PostgreSQL թե MySQL․ արագության հաղթողը որոշում է հենց ծանրաբեռնվածությունը

PostgreSQL-ի և MySQL-ի միջև արագության ընդհանուր հաղթող չկա․ նոր նախագծում արդյունքը կախված է այն հարցումներից, որոնք բազան իրականում կատարելու է։ Պարզ գրառումների որոնումը, բարդ միացումները, JSON-ի դաշտերով զտումը և միաժամանակյա գրառումները տարբեր ծանրաբեռնվածություններ են։ Դրանցից մեկի համար ստացված արագության արդյունքը մյուսի պատասխանը չէ։

Եթե հավելվածը հիմնականում սովորական գրառումներ է ստեղծում, կարդում և թարմացնում, երկու համակարգն էլ արժե գնահատել նույն տվյալներով ու համարժեք ինդեքսներով։ Եթե առանցքային են տարածական հարցումները կամ բարդ SQL-ը, PostgreSQL-ի ընդարձակելիությունը կարող է ավելի կարևոր լինել։ Ընտրության մեջ տեղ ունեն նաև MySQL-ի ընտրված storage engine-ը և այն, թե որ համակարգը թիմը կարող է վստահորեն սպասարկել։

Սովորական CRUD և մեծ ընթերցում․ ինչն է ազդում արագության վրա

Առանձին գրառումներն ըստ հիմնական բանալու որոնող հավելվածում տվյալների բազայի անունը քիչ բան է ասում հարցման տևողության մասին։ Կարևոր է, թե որոնման պայմանին համապատասխանում է արդյոք ինդեքսը, քանի գրառում է վերադարձվում և որքան հաճախ են դրանք փոխվում։ Եթե էջը միաժամանակ պահանջում է մի քանի աղյուսակի տվյալներ, պետք է գնահատել նաև այդ միացումների պլանը, նույնիսկ երբ հավելվածի մնացած աշխատանքը պարզ CRUD է։

MySQL-ի պաշտոնական հնարավորությունների նկարագրությունը նշում է բազմահոսքային ճարտարապետությունը և գործարքային ու ոչ գործարքային storage engine-ների աջակցությունը։ Ուստի MySQL-ի արդյունք քննարկելիս պետք է իմանալ, թե աղյուսակներն ինչ engine են օգտագործում․ միայն «MySQL» անունը գործարքների վարքը չի սահմանում։ Բազմահոսքային կառուցվածքն էլ ինքնուրույն երաշխիք չէ, որ տվյալ նախագծի ընթերցումները PostgreSQL-ից արագ կլինեն։

Երբ ընթերցումները շատ են, տարբերությունը կարող է գալ կրկնվող հարցումների ձևից և ինդեքսների ընտրությունից։ Հիմնական բանալիով գրառում ստանալը և մի քանի պայմանով մեծ ցուցակ զտելը նույն «ընթերցման» տարբերակները չեն։ Եթե հաճախ պահանջվող տվյալները փոխվում են հազվադեպ, չափման մեջ պետք է պահպանել այդ հարաբերակցությունը․ գրառումների հաճախականությունը փոխելը փոխում է նաև համեմատվող ծանրաբեռնվածությունը։

Բարդ SQL և տարածական տվյալներ․ երբ հնարավորությունն է դառնում չափանիշ

Բարդ հաշվետվությունների, մի քանի աղյուսակի միացումների և ընտրողական զտումների դեպքում համեմատության առարկան կոնկրետ SQL հարցումն է ու դրա կատարման պլանը։ PostgreSQL-ի պաշտոնական նկարագրությունը նշում է տարբեր ինդեքսներ, JSONB-ը, ընդարձակելիությունը, ACID գործարքները և PostGIS տարածական հավելումը։ Այս հնարավորությունները հիմք են համապատասխան խնդիրը լուծելու համար, բայց չեն հաստատում, որ ամեն բարդ հարցում այդ համակարգում ավելի արագ կաշխատի։

Տարածական տվյալների դեպքում հարցի տեսակը որոշիչ է։ Պայմանական առաքման հավելվածում հասցեն պարզապես քարտեզի վրա ցուցադրելը տարբերվում է տվյալ տարածքի ներսում գտնվող հասցեները հաճախ որոնելուց կամ շրջանների հատումները հաշվարկելուց։ Երկրորդ դեպքում PostGIS-ի գործիքները կարող են լինել PostgreSQL ընտրելու հիմնավոր պատճառ, իսկ արագությունը պետք է գնահատել հենց նախատեսված տարածական գործողությամբ։ MySQL-ն էլ տարածական տվյալների տեսակներ ունի, հետևաբար քարտեզի առկայությունը միայնակ ընտրության չափանիշ չէ։

JSON․ պահպանումն ու ներսի դաշտերով որոնումը տարբեր խնդիրներ են

Երկու համակարգն էլ աշխատում են JSON տվյալների հետ։ Եթե հավելվածը փաստաթուղթը հիմնականում պահում և ամբողջությամբ վերադարձնում է, առաջնային են դրա չափը, գրառման հաճախականությունն ու վերադարձվող տվյալների ծավալը։ Եթե օգտատերերը հաճախ զտում են փաստաթղթի ներսի արժեքներով, կարևոր է դառնում այդ պայմանների ինդեքսավորումը։

MySQL-ի JSON փաստաթղթավորումը բացատրում է, որ JSON սյունակը ուղղակիորեն չի ինդեքսավորվում․ կարելի է ինդեքսավորել դրանից արժեք հանող գեներացվող սյունակը, իսկ InnoDB-ն աջակցում է նաև JSON զանգվածների բազմարժեք ինդեքսներին։ Սա MySQL-ում JSON որոնման բացակայություն չի նշանակում․ պետք է պարզել, թե նախատեսված զտումը որ ինդեքսը կարող է օգտագործել։ PostgreSQL-ի JSONB-ն նույնպես գնահատելի է իր վրա կատարվող իրական հարցումներով, ոչ միայն տվյալների տեսակի առկայությամբ։

