioni rispetto a un sistema strettamente relazionale.

Il Modello Relazionale Puro di MySQL

Invece, MySQL segue un modello puramente relazionale incentrato su uno schema di tabelle di dati semplice e relazioni tramite chiavi esterne. Questo modello più semplice si traduce in buone prestazioni per i carichi di lavoro transazionali guidati dal sito web.

L’utilizzo avanzato di MySQL con estese operazioni di JOIN o logica aziendale localizzata è gestito meglio tramite codice applicativo piuttosto che personalizzazioni del database. MySQL predilige la semplicità rispetto alla flessibilità nella sua architettura di base.

A differenza di PostgreSQL, MySQL è un database puramente relazionale senza caratteristiche orientate agli oggetti. Ogni database consiste di tabelle individuali senza ereditarietà o tipi personalizzati. Di recente, JSON ha fornito una certa flessibilità dei database di documenti.

Tuttavia, evitando le funzionalità degli oggetti, MySQL ottiene prestazioni maggiori immediatamente in molti carichi di lavoro, ma manca delle capacità di modellazione più approfondite di PostgreSQL.

Quindi, MySQL è più veloce per i dati semplici, mentre PostgreSQL si adatta meglio alla complessità. Scegli in base alle tue esigenze di accesso ai dati e di scalabilità.

Scalabilità in Scrittura con Controllo di Concorrenza Multiversione (MVCC)

Un’area in cui PostgreSQL eccelle particolarmente è lo scaling orizzontale della scrittura, consentendo a molte sessioni contemporanee di modificare dati su server distribuiti utilizzando il modello MVCC.

Questo modello MVCC significa un’eccellente concorrenza anche per carichi di lavoro misti di lettura-scrittura, permettendo alle basi di dati PostgreSQL di scalare un throughput molto ampio tramite replicazione. Le scritture procedono in parallelo, poi si sincronizzano dopo.

MySQL InnoDB ottiene una concorrenza simile utilizzando il blocco a livello di riga piuttosto che MVCC. Tuttavia, l’architettura di PostgreSQL si è dimostrata più scalabile sotto carichi elevati di scrittura nei test.

Fondamentalmente, PostgreSQL supporta una maggiore scalabilità di scrittura, sebbene con un maggior sovraccarico del server. MySQL è più leggero per la scalabilità di lettura.

PostgreSQL Contro MySQL: Affidabilità E Protezione Dei Dati

PostgreSQL e MySQL offrono robuste protezioni di sicurezza e meccanismi di affidabilità – anche se PostgreSQL enfatizza la durabilità mentre MySQL si concentra sulla disponibilità elevata.

Controllo Di Accesso E Crittografia

PostgreSQL e MySQL offrono anche controlli degli account utente, amministrazione dei privilegi e capacità di crittografia di rete per la sicurezza. Elementi critici come connessioni SSL, politiche per le password e sicurezza basata sui ruoli a livello di riga si applicano in modo simile.

Tuttavia, ci sono alcune differenze riguardo la crittografia:

• Crittografia nativa dei dati a riposo: PostgreSQL 13 ha aggiunto il modulo pgcrypto per la crittografia trasparente dei tablespace a livello di file-system. MySQL non dispone di crittografia nativa ma supporta i plugin.
• Politiche di accesso alle righe leggere: PostgreSQL dispone di RLS e MASK per i ruoli per gestire la visibilità delle righe fino ai domini dei dati tramite politiche. MySQL può utilizzare le viste per ottenere un risultato simile, ma non è altrettanto robusto.

Anche se entrambi i sistemi RDBMS proteggono i dati sensibili tramite crittografia SSL/TLS per le connessioni dei clienti, PostgreSQL offre leggermente più algoritmi di cifratura, monitoraggio delle attività e opzioni di controllo degli accessi integrato rispetto a MySQL.

Affidabilità PostgreSQL Tramite WAL

PostgreSQL utilizza il write-ahead logging (WAL), dove le modifiche ai dati vengono registrate nel log prima che avvengano le effettive modifiche ai dati.

Questo protegge contro la perdita di dati, anche in caso di crash o interruzioni di corrente, prevenendo la corruzione del database.

I log WAL in PostgreSQL mantengono una catena coerente di modifiche in coda tra le transazioni che possono riprodurre e recuperare rapidamente i dati.

