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PostgreSQL vs. MySQL: Die Auswahl der richtigen Datenbank für dein Projekt
Relationale Datenbanken gibt es schon seit langem. Tatsächlich waren relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) in den Anfängen des Data Warehousing an vorderster Front dabei und haben sich auch während der Data Science Revolution behauptet. Auch im Zeitalter von KI und LLMs sind relationale Datenbanken das Herzstück des Datenökosystems fast aller Unternehmen.
Relationale Datenbanken speichern Daten in einer "rechteckigen" Form; Tabellen bestehen aus Spalten und Zeilen und sind in Datenbanken organisiert. Relationale Datenbanken nutzen SQL (Structured Query Language), um Daten zu speichern, zu verwalten und abzurufen.
Bei der ständig wachsenden Zahl von Tools im Datenbereich ist die Wahl des richtigen Tools wichtiger denn je. Die ausgefeilten Features und Funktionen der neuesten und besten Technologieangebote haben einen neuen Kompromiss hervorgebracht: eine Lösung zu finden, die die Anforderungen für den jeweiligen Anwendungsfall erfüllt und gleichzeitig sicherstellt, dass Leistung und Kosten erträglich sind.
Gemeinsam erkunden wir PostgreSQL und MySQL, ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede und die wichtigsten Dinge, die du bei der Wahl eines relationalen Datenbankmanagementsystems für dein nächstes Projekt beachten solltest.
PostgreSQL vs. MySQL: Ein Überblick
Beginnen wir mit einigen kurzen Definitionen von PostgreSQL und MySQL, damit wir uns mit diesen beiden relationalen Datenbankmanagementsystemen vertraut machen können.
Was ist PostgreSQL?
PostgreSQL, auch Postgres genannt, ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das in der Regel zum Speichern und Abrufen von tabellarischen Daten in Datenbanken und Tabellen verwendet wird. Das RDBMS ist aufgrund seiner Erweiterbarkeit und Zuverlässigkeit eines der am häufigsten verwendeten Systeme in der Industrie. Postgres ist ein Open-Source-Tool, das du kostenlos herunterladen und nutzen kannst. Postgres ist mit allen wichtigen Betriebssystemen kompatibel und unterstützt eine Reihe von Erweiterungen und Plugins. Postgres ist nicht nur ein Werkzeug zum Speichern von Daten, sondern bietet auch eine Variante von SQL, um mit den Daten zu interagieren und sie zu verwalten.
Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit Postgres findest du im Beginner's Guide to PostgreSQL.
Was ist MySQL?
Wie Postgres ist auch MySQL ein RDBMS, das Datenbanken und Tabellen nutzt, um tabellarische Daten zu organisieren, zu speichern und abzurufen. MySQL ist ebenfalls quelloffen, wird aber stark von Oracle unterstützt. Obwohl MySQL über einen großen Funktionsumfang verfügt, bietet es weniger Funktionen als Postgres, was es zu einem "leichtgewichtigen" Werkzeug macht.
MySQL wird am häufigsten bei der Entwicklung von Webanwendungen verwendet und implementiert wie Postgres eine eigene Variante von SQL, um Daten zu verwalten und abzufragen. Dieses MySQL-Tutorial bietet Anfängern einen umfassenden Leitfaden für den Einstieg in MySQL mit einer Reihe praktischer Übungen und Beispiele.
Bevor wir weiter eintauchen, hier noch ein paar kurze Fakten zu PostgreSQL und MySQL.
Bild erstellt mit Informationen aus PostgreSQL und Oracle
PostgreSQL vs. MySQL: Wichtige Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Ähnlichkeiten
Die Ähnlichkeiten zwischen Postgres und MySQL sind recht einfach zu erkennen. In erster Linie speichern beide Tools Daten in einer relationalen Weise. Datenbanken enthalten Tabellen, die sich aus Zeilen und Spalten zusammensetzen. Daten in einer Tabelle können mit Hilfe von Konstrukten wie Primär- und Fremdschlüsseln mit einem anderen Tool "verbunden" werden. Wenn du Postgres oder MySQL verwendest, verhalten sich die Daten beim Filtern, Verknüpfen und Manipulieren auf eine sehr vertraute Weise.
Zusätzlich zu diesen Gemeinsamkeiten haben Postgres und MySQL noch einige andere Eigenschaften und Funktionen gemeinsam. Sieh dir die Liste unten an!
