PostgreSQL好处都有啥

PostgreSQL的Slogan是“世界上最先进的开源关系型数据库”,但我觉得这口号不够响亮,而且一看就是在怼MySQL那个“世界上最流行的开源关系型数据库”的口号,有碰瓷之嫌。要我说最能生动体现PG特色的口号应该是:一专多长的全栈数据库,一招鲜吃遍天嘛。

pggood


全栈数据库

成熟的应用可能会用到许许多多的数据组件(功能):缓存,OLTP,OLAP/批处理/数据仓库,流处理/消息队列,搜索索引,NoSQL/文档数据库,地理数据库,空间数据库,时序数据库,图数据库。传统的架构选型呢,可能会组合使用多种组件,典型的如:Redis + MySQL + Greenplum/Hadoop + Kafuka/Flink + ElasticSearch,一套组合拳基本能应付大多数需求了。不过比较令人头大的就是异构系统集成了:大量的代码都是重复繁琐的胶水代码,干着把数据从A组件搬运到B组件的事情。

在这里,MySQL就只能扮演OLTP关系型数据库的角色,但如果是PostgreSQL,就可以身兼多职,One handle them all,比如:

  • OLTP:事务处理是PostgreSQL的本行

  • OLAP:citus分布式插件,ANSI SQL兼容,窗口函数,CTE,CUBE等高级分析功能,任意语言写UDF

  • 流处理:PipelineDB扩展,Notify-Listen,物化视图,规则系统,灵活的存储过程与函数编写

  • 时序数据:timescaledb时序数据库插件,分区表,BRIN索引

  • 空间数据:PostGIS扩展(杀手锏),内建的几何类型支持,GiST索引。

  • 搜索索引:全文搜索索引足以应对简单场景;丰富的索引类型,支持函数索引,条件索引

  • NoSQL:JSON,JSONB,XML,HStore原生支持,至NoSQL数据库的外部数据包装器

  • 数据仓库:能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum,DeepGreen,HAWK等,使用FDW进行ETL

  • 图数据:递归查询

  • 缓存:物化视图

ext

以Extension作六器,礼天地四方。

以Greenplum礼天,

以Postgres-XL礼地,

以Citus礼东方,

以TimescaleDB礼南方,

以PipelineDB礼西方,

以PostGIS礼北方。

—— 《周礼.PG》

在探探的旧版架构中,整个系统就是围绕PostgreSQL设计的。几百万日活,几百万全局DB-TPS,几百TB数据的规模下,数据组件只用了PostgreSQL。独立的数仓,消息队列和缓存都是后来才引入的。而且这只是验证过的规模量级,进一步压榨PG是完全可行的。

因此,在一个很可观的规模内,PostgreSQL都可以扮演多面手的角色,一个组件当多种组件使。虽然在某些领域它可能比不上专用组件,至少都做的都还不赖。而单一数据组件选型可以极大地削减项目额外复杂度,这意味着能节省很多成本。它让十个人才能搞定的事,变成一个人就能搞定的事。

为了不需要的规模而设计是白费功夫,实际上这属于过早优化的一种形式。只有当没有单个软件能满足你的所有需求时,才会存在分拆集成的利弊权衡。集成多种异构技术是相当棘手的工作,如果真有那么一样技术可以满足你所有的需求,那么使用该技术就是最佳选择,而不是试图用多个组件来重新实现它。

当业务规模增长到一定量级时,可能不得不使用基于微服务/总线的架构,将数据库的功能分拆为多个组件。但PostgreSQL的存在极大地推后了这个权衡到来的阈值,而且分拆之后依然能继续发挥重要作用。


运维友好

当然除了功能强大之外,Pg的另外一个重要的优势就是运维友好。有很多非常实用的特性:

  • DDL能放入事务中,删表,TRUNCATE,创建函数,索引,都可以放在事务里原子生效,或者回滚。

    这就能进行很多骚操作,比如在一个事务里通过RENAME,完成两张表的王车易位。

  • 能够并发地创建、删除索引,添加非空字段,重整索引与表(不锁表)。

    这意味着可以随时在线上不停机进行重大的模式变更,按需对索引进行优化。

  • 复制方式多样:段复制,流复制,触发器复制,逻辑复制,插件复制等等。

    这使得不停服务迁移数据变得相当容易:复制,改读,改写三步走,线上迁移稳如狗。

  • 提交方式多样:异步提交,同步提交,法定人数同步提交。

    这意味着Pg允许在C和A之间做出权衡与选择,例如交易库使用同步提交,普通库使用异步提交。

  • 系统视图非常完备,做监控系统相当简单。

  • FDW的存在让ETL变得无比简单,一行SQL就能解决。

    FDW可以方便地让一个实例访问其他实例的数据或元数据。在跨分区操作,数据库监控指标收集,数据迁移等场景中妙用无穷。同时还可以对接很多异构数据系统。


生态健康

PostgreSQL的生态也很健康,社区相当活跃。

相比MySQL,PostgreSQL的一个巨大的优势就是协议友好。PG采用类似BSD/MIT的PostgreSQL协议,差不多理解为只要别打着Pg的旗号出去招摇撞骗,随便你怎么搞,换皮出去卖都行。君不见多少国产数据库,或者不少“自研数据库”实际都是Pg的换皮或二次开发产品。

当然,也有很多衍生产品会回馈主干,比如timescaledb, pipelinedb, citus 这些基于PG的“数据库”,最后都变成了原生PG的插件。很多时候你想实现个什么功能,一搜就能找到对应的插件或实现。开源嘛,还是要讲一些情怀的。

PG的代码质量相当之高,注释写的非常清晰。C的代码读起来有种Go的感觉,代码都可以当文档看了。能从中学到很多东西。相比之下,其他数据库,比如MongoDB,看一眼我就放弃了读下去的兴趣。

而MySQL呢,社区版采用的是GPL协议,这其实挺蛋疼的。要不是GPL传染,怎么会有这么多基于MySQL改的数据库开源出来呢?而且MySQL还在乌龟壳的手里,让自己的蛋蛋攥在别人手中可不是什么明智的选择,更何况是业界毒瘤呢?Facebook修改React协议的风波就算是一个前车之鉴了。


问题

当然,要说有什么缺点或者遗憾,那还是有几个的:

  • 因为使用了MVCC,数据库需要定期VACUUM,需要定期维护表和索引避免性能下降。
  • 没有很好的开源集群监控方案(或者太丑!),需要自己做。
  • 慢查询日志和普通日志是混在一起的,需要自己解析处理。
  • 官方Pg没有很好用的列存储,对数据分析而言算一个小遗憾。

当然都是些无关痛痒的小毛小病,不过真正的问题可能和技术无关……

说到底,MySQL确实是最流行的开源关系型数据库,没办法,写Java的,写PHP的,很多人最开始用的都是MySQL…,所以Pg招人相对困难是一个事实,很多时候只能自己培养。不过看DB Engines上的流行度趋势,未来还是很光明的。

dbrank

其他

学PostgreSQL是一件很有趣的事,它让我意识到数据库的功能远远不止增删改查。我学着SQL Server与MySQL迈进数据库的大门。但却是PostgreSQL真正向我展示了数据库的奇妙世界。

之所以写本文,是因为在知乎上的老坟又被挖了出来,让笔者回想起当年邂逅PostgreSQL时的青葱岁月。(https://www.zhihu.com/question/20010554/answer/94999834 )当然,现在我干了专职的PG DBA,忍不住再给这老坟补几铲。“王婆卖瓜,自卖自夸”,夸一夸PG也是应该的。嘿嘿嘿……

全栈工程师就该用全栈数据库嘛。

我自己比较选型过MySQL和PostgreSQL,难得地在阿里这种MySQL的世界中有过选择的自由。我认为单从技术因素上来讲,PG是完爆MySQL的。尽管阻力很大,最后还是把PostgreSQL用了起来,推了起来。我用它做过很多项目,解决了很多需求(小到算统计报表,大到给公司创收个小目标)。大多数需求PG单挑就搞定了,少部分也会再用些MQ和NoSQL(Redis,MongoDB,Cassandra/HBase)。Pg实在是让人爱不释手。

最后实在是对Pg爱不释手,以至于专职去研究PG了。

在我的第一份工作中就深刻尝到了甜头,使用PostgreSQL,一个人的开发效率能顶一个小团队:

  • 后端懒得写怎么办,PostGraphQL直接从数据库模式定义生成GraphQL API,自动监听DDL变更,生成相应的CRUD方法与存储过程包装,对于后台开发再方便不过,类似的工具还有PostgREST与pgrest。对于中小数据量的应用都还堪用,省了一大半后端开发的活。

