‘壹’ sql语句优化，使用postgresql数据库，查询下面sql,需要20多分钟：
postgresql（8.2）的配置文件中有一个参数log_min_ration_statement，意思是只log执行时间大于设定值的语句，如果设为0，表示log所有语句；如果设为-1，表示不log任何语句。
看起来，这个配置选项对性能的调整是很有用的，比如可以设置：
log_min_ration_statement = 1000
则只log执行时间大于1s的语句，重点优化这些sql语句就好了。
然而，奇怪的，这个选项不太容易生效！经过反复试验，原来需要如下配置：
#debug_print_parse = off
#debug_print_rewritten = off
#debug_print_plan = off
#debug_pretty_print = off
log_connections = off
#log_disconnections = off
log_ration = off
log_line_prefix = '%t [%p]: [%l-1] ' # Special values:
# %u = user name
# %d = database name
# %r = remote host and port
# %h = remote host
# %p = PID
# %t = timestamp (no milliseconds)
# %m = timestamp with milliseconds
# %i = command tag
# %c = session id
# %l = session line number
# %s = session start timestamp
# %x = transaction id
# %q = stop here in non-session
# processes
# %% = '%'
# e.g. '<%u%%%d> '
log_statement = 'none' # none, mod, ddl, all
#log_statement = 'all' # none, mod, ddl, all
#log_hostname = off
注意看上面的其中两个选项的设置：
log_ration = off
log_statement = 'none'
这两个选项的意思是不log任何sql语句和执行时间，但是恰恰是关闭了这两个，log_min_ration_statement才会生效！可能postgresql内部 对这两个选项做了“互斥”处理吧。
‘贰’ 《数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能优化》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能优化》（李海翔）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能优化
豆瓣评分:8.4
作者:李海翔
出版社:机械工业出版社
副标题:原理解析与SQL性能优化
出版年:2014-1-1
页数:532
内容简介：
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球开发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL两大主流开源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据开发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。
《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》共19章，分为四个部分：第一篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深入的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理进行了深入、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深入的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面进行了深度的比较。
作者简介：
李海翔，网名“那海蓝蓝”，资深数据库专家，从事数据库研发、数据库测试与技术管理等工作10余年，对数据库的内核有深入的研究，长于PostgreSQL和MySQL等开源数据库的内核与架构。现任职于Oracle公司MySQL全球开发团队，从事查询优化技术的研究和MySQL查询优化器的开发工作。曾参与了863、核高基、工信部、科技部、发改委、北京市科委等多个重大科技项目。2005年获得北京市科学技术进步奖一等奖，2006年获高级工程师（系统分析师）。
‘叁’ MySQL数据库与PostgreSQL数据库比较 哪个数据库更好些
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库呢？
在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括 Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如 WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之 后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存 储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版 本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与Community。其中有一些是免费下载的，另外一 些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在，基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一 Michael "Monty" Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的 MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了 多个不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声 明即可。
