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PostgreSQL 与 SQL Server:主要区别是什么?

您是否正在为您的应用寻找合适的数据库?在选择数据库技术时,最常见的 SQL 选项是 PostgreSQL 与 SQL Server。虽然这两个系统具有很多相同的核心功能,但它们之间有一些重要的区别,其中一个主要区别是 PostgreSQL 是开源的,而 SQL Server 属于 Microsoft。

如今,企业为现代业务运营管理、存储和激活数据的能力比以往任何时候都更加重要。随着可供选择的数据库越来越丰富,为应用选择合适的数据库可能会让您无所适从。

切记,最重要的一点是,没有一种数据库可以完美满足每个项目的要求,因此请务必了解最适合您的具体应用场景的选项。 

那么,PostgreSQL 和 SQL Server 有什么区别?在这个简短指南中,我们将讨论 PostgreSQL 和 SQL Server 的基本区别。

SQL 是什么?

结构化查询语言(更常用的名称是 SQL)是用于管理、查询和检索关系型数据库中的数据的编程语言。 它是 PostgreSQL、SQL Server、MySQL 和 Oracle Database 等关系型数据库管理系统 (RDBMS) 使用的标准语言。

SQL 通常使用以语句格式编写的命令来执行查询和其他数据库操作,从而使用户可以操控关系型数据库表中的数据。虽然 SQL 最初是为关系型数据库创建的,但它充当了今天许多技术功能的基础,因此 SQL 知识成为了如今众多技术角色(包括数据分析师、数据库工程师,甚至是后端编程)的必备技能。

但是,您会发现,根据您选择的数据库或数据库管理系统,SQL 有不同的变体。

Microsoft SQL Server 是什么?

SQL Server 是基于 SQL 构建的领先 RDBMS,由 Microsoft 开发。它用于管理和存储数据,以支持商业智能、事务处理、数据分析和机器学习服务的众多企业用例。

SQL Server 具有基于行的表结构,您可以连接不同表中的相关数据元素,而无需在数据库中多次存储数据。  

Microsoft SQL Server 最为知名的两项能力是在处理大型工作负载时具有高可用性和快速的性能,以及可与其他应用轻松集成来跨整个数据资产获取商业智能。

如需了解详情,建议您参阅官方的 SQL Server 文档。 

PostgreSQL 是什么?

PostgreSQL 是一个开源对象关系型数据库管理系统,在 PostgreSQL 许可下发行。它支持关系型 (SQL) 和非关系型 (JSON),并提供高级 SQL 函数,包括外键、子查询和触发器。PostgreSQL 还具备极强的可扩展性,您可以定义数据类型并生成自定义函数。

它提供多种强大的扩展功能,包括时间点恢复、精细的访问权限控制、多版本并发控制 (MVCC) 和表空间。 PostgreSQL 还支持 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)属性,并且由于预写式日志记录而具有很高的容错能力。此外,由于它是开源的,因此几乎可以在所有主流操作系统上运行,包括 Linux、Microsoft、OS X 和 Unix。 

企业通常会选择 PostgreSQL 作为主要数据仓库或数据存储区,以支持互联网级 Web、移动和地理空间应用。

如需了解详情,建议您参阅官方的 PostgreSQL 文档。 

SQL Server 与 PostgreSQL 的相似之处

一般来说,综合性能、安全性、可伸缩性和易用性来看,SQL Server 和 PostgreSQL 是市面上最流行的关系型数据库管理系统。两者都包含关系型数据库功能,并与众多小型和大型企业应用兼容。

通常,依赖 Microsoft 产品的大型组织会选择 SQL Server。而 PostgreSQL 作为一个易于实施的免费数据库管理系统,可提供强大的灵活性和功能,也在市场上占据了一席之地。

SQL Server 与 PostgreSQL 的不同之处

概括而言,以下是 SQL Server 和 PostgreSQL 的基本区别:

SQL Server

PostgreSQL

关系型数据库管理系统

对象关系型数据库管理系统

Microsoft 的商业产品

开源(完全免费)

仅在 Microsoft 或 Linux 上运行

在大多数机器和操作系统上运行

使用 Transact-SQL 或 T-SQL(标准 SQL + 额外功能)

使用标准 SQL

价格

作为 Microsoft 的产品,用户可通过购买基于核心的商业许可使用 SQL Server Standard 版本和 Enterprise 版本,价格区间为 $3,586 到 $13,748。此外还有两个免费版本:一个是适用于非生产工作负载的全功能 Developer 版本,另一个是免费的 Express 版本,具有有限的功能和数据库大小。

