PostgreSQL vs MySQL: Ein detaillierter Blick auf Architektur und Performance

PostgreSQL vs MySQL: Ein detaillierter Blick auf Architektur und Performance

Die Wahl eines Datenbankmanagementsystems (DBMS) ist eine der Schlüsselentscheidungen bei der Anwendungsentwicklung. PostgreSQL und MySQL sind zwei der beliebtesten relationalen Open-Source-DBMS, jedes mit seinen eigenen architektonischen Besonderheiten, Stärken und Schwächen. Lassen Sie uns ihre Hauptunterschiede genauer betrachten.

1. Architektur: Prozesse vs. Threads

Der grundlegende Unterschied zwischen PostgreSQL und MySQL liegt darin, wie sie Client-Verbindungen verarbeiten.

• PostgreSQL: Verwendet eine Architektur nach dem Prinzip "ein Prozess pro Verbindung". Beim Start von PostgreSQL wird ein Haupt-Serverprozess gestartet, der dann mehrere unterstützende Hintergrundprozesse (background writer, checkpointer, autovacuum, WAL writer, statistics collector, log writer, archiver) erzeugt, die über Shared Memory interagieren. Wenn sich ein Client mit der Datenbank verbindet, wird für ihn ein eigener, dedizierter Prozess (Backend-Prozess) erstellt. Das bedeutet, dass jede Verbindung von einem eigenen Betriebssystemprozess bedient wird.

  # Beispiel eines Prozessbaums für PostgreSQL (PID 43545)
  pstree -p 43545

• MySQL: Wurde traditionell mit einem Modell mit mehreren Prozessen assoziiert, jedoch läuft das moderne mysqld als Einzelprozess-Server, der mehrere Threads nutzt. Beim Start gibt es üblicherweise einen Wrapper-Prozess mysqld_safe (für einen korrekten Start unter Linux) und den eigentlichen Serverprozess mysqld. Für die Bearbeitung jeder neuen Client-Verbindung erstellt mysqld jedoch keinen neuen Prozess, sondern einen neuen Thread innerhalb seines eigenen Adressraums.

  -- Aktive Verbindungen (Threads) in MySQL anzeigen
  show processlist \G

Einfluss:

• Ressourcen: Threads sind in der Regel "leichter" als Prozesse, da sie sich einen gemeinsamen Adressraum teilen, was den Kontextwechsel beschleunigt. Die Erstellung eines neuen Prozesses (wie in PostgreSQL) ist ressourcenintensiver.
• Speicherverwaltung: Die Speicherverwaltung in einer Multithreading-Umgebung (MySQL) kann einfacher sein als die Koordinierung des Speichers zwischen vielen unabhängigen Prozessen (PostgreSQL).
• Connection Pooling: Die Kosten für die Erstellung von Prozessen/Threads machen die Verwendung eines Verbindungspools (Connection Pool) für beide DBMS wichtig. Für PostgreSQL wird oft ein externes Werkzeug wie PgBouncer verwendet. MySQL verfügt dank seiner Thread-Architektur über eingebaute Mechanismen zum Caching von Threads, was eine effizientere Wiederverwendung von Ressourcen nach dem Schließen einer Verbindung ermöglicht.

2. Planer und Abfrageoptimierer

Die Verarbeitung einer SQL-Abfrage durchläuft in beiden DBMS ähnliche Phasen: Parsen (Parser), Analysieren (Analyzer), Umschreiben (Rewriter), Planen (Planner) und Ausführen (Executor). Die Ansätze zur Optimierung unterscheiden sich jedoch.

• MySQL: Unterstützt historisch verschiedene "Storage Engines" (Speicher-Engines) wie InnoDB und MyISAM. Um die Kompatibilität mit verschiedenen Engines zu gewährleisten, interagiert der MySQL-Planer über eine standardisierte API mit dem Executor. Das bedeutet, dass der Planer nicht immer ein vollständiges Bild von der internen Struktur und den Besonderheiten der jeweiligen Storage Engine hat.
• PostgreSQL: Verwendet das Konzept austauschbarer Storage Engines nicht auf derselben Abstraktionsebene wie MySQL. Sein Optimierer hat Zugriff auf alle internen Informationen über die Datenspeicherstruktur, Indizes und Statistiken ohne zwischengeschaltete APIs.

Statistik: Ein wesentlicher Unterschied liegt im Umfang und Detaillierungsgrad der Statistiken, die die DBMS zur Erstellung des Abfrageplans sammeln.

Einfluss: Dank detaillierterer und vielfältigerer Statistiken ist der PostgreSQL-Optimierer oft in der Lage, effizientere Pläne für komplexe Abfragen zu erstellen, die Joins, Aggregationen und analytische Funktionen beinhalten. Dies ist einer der Gründe, warum PostgreSQL oft für analytische Workloads (OLAP) bevorzugt wird.

3. Datenspeicherung und Transaktionalität (MVCC)

Beide DBMS verwenden einen Mechanismus zur Steuerung des konkurrierenden Zugriffs durch Multiversion Concurrency Control (MVCC), implementieren ihn jedoch unterschiedlich.