- Sowohl Postgres als auch MySQL entsprechen den ANSI-SQL-Standards, was bedeutet, dass die meisten grundlegenden Abfragen die gleiche Syntax haben.
- Postgres und MySQL sind weit verbreitet und in verschiedene Tools und Programmiersprachenbibliotheken von Drittanbietern wie Python und R integriert.
- Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und GCP bieten sowohl für Postgres als auch für MySQL eine Platform as a Service (PaaS) an, so dass du diese Tools für jedes Datenprojekt nutzen kannst.
Datenexperten, die Python für die Interaktion mit Postgres und MySQL nutzen möchten, sollten sich die Tutorials Using PostgreSQL in Python und MySQL in Python ansehen.
SQL Upskilling für Einsteiger
Die wichtigsten Unterschiede
Postgres und MySQL haben zwar viele Gemeinsamkeiten, aber es gibt auch viele Unterschiede, die diese beiden Angebote voneinander unterscheiden. Im Folgenden werden wir die Unterschiede zwischen Postgres und MySQL in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit, Funktionen und Erweiterbarkeit sowie die Community und Nutzung aufschlüsseln.
Leistung und Skalierbarkeit
Die Leistung von relationalen Datenbanken wird in der Regel anhand verschiedener Metriken gemessen. Dazu gehören beispielsweise Transaktionen (oder Abfragen) pro Sekunde, Latenz, Durchsatz und Ressourcenverbrauch. Im Gegensatz zur Leistung ist die Skalierbarkeit die Fähigkeit einer Datenbank, gleichzeitige Transaktionen und große Datenmengen zu verarbeiten.
Hier werden wir die Unterschiede in der Leistung und Skalierbarkeit von Postgres und MySQL aufzeigen.
Bei leseintensiven Workflows bietet MySQL erhebliche Leistungssteigerungen gegenüber Postgres. Die Standard-Engine von MySQL (InnoDB) verwendet Sperren auf Zeilenebene. Das bedeutet, dass nur die Zeilen, auf die eine Transaktion (oder eine Abfrage) zugreift, "gesperrt" sind, so dass gleichzeitige Abfragen auf andere Zeilen in derselben Tabelle zugreifen können. Dies führt zu einer schnelleren Ausführung von Abfragen beim Lesen von Daten aus einer MySQL-Datenbank.
Während MySQL einen Aufzug für reine Leseoperationen bietet, ist Postgres erfolgreich, wenn es gleichzeitige Lese- und Schreiboperationen auf einer Datenbank unterstützt. Postgres implementiert eine Multiversions-Gleichzeitigkeitskontrolle, die parallele Abfragestrategien nutzt, ohne Lese- oder Schreibsperren zu verwenden.
Postgres nutzt robuste Indizierungstechniken und Datenpartitionierung, um die Abfrageleistung und die Time-to-Insights zu verbessern, wenn die Menge der in einer Datenbank zu speichernden Daten wächst. So kann Postgres skalieren, wenn die Menge der gespeicherten Daten wächst.
Postgres verbraucht in der Regel mehr Ressourcen (CPU und RAM) als MySQL, wenn vergleichbare Workloads ausgeführt werden. Der große Funktionsumfang von Postgres implementiert komplexere Abfragetechniken, was im Vergleich zu MySQL zu einem hohen Ressourcenverbrauch führt. Wenn du eines der beiden Tools über einen Managed Service Provider (z. B. AWS oder Azure) nutzt, ist es einfach, die Kosten für die Arbeitslast, die du ausführen wirst, zu schätzen.
Funktionen und Erweiterbarkeit
Bis jetzt haben wir Postgres und MySQL als relationale Datenbankmanagementsysteme bezeichnet. Technisch gesehen ist das nicht richtig.
Postgres ist per Definition ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem, kurz ORDBMS.
Objektrelationale Datenbankmanagementsysteme implementieren einen Großteil der Funktionalität traditioneller, relationaler Datenbankmanagementsysteme, kombinieren diese aber mit der Unterstützung objektorientierter Konstrukte. Dazu gehören Vererbung, Abstraktion oder Verkapselung.
Zusätzlich zu den traditionellen Datentypen, die ein RDBMS unterstützt, kann Postgres Daten in JSON- und XML-Formaten speichern und abrufen. Diese Funktion ermöglicht es, eine größere Anzahl von Daten zu speichern, was in einer Reihe von Anwendungen sehr nützlich sein kann. Als RDMS unterstützt MySQL eher traditionelle Datentypen und implementiert nicht die gleichen objektorientierten Funktionen wie Postgres.