Questo meccanismo alimenta funzionalità come la replica in streaming, le query parallele, e il recupero a un punto specifico nel tempo (PITR) a stati precedenti nel tempo senza la necessità di backup completi.

Nel complesso, WAL aiuta a mantenere garanzie di durabilità dei dati e incrementi di prestazioni per il recupero dopo un crash e la replicazione.

Alta Disponibilità MySQL

Per minimizzare i tempi di inattività, MySQL offre un robusto clustering ad alta disponibilità che attiva automaticamente il failover in caso di crash di un singolo server – con minime interruzioni. La promozione automatica delle repliche e la rapida risincronizzazione rendono le interruzioni uno scenario raro.

Mentre MySQL 5.7 non includeva l’alta disponibilità integrata, MySQL 8 ha introdotto il cluster InnoDB per il failover automatico tra nodi.

PostgreSQL raggiunge anche un’alta disponibilità attraverso strumenti di replica come Slony, Londiste o pgpool-II, che forniscono failover basato su trigger o middleware. Tuttavia, PostgreSQL non dispone dell’integrazione nativa del clustering di MySQL, anche se è possibile ottenere un’alta disponibilità.

Allora, se la tua applicazione richiede un uptime del server del 100% senza interventi manuali, le capacità di clustering native di MySQL possono essere più adatte. Questo è anche uno dei motivi per cui WordPress, un sistema di gestione dei contenuti che alimenta il 43% di internet, continua a utilizzare MySQL.

Supporto Della Comunità E Biblioteche

Date le lunghe storie e le ampie basi di utenti di entrambe le basi di dati, PostgreSQL e MySQL offrono forum utili, biblioteche di documentazione e strumenti di terze parti. Tuttavia, emergono alcune differenze.

Secondo Google Trends, l’interesse verso MySQL è diminuito significativamente, avvicinandosi a PostgreSQL. Tuttavia, entrambi i database mantengono ancora un solido seguito e una solida base di utenti, garantendo loro un buon supporto della comunità.

Comunità PostgreSQL

Lo sviluppo di PostgreSQL è gestito dal PostgreSQL Global Development Group – un team di sviluppatori della comunità aperta che collaborano a livello mondiale. Migliaia di utenti e contributori partecipano alle liste email, canali IRC, blog ed eventi.

Ospitano anche conferenze come PGConf, riunendo periodicamente la comunità di Postgres. Nel complesso, un robusto e capace ecosistema di supporto mantiene il progresso di PostgreSQL.

Comunità MySQL

Come database open-source molto popolare, MySQL gode anche del supporto della comunità online. La Zona Sviluppatori MySQL offre una ricca documentazione e forum per la risoluzione dei problemi e i passi successivi. Grandi conferenze come Percona Live discutono le ultime migliori pratiche utilizzando MySQL.

L’acquisizione di MySQL da parte di Oracle ha permesso anche di ottenere gli investimenti necessari per nuove versioni e offerte di supporto commerciale per coloro che necessitano di assistenza aggiuntiva. Anche se non è radicato come PostgreSQL, gli utenti di MySQL dispongono di ottime risorse comunitarie.

Confronto Profondità del Supporto

Entrambi i database dispongono anche di eccellenti reti di supporto della comunità. PostgreSQL fornisce consigli tecnici più avanzati e un’eccellente documentazione, data la complessità intrinseca del database. La loro documentazione è anche un po’ impertinente, a differenza della maggior parte degli altri documenti tecnici. Ecco un estratto:

“Il primo secolo inizia il 0001-01-01 00:00:00 d.C., anche se all’epoca non lo sapevano. Questa definizione vale per tutti i paesi che utilizzano il calendario gregoriano. Non esiste il numero di secolo 0, si passa dal -1 secolo al 1 secolo. Se non sei d’accordo con questo, ti preghiamo di scrivere il tuo reclamo a: Papa, Cattedrale di San Pietro di Roma, Vaticano.”

— Documentazione PostgreSQL su EXTRACT, date_part

La comunità di MySQL offre un’esperienza più ampia perfetta per i casi d’uso dei principianti come le applicazioni web.

Ma per entrambi i database, aspettati comunità di utenti impegnate e premurose pronte ad aiutare a guidare l’uso e la crescita.