PostgreSQL 是开源的,在 PostgreSQL 许可下发行。这意味着将此产品用于任何用途(包括商业用途)不会产生费用。PostgreSQL 全球开发组宣布,PostgreSQL 将永久免费和开源,并且没有更改许可或使用其他许可发布产品的计划。

平台支持

作为一个开源平台,PostgreSQL 支持大多数主流操作系统。它可托管在多种操作系统上,包括 Linux、macOS、Windows、BSD 和 Solaris。您还可以将其部署在 Docker 容器或 Kubernetes 上。

另一方面,SQL Server 不支持 Microsoft Windows、Microsoft Server 或 Linux 以外的操作系统。

语法和语言

SQL Server 和 PostgreSQL 都使用标准 SQL 查询语言,但还实现了自己的 SQL 语言版本,即 SQL 方言。

SQL Server 使用 Transact-SQL(也称 T-SQL),它提供 SQL 的所有功能,并添加了几个专有编程扩展。在 PostgreSQL 中,您可以将 SQL 与其自己的过程语言 PL/pgSQL 搭配使用,以用于创建函数、触发过程以及向 SQL 添加控制结构。

语法非常相似,但有几个显著差异。 以下是 SQL Server 与 PostgreSQL 之间的一些最基本差异的示例:

SQL Server

PostgreSQL
SELECT ... Select [col1], [col2] SELECT col1, col2
列和表的别名 SELECT AVG(col1)=avg1 SELECT AVG(col1) AS avg1
日期处理 GETDATE() DATEPART() CURRENT_DATE() CURRENT_TIME() EXTRACT()

在编程语言支持方面,SQL Server 与 PostgreSQL 之间存在很大差异。 PostgreSQL 支持 Python、PHP、Perl、Tcl、Net、C、C++、Delphi、Java、JavaScript (Node.js) 等。

SQL Server 的限制更多,支持 Java、JavaScript (Node.js)、C#、C++、PHP、Python 和 Ruby。

RDBMS 与 ORDBMS

关系型数据库管理系统 (RDBMS) 基于数据的关系模型。对象关系型数据库管理基于关系模型,同时还支持面向对象的概念,例如类、对象和继承。

RDBMS(如 SQL Server)非常适合处理用于数据处理和管理的传统应用任务,而 ORDBMS(如 PostgreSQL)通常用于包含复杂对象的应用。 

例如,对象关系型数据库管理系统可以处理视频、音频和图片文件等新的数据类型,而 RDBMS 则无法处理这些数据类型。

PostgreSQL 与 SQL Server:优点和缺点

除了这些基本差异之外,在尝试确定哪种数据库最适合您的业务需求和要求时,还应考虑每个数据库管理系统的优点和缺点。

以下是 PostgreSQL 最常被提及的优点和缺点:

优点 缺点
扩展性强,可添加函数、数据类型、语言等 性能低于 SQL Server 和 MySQL 等其他 RDBMS
支持非结构化数据类型(例如音频、视频和图片) 更注重兼容性,提升速度需要额外的工作
适用于并发处理和高频事务的 MVCC,且几乎没有死锁

安装对于新手较为困难

高可用性和服务器故障恢复
高级安全功能,如数据加密、SSL 证书和高级身份验证方法
活跃的开源社区会持续改进和更新解决方案

以下是 SQL Server 的一些优点和缺点:

优点 缺点
高性能和内存中数据库功能 不支持 MVCC,依赖于默认锁定以避免错误
内置安全功能,例如提醒、监控、数据保护和数据分类 许可、支持和高级功能的费用高昂
可通过易于使用的界面和自动更新轻松安装和配置 硬件限制可能会要求您升级机器以支持较新的 SQL Server 版本
便捷的备份和数据恢复功能和高可用性工具
可以使用 SQL Server Management Studio 安排任务
与其他 Microsoft 数据分析、开发和监控工具完美配合

无论您选择哪种数据库,都应该考虑使用云数据库,而不是自己的本地数据中心。在云基础架构或混合云基础架构上运行数据库可以带来一系列业务优势,例如费用节省、可伸缩性、更高的可靠性、更简单的管理和维护以及更强的数据安全。

Google Cloud 提供众多独特的云数据库系统,可在为 Google 最受欢迎的产品提供支持的底层架构上实现可伸缩性和数据耐用性。

我们的数据库支持最流行的商业和开源引擎,例如 SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Oracle 和 Redis。它们还可以轻松与我们先进的服务生态系统集成,例如 BigQueryLookerGoogle Kubernetes Engine。  

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