Postgres ist außerdem sehr erweiterbar. Eine der bekanntesten Erweiterungen ist PostGIS, das Geodaten speichert und abruft. hstore
ist ein weiteres beliebtes Tool, das von der lebhaften Open-Source-Community von Postgres entwickelt wurde. Mit einem einzigen Wert ermöglicht hstore
die Speicherung von Schlüssel-Werte-Paaren in Postgres. Obwohl MySQL von Haus aus über einen großen Funktionsumfang verfügt, bietet es weniger Module und Plugins und gewährleistet gleichzeitig die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Plattform.
Ökosystem und Werkzeuge
Sowohl PostgreSQL als auch MySQL verfügen über ein reichhaltiges Ökosystem, das durch eine Vielzahl von Werkzeugen, Erweiterungen und Integrationen von Drittanbietern unterstützt wird, was sie für verschiedene Anwendungsfälle äußerst vielseitig macht. Hier ist ein Überblick über einige der beliebtesten Tools, die es dafür gibt:
PostgreSQL Ökosystem:
- pgAdmin: Als eines der meistgenutzten Verwaltungstools für PostgreSQL bietet pgAdmin eine leistungsstarke grafische Oberfläche für die Verwaltung von Datenbanken, die Ausführung von Abfragen und die Verwaltung von Benutzern. Sie ist in hohem Maße erweiterbar und unterstützt alle PostgreSQL-Funktionen.
- PostGIS: Eine robuste Erweiterung, die die Unterstützung von Geodaten in PostgreSQL ermöglicht und damit ideal für Anwendungen ist, die geografische Informationssysteme (GIS) benötigen. PostGIS wird in den Bereichen Logistik, Stadtplanung und Umweltüberwachung eingesetzt.
- TimescaleDB: TimescaleDB baut auf PostgreSQL auf und erweitert die Möglichkeiten von PostgreSQL zur Verarbeitung von Zeitreihendaten. Sie ist in Bereichen wie IoT, Finanzen und Überwachungssysteme weit verbreitet.
- pgBackRest: Ein Sicherungs- und Wiederherstellungswerkzeug für PostgreSQL, das erweiterte Funktionen wie parallele Sicherung und Wiederherstellung, Komprimierung und Verschlüsselung bietet.
MySQL-Ökosystem:
- MySQL Workbench: Dieses umfassende Tool bietet eine einheitliche Oberfläche für den Entwurf, die Entwicklung und die Verwaltung von MySQL-Datenbanken. Es unterstützt Datenbankmodellierung, SQL-Entwicklung und Migrationsaufgaben.
- Percona Server für MySQL: Eine kostenlose, verbesserte und vollständig kompatible Version von MySQL, die eine bessere Leistung und Skalierbarkeit bietet. Percona Server enthält außerdem fortschrittliche Funktionen zur Leistungsoptimierung und Beobachtbarkeit, die ihn ideal für Produktionsumgebungen machen.
- Oracle Enterprise Manager: Oracle bietet umfassende Unterstützung für MySQL durch den Enterprise Manager, der Überwachungs-, Verwaltungs- und Sicherheitsfunktionen für Unternehmensanwendungen bereitstellt.
- phpMyAdmin: phpMyAdmin ist eine beliebte webbasierte Oberfläche für die Verwaltung von MySQL-Datenbanken. Sie vereinfacht die Datenbankverwaltung, insbesondere für kleinere Projekte oder einzelne Entwickler, die schnellen Zugriff auf Abfragen und die Datenbankstruktur benötigen.
Cloud-Integrationen
Alle großen Cloud-Plattformen, darunter AWS RDS, Google Cloud SQL und Azure Database, unterstützen PostgreSQL und MySQL. Diese Cloud-Services vereinfachen den Einsatz und die Verwaltung von Datenbanken und bieten Funktionen wie automatische Backups, Skalierung und Sicherheit, was sie zu einer hervorragenden Wahl für moderne Cloud-basierte Anwendungen macht.