Casi D’uso Tipici

Date le differenze evidenziate finora, PostgreSQL e MySQL si orientano verso alcuni casi d’uso distinti. Tuttavia, entrambi i sistemi RDBMS funzionano spesso perfettamente per applicazioni web che leggono e scrivono righe di dati.

Casi d’Uso di PostgreSQL

PostgreSQL eccelle in carichi di lavoro analitici molto pesanti sui dati, come:

• Business intelligence con interrogazioni aggregate complesse su milioni di righe.
• Magazzinaggio dati e reporting su molteplici JOIN e condizioni tra tabelle.
• Data science e machine learning richiedono l’array di PostgreSQL, l’hstore, il JSON, e tipi di dati personalizzati.
• Analisi geospaziale e multidimensionale tramite PostGIS e processamento specializzato. Esempi includono dati di posizione in tempo reale, immagini satellitari, dati climatici e manipolazione di geometrie.

Queste sfruttano la flessibilità di PostgreSQL.

Specifici casi d’uso verticali sono diffusi nei settori legale, medico, di ricerca, assicurativo, governativo e finanziario che si orientano verso big data analytics.

Esempi reali includono Reddit, Apple, Instagram, la ricerca genetica del sistema ospedaliero Johns Hopkins, le analisi pubblicitarie del New York Times, il tracciamento dei clienti ferroviari Amtrak, il sistema di programmazione dei dipendenti Gap, i dettagli delle chiamate di Skype, ecc.

Casi D’Uso di MySQL

MySQL si concentra sulla pura velocità, sulla semplicità di sviluppo e sulla facile scalabilità intrinseca nelle applicazioni web e mobili. Punti di forza particolari emergono per:

• Elaborazione di transazioni online ad alte prestazioni (OLTP) per siti di e-commerce e applicazioni web che necessitano di un’estrema velocità nelle operazioni di lettura e scrittura su numerose tabelle discrete per ogni riga. Pensate a siti maturi su scale come Airbnb, Twitter, Facebook e Uber.
• Giochi online multigiocatore massivo (MMO) con una vasta base di giocatori da supportare contemporaneamente in tempo quasi reale.
• Applicazioni mobili e Internet delle Cose (IoT) richiedono database compatti da integrare localmente o incorporare in dispositivi edge con sincronizzazioni occasionali verso i data center.
• Software come servizio (SaaS) piattaforme multi-tenant che scalano rapidamente i database su richiesta mantenendo i dati separati.

Queste applicazioni danno priorità alla disponibilità e alla velocità di lettura/scrittura su larga scala rispetto alle capacità di analisi approfondita o agli strumenti di data science. Nel 2016, Uber ha anche tornato da PostgreSQL a MySQL, rendendo questa transizione argomento di discussione nella comunità tecnologica per un po’.

Ci sono molte grandi aziende che utilizzano MySQL, tra cui WordPress, Wikipedia, Facebook, Google AdWords, Zendesk, Mint, Uber, Square, Pinterest, Github, la navigazione dei film su Netflix, i metadati dei video su YouTube, ecc.

Migrazione Da MySQL A PostgreSQL O Viceversa

Data la popolarità di entrambi i database, molti sviluppatori potrebbero migrare tra MySQL e PostgreSQL. Cosa dovrebbero aspettarsi durante questo processo di migrazione del database?

Nel complesso, la migrazione di database relazionali completamente funzionanti tra MySQL e PostgreSQL funziona abbastanza agevolmente nella maggior parte dei casi, grazie agli eccellenti strumenti di migrazione disponibili. La sintassi SQL e le funzioni corrispondono più di quanto non differiscano. I tipi di dati di solito si traducono bene, anche se è utile effettuare conversioni di prova.

Esploriamo alcune sfide chiave da affrontare:

Gestione dei Cambiamenti dei Tipi di Dato

Quando migri gli schemi da MySQL a PostgreSQL o viceversa, presta molta attenzione a eventuali incompatibilità dei tipi di dati:

• Le colonne AUTO_INCREMENT di MySQL diventano SERIAL in PostgreSQL.
• Gli array di PostgreSQL richiedono cambiamenti sintattici aggiuntivi poiché non esiste un tipo di dato simile in MySQL.
• Verifica le conversioni dei dati di data/ora.

