近年来，随着信创推进与数据库自主可控需求提升，PostgreSQL 凭借其开源、稳定、功能强大的特性，已成为国产数据库创新的首选技术底座。
国内多家头部科技企业纷纷基于 PostgreSQL 深度定制，打造出满足自身业务需求的分布式、云原生或 HTAP 数据库系统。
1.腾讯云 TDSQL PG 版（开源代号：TBase）https://github.com/Tencent/TBase
引入 GTM 全局事务管理器 + 分布式协调，实现跨 shard 事务。
2.阿里云 PolarDB for PostgreSQL
重构存储层，实现“一写多读共享存储”，秒级扩容只读节点。
3.华为云 GaussDB(for openGauss) —— 部分兼容 PG 生态https://opengauss.org
加入列存储引擎、AI 优化器，支持 HTAP。
4.杭州易景数通 openHalohttps://github.com/HaloTech-Co-Ltd/openHalo
那么，为什么这些大厂不选择同样流行的 MySQL，而是纷纷押注 PostgreSQL？这背后，是 PostgreSQL 在多个关键技术维度上的显著优势。
为什么已经有了开源的MySQL还要使用PgSQL呢？
因为在MySQL使用中有关键的短板，而PgSQL能显著改善。
1. MySQL 的数据类型不够丰富
问题本质：
MySQL 的核心数据类型相对基础，虽然满足大多数业务需求，但在处理复杂场景时显得“力不从心”。
比如：
数组类型：PostgreSQL 支持 ARRAY，可以存储多个值在一个字段中。
范围类型：int4range, tsrange 等，用于表示时间区间、价格区间等。
复合类型：自定义结构体（如 POINT(x,y)），直接建模现实世界对象。
JSONB 类型：不仅支持 JSON 存储，还能索引、查询、更新，性能远超普通 JSON 字段。
2. MySQL 不支持序列概念（Sequence）
MySQL 5.7+ 已经支持 SEQUENCE，但它是通过AUTO_INCREMENT + 3088413模拟实现的。
更关键的是：MySQL 缺少真正的独立序列对象（像 Oracle 或 PostgreSQL 那样），无法脱离表单独使用。
举个例子：
-- PostgreSQL 中创建独立序列 CREATE SEQUENCE order_seq START WITH 1 INCREMENT BY 1; -- 使用序列生成 ID INSERT INTO orders (id, name) VALUES (nextval('order_seq'), 'test');而MySQL：
-- 必须绑定到某张表的 AUTO_INCREMENT ALTER TABLE orders AUTO_INCREMENT = 1000; -- 或者用变量模拟 SET @next_id = 3088413 + 1;不能跨表共享序列。
分布式环境下难以保证唯一性（除非配合 Redis 等中间件）。
3. 使用 MySQL 时，网上比较好用的扩展功能插件不多
PostgreSQL 的生态优势在于其强大的 扩展机制 ，例如：
TimescaleDB： 时序数据库（自动分区、压缩）pg_trgm: 模糊匹配、相似度搜索Citus: 分布式数据库扩展pg_stat_statements:SQL执行统计监控
PostgreSQL 是“可编程数据库”，你可以把整个系统当作一个“应用平台”来扩展；而 MySQL 更像是一个“执行引擎”。
4. MySQL 的性能优化监控工具不是很多，定位问题的成本比较高
MySQL 的监控短板：
官方工具较少：虽有
Performance Schema和slow_query_log，但配置复杂，解读困难。缺乏可视化集成：不像 PgAdmin 或 DBeaver 提供直观的执行计划、锁等待视图。
诊断依赖经验：很多问题需要手动分析日志、查看
SHOW PROCESSLIST、EXPLAIN等。
PostgreSQL 的优势：
内置
pg_stat_activity,pg_stat_statements,pg_locks等丰富的统计视图。支持