Community
Obwohl sowohl Postgres als auch MySQL Open-Source-Tools sind, unterscheiden sich ihre Communities ein wenig. MySQL wird stark von Oracle unterstützt, das einen Großteil der Beiträge, Dokumentationen und Ressourcen für Entwickler zur Verfügung stellt, die mit dem Tool arbeiten wollen. Diese Dokumentation enthält Referenzen und Informationen zu den kostenpflichtigen MySQL-Angeboten von Oracle. Oracle bietet auch 24/7-Support für MySQL, allerdings zu einem hohen Preis.
Postgres wird von einer florierenden Gemeinschaft von Architekten, Entwicklern, Benutzern und anderen Parteien unterstützt. Die Postgres-Community wird von einem Kernteam geleitet, das sich sowohl um die Entwicklung als auch um die Erstellung und Veröffentlichung der Dokumentation kümmert. Dieses Team hilft bei der Verwaltung der Beiträge der Open-Source-Gemeinschaft und sorgt für die Standardisierung und Qualität des Produkts, das zur Verfügung gestellt wird.
Die Wahl zwischen PostgreSQL und MySQL
Also gut! Wir haben die Grundlagen von Postgres und MySQL gründlich erforscht, ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede herausgearbeitet und ihre komplexeren Eigenschaften und Funktionen erkundet. Jetzt ist es an der Zeit, das richtige Tool für dein Datenprojekt zu wählen.
Im Folgenden findest du einige Szenarien und das Werkzeug, das am besten geeignet ist, um jede dieser Herausforderungen zu meistern:
Anwendungsfall | PostgreSQL | MySQL |
---|---|---|
Groß angelegte Unternehmensanwendungen | Hervorragend, mit robuster Skalierbarkeit und Unterstützung komplexer Abfragen | Gut, aber besser geeignet für leichte Aufgaben |
Anwendungen, die die Unterstützung von Geodaten erfordern | Ideal (PostGIS-Unterstützung) | Grundlegende Unterstützung |
Unterstützung von JSON und NoSQL-ähnlichen Daten | Stark (unterstützt JSON und JSONB Typen) | Begrenzt (grundlegende JSON-Unterstützung) |
Hohe Leseleistung (z. B. bei Webanwendungen) | Anständig, aber nicht so optimiert für das Lesen | Ausgezeichnet (InnoDB-Engine, Row-Level Locking) |
Komplexe, gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge | Überlegen (Gleichzeitigkeitskontrolle für mehrere Versionen) | Gut, aber es kann zu Problemen beim Sperren kommen |
Einfache Einrichtung für kleine Webprojekte | Längerer Zeitaufwand für die Konfiguration | Schnell und einfach einzurichten |
Data Warehousing und analytische Verarbeitung | Hervorragend, mit leistungsstarker Indexierung und parallelen Abfragen | Anständig, aber es fehlt an erweiterten Funktionen |
Wenn du genauer wissen willst, warum das jeweilige relationale Datenbankmanagementsystem ausgewählt wurde, um die oben genannten Herausforderungen zu meistern, solltest du Folgendes beachten.
Bewerbungsvoraussetzungen
Wenn du eine robuste, unternehmenstaugliche Lösung suchst, bist du bei PostgreSQL an der richtigen Adresse. Es bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen einem breiten Spektrum an Funktionen und Erweiterungsmöglichkeiten sowie der Fähigkeit, die Anforderungen einer Organisation zu erfüllen.
Da sowohl die Datenmenge als auch die Benutzerzahl steigen, bietet Postgres Leistungssteigerungen gegenüber anderen relationalen Datenbanken wie MySQL. In Datenarchitekturen, die "Data Marts" nutzen, ist Postgres eine beliebte Wahl, um große Datensätze und komplexe Abfragen zu unterstützen.
Wenn es darum geht, ein kleineres persönliches Projekt zu entwerfen und zu entwickeln, ist MySQL die beste Wahl für eine schnelle und einfache Lösung. Von persönlichen Projekten bis hin zu Proof-of-Concepts - das leichtgewichtige Framework von MySQL macht den Prozess von Anfang bis Ende zu einem Kinderspiel. MySQL verbessert auch die Leistung beim Lesen von Daten, was die Latenzzeit in Daten-Workflows verringert.
Anforderungen an die Skalierbarkeit
Oben haben wir eine Reihe von Möglichkeiten diskutiert, wie eine Anwendung oder ein Anwendungsfall skaliert werden kann. Wenn du Postgres oder MySQL für dein nächstes Projekt in Betracht ziehst, ist es wichtig zu überlegen, wie die Skalierung aussehen wird.