Esegui migrazioni su copie dei dati di produzione per validare la fedeltà. Le incompatibilità nei tipi di dati possono facilmente interrompere le applicazioni se non vengono risolte.

Migrazione Delle Procedure Memorizzate

Se ti affidi molto alle procedure memorizzate per la logica aziendale, migrarle tra MySQL e PostgreSQL richiede la riscrittura del codice.

Le differenze chiave nei loro linguaggi procedurali, come la sintassi del delimitatore, spesso compromettono la portabilità del codice. Inoltre, conferma che i permessi rimangano intatti per le procedure di produzione.

Quindi valida accuratamente la tua migrazione e non dare per scontato che le funzioni si trasferiscano in modo pulito tra le piattaforme.

Compatibilità dei Client

Le applicazioni che dipendono dalle librerie client PostgreSQL e MySQL necessitano anche di una riconfigurazione quando si cambiano ambienti:

• Aggiorna le stringhe di connessione.
• Sostituisci l’uso della libreria client.
• Reindirizza le chiamate API a una nuova piattaforma.

Modificare il database sottostante richiede anche cambiamenti nell’applicazione. Integra la connettività aggiornata nel tuo elenco di controllo per i test di migrazione.

Modifiche allo Schema dalle Funzionalità RDBMS

Valuta l’ereditarietà delle tabelle di PostgreSQL, la sicurezza a livello di riga e i permessi degli utenti finemente regolati rispetto alle viste e ai trigger di MySQL per vedere se la logica dovrebbe spostarsi verso nuove, migliorate strutture disponibili in ciascun database. Le funzionalità che influenzano le caratteristiche tendono a migrare in modo più pulito, rimanendo più vicine agli standard SQL.

Modifiche al Codice dell’Applicazione

Aggiorna le stringhe di connessione e i driver utilizzati, naturalmente. Inoltre, ottimizza i punti di forza delle prestazioni di ciascun database. MySQL potrebbe sfruttare di più i join lato applicazione e la logica di presentazione, che ora è puramente in SQL su PostgreSQL. D’altra parte, PostgreSQL potrebbe ora implementare approcci di regole aziendali che erano precedentemente possibili solo tramite trigger e procedure memorizzate di MySQL.

Fortunatamente, molti framework di accesso ai dati come Hibernate astraggono alcune differenze dai sviluppatori limitando la sintassi proprietaria esposta. Valuta anche se ha senso apportare modifiche a ORM o al client.

Una corretta pianificazione, la valutazione dell’impatto dei cambiamenti e gli ambienti di staging riducono lo stress della migrazione per sfruttare al meglio ciò che ogni database offre.

Usa gli Strumenti di Migrazione

Fortunatamente, esistono alcuni strumenti che aiutano a spostare schemi e dati tra MySQL e PostgreSQL con maggiore facilità:

• pgLoader: Strumento popolare per la migrazione dei dati verso PostgreSQL.
• AWS SCT: Convertitore di database per migrazioni omogenee.

Questi risolvono automaticamente molte questioni di compatibilità tra OS/ambiente, garantendo dati identici attraverso i sistemi.

Lasciati del tempo per la conversione/test, ma utilizza strumenti automatizzati per scambiare i database.

Quale È Il Database Giusto Per Te?

La scelta tra PostgreSQL e MySQL dipende significativamente dalle specifiche esigenze della tua applicazione e dalle competenze del tuo team, ma alcune domande chiave possono guidare la tua decisione:

Quali tipi di dati stai pensando di archiviare? Se hai bisogno di lavorare con dati più complessi e interconnessi, i tipi di dati flessibili di PostgreSQL e il suo modello relazionale ad oggetti rendono tutto questo molto più semplice.

Quanto sono cruciali la performance delle query e la scalabilità? MySQL gestisce meglio il throughput per applicazioni web ad alto traffico che richiedono letture più rapide. Tuttavia, PostgreSQL si è dimostrato più robusto per carichi di lavoro misti di lettura-scrittura su scala aziendale.

Quali competenze amministrative ha il tuo team? PostgreSQL premia l’esperienza avanzata nel database, data la sua ampia configurabilità. MySQL è più semplice per gli amministratori senza eccellenti competenze SQL per essere produttivi rapidamente.

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