MySQL 과 PostgreSQL

 

항목	MySQL	PostgreSQL
설계 철학	간단하고 빠른 성능	고급 기능과 확장성, 표준 준수를 중시
라이센스	오픈소스	오픈소스
SQL 표준 준수	SQL 표준을 완벽히 준수하지 않음	SQL 표준 준수도가 높음
데이터 타입	지원하는 데이터 타입이 제한적 (ex. JSON 지원 제한적)	많은 데이터 타입 지원 (JSON, JSONB, HSTORE, UUID 등)
확장성	제한적인 확장성  (플러그인 시스템은 존재)	높은 확장성 (C-language, PL/pgSQL, 파이썬으로 확장 가능)
트랜잭션 관리	InnoDB 엔진 사용 시 ACID 지원	기본적으로 ACID 지원. 더 강력한 트랜잭션 제어 기능 제공
복제 및 클러스터링	읽기 복제를 쉽게 설정 가능하지만 기본 제공 클러스터링은 부족	복제, 클러스터링 및 분산 처리에 뛰어남 (BDR, Patroni 등)
JSON 지원	JSON 데이터 처리 가능하지만 성능은 제한적	JSON 및 JSONB 타입으로 고성능 데이터 처리 지원
확장 가능성	플러그인 사용 가능하지만 범위가 제한적임	풍부한 확장 모듈 제공 (postGIS, TimescaleDB 등)
인덱싱 기능	기본적인 인덱싱 지원 (B-tree)	다양한 인덱스 지원 (GIN, giST, BRIN 등)
유지보수 및 관리 도구	Workbench와 같은 다양한 GUI 도구 지원	pgAdmin, DBeaver 등 도구 지원
성능	단순 조회 쿼리에 대해 빠른 성능 제공	대규모 데이터와 복잡한 쿼리 처리에 강함
테이블 파티셔닝	제한적 파티셔닝	고급 파티셔닝 (Declarative Partitioning)
시계열 데이터	기본 제공 기능은 부족	TimescaleDB를 통해 강력한 시계열 데이터 처리 가능
NoSQL 기능	JSON 및 MySQL 8.0 부터  Document Store 기능 지원	NoSQL 기능 지원 (JSONB, HSTORE)
제약 조건	기본적인 제약조건 지원	고급 제약조건 기능 (외래키, 도메인, 체크 제약 조건 등)
업데이트 방식	주로 새로운 버전에서 데이터베이스 구조 변경 필요	버전 업데이트 시 호환성 유지가 잘 됨
보안	SSL, 데이터 암호화 지원	더 세부적이고 강력한 인증 및 보안 기능 (RBAC, SSL)
사용사례	웹 애플리케이션, 소규모 프로젝트 등에 적합	데이터 분석, 대규모 데이터 처리 및 엔터프라이즈 환경에 적합

 

 

GPT를 사용하여 정보를 얻은 후 직접 정리해보았다.

쓰면서 왜 postgreSQL을 썼는지 이해되는 부분도 있어서 얻는게 많은 것 같다.