• PostgreSQL: Implementiert MVCC, indem bei jedem UPDATE eine neue Version der Zeile erstellt wird. Die alte Version der Zeile wird nicht sofort gelöscht, sondern mithilfe der Systemspalten xmin (ID der Transaktion, die die Zeile erstellt hat) und xmax (ID der Transaktion, die die Zeile gelöscht oder aktualisiert hat) als veraltet markiert. Physisch bleiben alte ("tote") Zeilen in der Tabelle, bis sie vom VACUUM-Prozess entfernt werden.
  • Vorteile: UPDATE ähnelt konzeptionell einem INSERT + Markierung der alten Zeile.
  • Nachteile: Tabellen werden durch tote Zeilen "aufgebläht", was eine regelmäßige Bereinigung (VACUUM) erfordert. Abfragen, die die gesamte Tabelle scannen, können auch bereits veraltete Zeilenversionen verarbeiten, was die Leistung bis zur Bereinigung beeinträchtigt.
• MySQL (InnoDB): Implementiert MVCC anders. Bei einem UPDATE wird der Datensatz direkt an Ort und Stelle (in der Hauptdatenstruktur) geändert. Informationen, die für ein Transaktions-Rollback oder zur Bereitstellung einer alten Zeilenversion für andere Transaktionen benötigt werden, werden in ein separates Segment geschrieben – das Undo-Log. Auf der Festplatte befinden sich im Hauptspeicher immer nur die aktuellen Datenversionen.
  • Vorteile: Die Größe der Tabellen auf der Festplatte ist vorhersehbarer und spiegelt das aktuelle Datenvolumen wider. Es ist kein Pendant zu VACUUM erforderlich, um alte Zeilenversionen aus dem Hauptspeicher zu entfernen.
  • Nachteile: Die INSERT-Operation kann etwas langsamer sein als in PostgreSQL, da neben dem Einfügen des eigentlichen Datensatzes auch ein Eintrag ins Undo-Log erfolgen muss. Die UPDATE-Operation beinhaltet ebenfalls einen Schreibvorgang ins Undo-Log.

4. Garbage Collector (VACUUM in PostgreSQL)

Wie oben erwähnt, sammeln sich aufgrund der Besonderheiten von MVCC in PostgreSQL "tote" Zeilen an. Der VACUUM-Prozess erfüllt zwei Hauptaufgaben:

1. Freigabe von Speicherplatz: Markiert den von toten Zeilen belegten Speicherplatz als verfügbar für die Wiederverwendung durch neue Daten.
2. Aktualisierung der Statistiken: Sammelt aktuelle Statistiken für den Abfrageplaner.
3. Verhinderung des "Überlaufs" von Transaktions-IDs (TXID Wraparound): Eine wichtige Hintergrundaufgabe zur Aufrechterhaltung der Datenbankintegrität.

Es gibt eine automatische Version – Autovacuum –, die die Bereinigung bei Bedarf startet, basierend auf der Anzahl der Änderungen in den Tabellen. Eine effiziente Konfiguration von Autovacuum ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Leistung von PostgreSQL. Ein zu seltener Start führt zur Aufblähung der Tabellen und Verlangsamung der Abfragen, ein zu häufiger Start zu unnötiger Serverlast.

5. Arbeiten mit Indizes

Indizes sind notwendig, um die Datensuche zu beschleunigen.

• PostgreSQL: Bietet eine reiche Auswahl an Indextypen: B-Tree (Standard), Hash, GiST, SP-GiST, GIN (verwendet für Volltextsuche, JSONB usw.), BRIN. Dies ermöglicht die Optimierung des Datenzugriffs für verschiedene Datentypen und Abfragen. PostgreSQL unterstützt jedoch keine Clustered Indexes in dem Sinne, wie sie in InnoDB (MySQL) implementiert sind. Der Befehl CLUSTER in PostgreSQL ermöglicht es, die Zeilen einer Tabelle einmalig physisch entsprechend einem Index neu anzuordnen, aber das DBMS behält diese Reihenfolge bei nachfolgenden Einfüge- und Aktualisierungsvorgängen nicht automatisch bei.
• MySQL (InnoDB): In InnoDB sind Tabellen immer als Clustered Index organisiert (normalerweise über den Primärschlüssel). Das bedeutet, dass die physische Reihenfolge der Zeilen auf der Festplatte der logischen Reihenfolge des Primärschlüssels entspricht. Dies kann Abfragen über einen Bereich des Primärschlüssels erheblich beschleunigen, da zusammengehörige Daten auf der Festplatte nahe beieinander liegen. Alle Sekundärindizes in InnoDB enthalten einen Verweis auf den Primärschlüssel.

Einfluss: Das Fehlen echter Clustered Indexes in PostgreSQL kann die Leistung von Lesevorgängen über Schlüsselbereiche im Vergleich zu InnoDB beeinträchtigen, aber die Flexibilität bei der Auswahl von Indextypen gibt PostgreSQL in anderen Szenarien einen Vorteil.

Fazit

Sowohl MySQL als auch PostgreSQL sind leistungsstarke und ausgereifte DBMS, aber ihre architektonischen Unterschiede führen zu unterschiedlichen Leistungsprofilen und Betriebsmerkmalen:

• MySQL: Gilt oft als einfacher in der Ersteinrichtung und Verwaltung. Seine Thread-Architektur und die Clustered Indexes von InnoDB können ein Vorteil für OLTP-Workloads (häufige, kurze Transaktionen) und Abfragen über Primärschlüsselbereiche sein.
• PostgreSQL: Wird oft wegen seiner strikten Einhaltung von SQL-Standards, seiner Erweiterbarkeit, der umfangreichen Auswahl an Datentypen und Indizes sowie seines fortschrittlicheren Abfrageoptimierers bevorzugt, was es zu einem starken Kandidaten für komplexe Abfragen, Analytik (OLAP) und Geodaten macht. Seine MVCC-Implementierung erfordert Aufmerksamkeit bei der VACUUM-Konfiguration.

Die Wahl zwischen MySQL und PostgreSQL sollte auf den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung, der erwarteten Last, der Komplexität der Abfragen und der Erfahrung des Entwickler- und Administratorenteams basieren.