Werden die Daten häufig in eine Datenbank geschrieben? Wie oft wird er gelesen werden? Wie viele Benutzer/Verbindungen zur Datenbank werden hergestellt? Wird die Menge der gespeicherten Daten sehr groß sein?
Bedenke, dass MySQL am besten für leselastige Arbeitslasten skaliert, während Postgres bei großen Datenmengen, komplexen Abfragen und einer Reihe von gleichzeitigen Sitzungen glänzt. Für kleinere Aufgaben und Projekte ist die Skalierbarkeit vielleicht nicht so wichtig und hat bei der Auswahl zwischen relationalen Datenbankanbietern eine geringere Priorität.
Erfahrung als Entwickler
Bei der Wahl zwischen Tools wie Postgres und MySQL ist es wichtig, die Erfahrung der Entwickler zu berücksichtigen. Glücklicherweise bieten beide Datenbankangebote eine komfortable und ausgereifte Erfahrung für Entwickler.
Die Leichtgewichtigkeit von MySQL trägt dazu bei, den Zeitaufwand für Installations- und Konfigurationsaufgaben zu reduzieren, so dass Entwickler schnell Prototypen erstellen und Lösungen bereitstellen können. Der Funktionsreichtum von Postgres kann jedoch die Anforderungen einer bestimmten Anwendung oder eines bestimmten Anwendungsfalls besser erfüllen, so dass weniger eigene Lösungen zur Implementierung ähnlicher Funktionen erforderlich sind. Wie bereits erwähnt, bieten beide eine lebendige Open-Source-Community und eine umfangreiche Dokumentation, die die ohnehin schon komfortable Erfahrung für Entwickler noch weiter verbessert.
Fazit
In einem Bereich, in dem jede Woche neue Tools auftauchen, haben sich PostgreSQL und MySQL als zwei der beliebtesten relationalen Datenbankmanagementsysteme behauptet. Ihre weite Verbreitung hat zu einer großen Unterstützung durch die jeweiligen Gemeinschaften geführt, die dazu beitragen, jedes Tool zu unterstützen und weiterzuentwickeln.
Wenn du mehr praktische Erfahrung mit Postgres- und MySQL-Datenbanken sammeln möchtest, ohne dich mit der Installation oder Konfiguration beschäftigen zu müssen, bist du bei DataLab genau richtig. In DataLab kannst du eine Verbindung zu einer PostgreSQL- oder MySQL-Datenbank herstellen, um mit Beispieldaten zu arbeiten, aber auch deine eigenen Daten laden und bearbeiten. Diese risikoarme Umgebung ist der beste Ort, um deine SQL- (und andere Daten-) Kenntnisse zu entwickeln und zu verfeinern.
Wenn du dich für dein nächstes Projekt mit PostgreSQL und MySQL auseinandersetzen möchtest, solltest du dir unbedingt die DataCamp-Kurse Creating PostgreSQL Databases und Functions for Manipulating Data in PostgreSQL ansehen. Wenn du mehr über MySQL wissen willst, wirf einen Blick auf diesen tollen Spickzettel mit den MySQL-Grundlagen, um die kleinsten Features und Funktionen von MySQL kennenzulernen. Viel Spaß beim Codieren!
Werde SQL-zertifiziert
FAQs
Kann ich problemlos von MySQL zu PostgreSQL (oder umgekehrt) migrieren?
Die Migration zwischen MySQL und PostgreSQL ist möglich, erfordert aber eine sorgfältige Planung. Obwohl beide Datenbanken SQL unterstützen, gibt es Unterschiede in der Syntax, den Datentypen und den Funktionen, die bei der Migration beachtet werden müssen. Zum Beispiel:
- Datentypen: PostgreSQL unterstützt zusätzliche Datentypen wie Arrays, UUID und JSONB, die in MySQL möglicherweise keine direkte Entsprechung haben.
- Werkzeuge: Es gibt verschiedene Tools, die bei der Migration helfen, z. B. pgLoader (für die Migration von MySQL zu PostgreSQL) und MySQL Workbench (für die Migration von PostgreSQL zu MySQL). Stelle sicher, dass du gründlich testest, vor allem wenn du eine produktive Datenbank migrierst.
Gibt es einen Unterschied zwischen PostgreSQL und MySQL bei der Indexierung?