  • 需要用到Redis的功能,直接上Pg,模拟普通功能不在话下,缓存也省了。Pub/Sub使用Notify/Listen/Trigger实现,用来广播配置变更,做一些控制非常方便。

  • 需要做分析,窗口函数,复杂JOIN,CUBE,GROUPING,自定义聚合,自定义语言,爽到飞起。如果觉得规模大了想scale out可以上citus扩展(或者换greenplum);比起数仓可能少个列存比较遗憾,但其他该有的都有了。

  • 用到地理相关的功能,PostGIS堪称神器,千行代码才能实现的复杂地理需求,一行SQL轻松高效解决

  • 存储时序数据,timescaledb扩展虽然比不上专用时序数据库,但百万记录每秒的入库速率还是有的。用它解决过硬件传感器日志存储,监控系统Metrics存储的需求。

  • 一些流计算的相关功能,可以用PipelineDB直接定义流式视图实现:UV,PV,用户画像实时呈现。

  • PostgreSQL的FDW是一种强大的机制,允许接入各种各样的数据源,以统一的SQL接口访问。它妙用无穷:

    • file_fdw这种自带的扩展,可以将任意程序的输出接入数据表。最简单的应用就是监控系统信息
    • 管理多个PostgreSQL实例时,可以在一个元数据库中用自带的postgres_fdw导入所有远程数据库的数据字典。统一访问所有数据库实例的元数据,一行SQL拉取所有数据库的实时指标,监控系统做起来不要太爽。
    • 之前做过的一件事就是用hbase_fdw和MongoFDW,将HBase中的历史批量数据,MongoDB中的当日实时数据包装为PostgreSQL数据表,一个视图就简简单单地实现了融合批处理与流处理的Lambda架构。
    • 使用redis_fdw进行缓存更新推送;使用mongo_fdw完成从mongo到pg的数据迁移;使用mysql_fdw读取MySQL数据并存入数仓;实现跨数据库,甚至跨数据组件的JOIN;使用一行SQL就能完成原本多少行代码才能实现的复杂ETL,这是一件多么美妙的事情。
  • 各种丰富的类型与方法支持:例如JSON,从数据库直接生成前端所需的JSON响应,轻松而惬意。范围类型,优雅地解决很多原本需要程序处理的边角情况。其他的例如数组,多维数组,自定义类型,枚举,网络地址,UUID,ISBN。很多开箱即用的数据结构让程序员省去了多少造轮子的功夫。

  • 丰富的索引类型:通用的Btree索引;大幅优化顺序访问的Brin索引;等值查询的Hash索引;GIN倒排索引;GIST通用搜索树,高效支持地理查询,KNN查询;Bitmap同时利用多个独立索引;Bloom高效过滤索引;能大幅减小索引大小的条件索引;能优雅替代冗余字段的函数索引。而MySQL就只有那么可怜的几种索引。

  • 稳定可靠,正确高效。MVCC轻松实现快照隔离,MySQL的RR隔离等级实现不完善,无法避免PMP与G-single异常。而且基于锁与回滚段的实现会有各种坑;PostgreSQL通过SSI能实现高性能的可序列化。

  • 复制强大:WAL段复制,流复制(v9出现,同步、半同步、异步),逻辑复制(v10出现:订阅/发布),触发器复制,第三方复制,各种复制一应俱全。

  • 运维友好:可以将DDL放在事务中执行(可回滚),创建索引不锁表,添加新列(不带默认值)不锁表,清理/备份不锁表。各种系统视图,监控功能都很完善。

  • 扩展众多、功能丰富、可定制程度极强。在PostgreSQL中可以使用任意的语言编写函数:Python,Go,Javascript,Java,Shell等等。与其说Pg是数据库,不如说它是一个开发平台。我就试过很多没什么卵用但很好玩的东西:数据库里(in-db) 的爬虫/ 推荐系统 / 神经网络 / Web服务器等等。有着各种功能强悍或脑洞清奇的第三方插件:[https://pgxn.org/)。

  • PostgreSQL的License友好,BSD随便玩,君不见多少数据库都是PG的换皮产品。MySQL有GPL传染,还要被Oracle捏着蛋蛋。

Last modified 2024-05-22: fix zh/blog/pg structure (45e9f86)