Փոփոխվող կառուցվածքը ևս ընտրության գործոն է։ Եթե պայմանական ապրանքների կատալոգում նոր հատկանիշներ են ավելանում, JSON-ը կարող է հարմար պահել այդ տարբերությունները։ Սակայն հաճախ որոնվող և կապեր կազմող դաշտերի համար անհրաժեշտ է դիտարկել նաև սովորական սյունակների ու աղյուսակների սխեման։ Այդ որոշումը ազդում է երկու համակարգում էլ հարցումների և ինդեքսների կառուցման վրա։

Միաժամանակյա աշխատանք․ մեկ արագ հարցումը ամբողջ պատկերը չէ

Շատ օգտատերերի դեպքում կարևոր է, թե ընթերցումները և գրառումները ինչպես են փոխազդում նույն պահին։ Մեկուսացված SELECT-ի տևողությունը չի ցույց տալիս, թե ինչ կլինի, երբ մի քանի գործարք փոխի նույն գրառումը կամ երկար ժամանակ պահի գործարքը բաց։ Համեմատության մեջ պետք է ներառել սպասումը, հարցումների տևողության տատանումը և ընթերցման ու գրառման նախատեսված հարաբերակցությունը։

PostgreSQL-ի MVCC-ի բացատրության համաձայն՝ սովորական ընթերցումն ու գրառումը միմյանց չեն արգելափակում միայն միաժամանակ կատարվելու պատճառով։ Նույն տողը փոխող գործարքները, սակայն, շարունակում են մրցել տվյալ գրառման համար։ MySQL-ի դեպքում էլ պետք է դիտարկել ընտրված storage engine-ի գործարքային վարքը և այն գործողությունները, որոնք իրականում տեղի են ունենալու միասին։

Ինչ է ցույց տալիս ոլորտային benchmark-ը

Գենոմային տվյալների հրապարակված հետազոտության ամփոփագիրը նկարագրում է RegMap SQL ալգորիթմով կատարված համեմատություն․ PostgreSQL-ն ավելի արագ էր համընկնող գենոմային տիրույթների որոնման և տվյալների ներմուծման ժամանակ, մինչդեռ ընդհանուր որոնման արդյունքները մոտ էին։ Այս տարբերությունը կարևոր է հենց այն պատճառով, որ նույնիսկ նույն աշխատանքի ներսում գործողության փոփոխությունը փոխել է արդյունքը։ Գենոմային տիրույթների որոնման արդյունքը չի որոշում սովորական վեբ հավելվածի պարզ CRUD-ի հաղթողին։

Հրապարակված չափումը օգտակար է, երբ համեմատվում են նման տվյալներ, հարցումներ և փորձի պայմաններ։ Եթե փոխվում են աղյուսակների կառուցվածքը, ինդեքսները, տվյալների ծավալը կամ միաժամանակյա գործողությունների կազմը, փոխվում է նաև այն խնդիրը, որի արագությունը չափվում է։ Նոր նախագծի համար առավել տեղեկատու են իր ամենահաճախակի և ամենածանր հարցումները՝ նույն սարքավորման, համադրելի սխեմաների ու նախատեսված գործարքների պայմաններում։

Որոշման ծառ նոր նախագծի համար

Ընտրությունը սկսվում է այն գործողությունից, որի դանդաղումը ամենաշատն է ազդելու հավելվածի վրա։ Եթե այդ գործողությունը սովորական գրառման որոնում կամ թարմացում է, նախ ստուգվում են սխեման և ինդեքսները։ Եթե այն հատուկ տվյալների մշակում է, նախ պարզվում է, թե յուրաքանչյուր համակարգում ինչ գործիքով և ինչ բարդությամբ է իրականացվելու պահանջվող հարցումը։

• Սովորական CRUD և մեծ ընթերցում. Երկու համակարգն էլ պահեք ընտրության մեջ։ Համեմատեք հիմնական որոնումները, ցուցակների զտումը և դրանց համապատասխան ինդեքսները նախատեսվող տվյալների ծավալով։
• Բարդ SQL կամ տարածական հարցումներ. PostgreSQL-ի համապատասխան ինդեքսներն ու PostGIS-ը գնահատեք կոնկրետ միացումների, զտումների կամ տարածական գործողությունների միջոցով։
• JSON տվյալներ. Տարբերակեք ամբողջ փաստաթուղթը վերադարձնելը ներսի դաշտերով հաճախակի որոնելուց։ Երկրորդ դեպքում որոշիչ է իրական հարցման ինդեքսավորման եղանակը։
• Միաժամանակյա ընթերցում և գրառում. Գնահատեք դրանց խառնուրդը, գործարքների տևողությունը և նույն տողերի շուրջ հնարավոր մրցակցությունը։ MySQL-ի արդյունքի հետ նշեք նաև օգտագործված storage engine-ը։
• Թիմի փորձ. Եթե պահանջվող գործառույթներն ու չափված արագությունը բավարար են երկու տարբերակում էլ, առավել հիմնավոր է ընտրել այն համակարգը, որի սխեմաները, գործարքները և խափանումներից վերականգնումը թիմը կարող է վստահորեն կառավարել։

Կարդացեք նաև:

• Claude Code թե Codex․ մեկ հաղթող չկա՝ առաջադրանքն է որոշում
• Դրամաշնորհ, թե աքսելերատոր․ հայկական ստարտափի փուլն է որոշում ընտրությունը