EXPLAIN ANALYZE，能显示真实执行时间和行数。第三方工具成熟：如
PgAdmin,pg_stat_monitor,Prometheus + Grafana集成良好。开源社区活跃，文档齐全，调试资源丰富。
5.MySQL 主从复制的问题：
异步复制为主：默认是异步复制，存在延迟风险。
无强一致性保障：主库宕机后，从库可能丢失部分事务。
GTID 机制虽好，但易出错：GTID（Global Transaction Identifier）解决了部分问题，但配置不当会导致复制中断。
半同步复制（semi-sync）需额外配置：非默认启用，且对网络要求高。
PostgreSQL 的解决方案：
流复制（Streaming Replication） ：支持异步/同步模式。
逻辑复制（Logical Replication） ：可以按表复制，甚至跨版本迁移。
WAL（Write-Ahead Logging）机制成熟：确保数据持久性和一致性。
支持同步复制（Synchronous Replication） ：主库等待至少一个备库确认后再提交事务，实现 零数据丢失。
MySQL 的复制更像是“备份机制”；而 PostgreSQL 的复制更接近“高可用架构”的一部分。
6. MySQL 虽然开源，but，不够彻底
“不够彻底”体现在哪里？
维度 | MySQL | PostgreSQL |
|---|---|---|
| 许可证 | GPL + 商业许可（Oracle 控制） | BSD-like，完全自由 |
| 企业版 vs 社区版 | 企业版包含高级功能（如审计、加密） | 社区版即完整版，无功能阉割 |
| 源码透明度 | Oracle 掌控核心开发，社区贡献受限 | 全球开发者共同维护，开放透明 |
| 长期稳定性 | Oracle 有时会调整路线（如收购 Sun 后影响） | 由基金会主导，不受单一公司控制 |
举个例子：
MySQL 8.0 的某些新特性（如窗口函数）直到 8.0 才引入，而 PostgreSQL 早已支持。
Oracle 为了推动商业产品，可能会故意放缓社区版的功能迭代。
PostgreSQL是真正的开源——用户驱动、技术优先、长期稳定
7. PostgreSQL 的 MVCC 实现和 MySQL 不大一样。
MVCC（多版本并发控制）原理简述：
数据库 | 版本管理方式 | 优点 |
|---|---|---|
PostgreSQL | 每行存储多个版本 ，旧版本保留在堆中，直到被清理 | 读写完全隔离，支持可串行化快照隔离 |
MySQL | 只保留当前版本 ，旧版本在 undo log 中暂存 | 读取更快，但长事务可能导致回滚段膨胀 |
具体表现：
在 PostgreSQL 中，即使你在写数据，别人也可以读取“之前的状态”。
在 MySQL 中，如果事务未提交，其他事务看到的是“脏读”或“不可重复读”（取决于隔离级别）。
补充：
尽管 PostgreSQL 在功能上更强大，但 MySQL 依然在特定场景下具有不可替代的优势，并被广泛使用。
MySQL 的五大核心优势：
优势 | 说明 |
|---|---|
| 1. 极简部署与运维 | 配置文件少，默认参数合理，适合快速上线。 |
| 2. 读性能优异 | InnoDB 缓冲池 + 主从复制，轻松支撑高并发读（如首页、商品列表）。 |
| 3. 成熟的 Web 生态 | WordPress、Laravel、Django（默认支持）、Drupal 等均原生适配 MySQL。 |
| 4. 云厂商深度优化 | 阿里云 RDS、AWS RDS、腾讯云 CDB 对 MySQL 的自动调优、备份、监控极为成熟。 |
| 5. 社区资源丰富 | CSDN、Stack Overflow、知乎上问题多、答案全，新手友好。 |
结语
PostgreSQL 与 MySQL 并非简单的谁更好，而是谁更适合。对于追求长期演进、复杂数据模型和强一致性的系统，PostgreSQL 是更坚实的基础；而对于快速上线、读多写少的 Web 应用，MySQL 依然是高效之选。而国产数据库的崛起，正是站在 PostgreSQL 的肩膀上，走出了一条自主创新之路。