Ja, PostgreSQL bietet ausgefeiltere Indexierungsoptionen, die für die Optimierung der Abfrageleistung wichtig sind:
- PostgreSQL unterstützt B-Baum-, Hash-, GIN- (Generalized Inverted Index) und GiST- (Generalized Search Tree) Indizes. Diese Flexibilität ermöglicht es PostgreSQL, eine Vielzahl von Abfragetypen zu optimieren, von der Volltextsuche bis hin zu komplexen Datenstrukturen.
- MySQL verwendet hauptsächlich B-Baum- und Hash-Indizes. Obwohl es für viele gängige Anwendungsfälle ausreicht, fehlen ihm einige der fortschrittlicheren Indexierungsoptionen von PostgreSQL, was die Optimierung komplexer Anwendungen einschränken kann.
Wie steht es um die Sicherheit von PostgreSQL im Vergleich zu MySQL?
Sowohl PostgreSQL als auch MySQL bieten robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Benutzerauthentifizierung, SSL-Verschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrollen. Allerdings wird PostgreSQL oft eine feinere Kontrolle über Zugriffsrechte und Rollen zugeschrieben, was es für komplexe Umgebungen mit mehreren Benutzertypen flexibler macht.
- MySQL wird häufig in Webanwendungen eingesetzt und lässt sich nahtlos in Authentifizierungssysteme wie LDAP und PAM integrieren. Oracle bietet jedoch Sicherheitsverbesserungen auf Unternehmensebene und Unterstützung für MySQL, die in hochsicheren Umgebungen von Vorteil sein können.
Können sowohl PostgreSQL als auch MySQL geografische Daten verarbeiten?
PostgreSQL hat eine integrierte Erweiterung namens PostGIS, die weithin als das beste Werkzeug für die Verarbeitung von Geodaten gilt. PostGIS bietet Unterstützung für geografische Objekte, sodass du komplexe räumliche Abfragen durchführen kannst, was es ideal für Anwendungen macht, die Karten, Geolokalisierung und geografische Analysen beinhalten.
- MySQL unterstützt auch geografische Datentypen (über Spatial Extensions), aber die Funktionalität ist nicht so fortgeschritten wie PostGIS in PostgreSQL. Wenn dein Projekt viel mit geografischen Daten zu tun hat, ist PostgreSQL mit PostGIS in der Regel die bessere Wahl.
Welche Datenbank ist besser für die Verarbeitung von JSON- und NoSQL-Datentypen geeignet?
PostgreSQL hat einen großen Vorteil, wenn es um die Verarbeitung von JSON und anderen semi-strukturierten Datentypen geht. Es unterstützt sowohl JSON als auch JSONB (ein effizienteres binäres JSON-Format), so dass Entwickler JSON-Daten problemlos speichern und abfragen können, was PostgreSQL zu einer guten Wahl für hybride Anwendungen macht, die sowohl relationale als auch NoSQL-Funktionen benötigen. MySQL unterstützt zwar JSON-Datentypen, aber seine Funktionalität ist im Vergleich zu PostgreSQL eingeschränkter, insbesondere was die Indizierung und Abfrage von JSON-Daten angeht.
Wie handhaben PostgreSQL und MySQL die ACID-Konformität?
Sowohl PostgreSQL als auch MySQL sind ACID-konform (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), aber sie erreichen dies aufgrund ihrer Speicher-Engines unterschiedlich:
- PostgreSQL: Standardmäßig immer ACID-konform, unabhängig von der Operation. PostgreSQL gewährleistet Transaktionssicherheit und ist damit sehr zuverlässig für komplexe Operationen mit großen Datenmengen.
- MySQL: Die ACID-Konformität hängt von der verwendeten Speicher-Engine ab. Die InnoDB-Engine, die standardmäßig verwendet wird, ist ACID-konform, aber ältere Engines wie MyISAM unterstützen keine Transaktionen oder Fremdschlüssel-Beschränkungen und sind daher nicht ACID-konform. Überprüfe immer, welche Engine in MySQL verwendet wird, um die Konformität sicherzustellen.
Jake ist ein Dateningenieur, der sich auf den Aufbau einer stabilen und skalierbaren Dateninfrastruktur mit Airflow, Databricks und AWS spezialisiert hat. Jake ist außerdem der Dozent für die DataCamp-Kurse Einführung in Datenpipelines und Einführung in NoSQL.
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