可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用。PostgreSQL的文档非 常精良，提供了大量免费的在线手册，还针对旧版本提供了归档的参考手册。PostgreSQL的社区支持是非常棒的，还有来自于独立厂商的商业支持。
数据一致性与完整性也是PostgreSQL的高优先级特性。PostgreSQL是完全支持ACID特性的，它对于数据库访问提供了强大的安全性 保证，充分利用了企业安全工具，如Kerberos与OpenSSL等。你可以定义自己的检查，根据自己的业务规则确保数据质量。在众多的管理特性 中，point-in-time recovery（PITR）是非常棒的特性，这是个灵活的高可用特性，提供了诸如针对失败恢复创建热备份以及快照与恢复的能力。但这并不是 PostgreSQL的全部，项目还提供了几个方法来管理PostgreSQL以实现高可用、负载均衡与复制等，这样你就可以使用适合自己特定需求的功能 了。
平台
MySQL与PostgreSQL都出现在一些高流量的Web站点上：
MySQL：Slashdot、Twitter、Facebook与Wikipedia
PostgreSQL：Yahoo使用了一个修改的PostgreSQL数据库来处理每天数以亿计的事件，还有Reddit和Disqus
MySQL与PostgreSQL都能运行在多个操作系统上，如Linux、Unix、Mac OS X与Windows。他们都是开源、免费的，因此测试他们时的唯一代价就是你的时间与硬件。他们都很灵活且具有可伸缩性，可用在小型系统和大型分布式系统 上。MySQL在一个领域上要比PostgreSQL更进一步，那就是它的触角延伸到了嵌入式领域，这是通过libmysqld实现的。 PostgreSQL不支持嵌入式应用，依然坚守在传统的客户端/服务器架构上。
MySQL通常被认为是针对网站与应用的快速数据库后端，能够进行快速的读取和大量的查询操作，不过在复杂特性与数据完整性检查方面不太尽如人意。 PostgreSQL是针对事务型企业应用的严肃、功能完善的数据库，支持强ACID特性和很多数据完整性检查。他们二者都在某些任务上具有很快的速 度，MySQL不同存储引擎的行为有较大差别。MyISAM引擎是最快的，因为它只执行很少的数据完整性检查，适合于后端读操作较多的站点，不过对于包含 敏感数据的读/写数据库来说就是个灾难了，因为MyISAM表最终可能会损坏。MySQL提供了修复MySQL表的工具，不过对于敏感数据来说，支持 ACID特性的InnoDB则是个更好的选择。
与之相反，PostgreSQL则是个只有单一存储引擎的完全集成的数据库。你可以通过调整postgresql.conf文件的参数来改进性能，也可以调整查询与事务。PostgreSQL文档对于性能调优提供了非常详尽的介绍。
MySQL与PostgreSQL都是高可配置的，并且可以针对不同的任务进行相应的优化。他们都支持通过扩展来添加额外的功能。
一个常见的误解就是MySQL要比PostgreSQL更容易学习。关系数据库系统都是非常复杂的，这两个数据库的学习曲线其实是差不多的。
标准兼容性
PostgreSQL旨在实现SQL兼容性（当前标准是ANSI-SQL:2008）。MySQL则兼容大部分SQL，不过还有自己的扩展，可以支 持NoSQL特性，这在参考手册中都有介绍。每种方式都有优缺点。兼容标准会让数据库管理员、数据库开发者与应用开发者更舒服一些，因为这意味着他们只需 学习一套标准、一套特性和命令即可。这会节省时间，提升效率，也不会被锁定在特定的厂商上。
支持使用非标准的自定义功能的人们认为这样可以快速采用新的特性，而不必等待标准进程完成。ANSI/ISO标准在不断演化，因此标准兼容性也是个 变化的目标：知名的关系型数据库Microsoft SQL Server、Oracle与IBM DB2也只是部分兼容于标准。
结论
虽然有不同的历史、引擎与工具，不过并没有明确的参考能够表明这两个数据库哪一个能够适用于所有情况。很多组织喜欢使用PostgreSQL，因为 它的可靠性好，在保护数据方面很擅长，而且是个社区项目，不会陷入厂商的牢笼之中。MySQL更加灵活，提供了更多选项来针对不同的任务进行裁剪。很多时 候，对于一个组织来说，对某个软件使用的熟练程度要比特性上的原因更重要。
‘肆’ postgreSQL数据库有什么用啊
优点事实上， PostgreSQL 的特性覆盖了 SQL-2/SQL-92 和 SQL-3/SQL-99，首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持，其中有些数据类型可以说连商业数据库都不具备， 比如 IP 类型和几何类型等；其次，PostgreSQL 是全功能的自由软件数据库，很长时间以来，PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。直到最近才有 Inprise 的 InterBase 以及 SAP 等厂商将其原先专有软件开放为自由软件之后才打破了这个唯一。最后，PostgreSQL拥有一支非常活跃的开发队伍，而且在许多黑客的努力下，PostgreSQL 的质量日益提高。
从技术角度来讲，PostgreSQL 采用的是比较经典的 C/S （client/server）结构，也就是一个客户端对应一个服务器端守护进程的模式，这个守护进程分析客户端来的查询请求，生成规划树，进行数据检索并最终把结果格式化输出后返回给客户端。为了便于客户端的程序的编写，由数据库服务器提供了统一的客户端 C 接口。而不同的客户端接口都是源自这个 C 接口，比如 ODBC，JDBC，Python，Perl ，Tcl，C/C++，ESQL 等， 同时也要指出的是，PostgreSQL 对接口的支持也是非常丰富的，几乎支持所有类型的数据库客户端接口。这一点也可以说是 PostgreSQL 一大优点。
缺点
从 Postgres 开始，PostgreSQL 就经受了多次变化。
首先，早期的 PostgreSQL 继承了几乎所有 Ingres, Postgres, Postgres95 的问题：过于学院味，因为首先它的目的是数据库研究，因此不论在稳定性， 性能还是使用方便方面，长期以来一直没有得到重视，直到 PostgreSQL 项目开始以后，情况才越来越好，目前，PostgreSQL 已经完全可以胜任任何中上规模范围内的应用范围的业务。目前有报道的生产数据库的大小已经有 TB 级的数据量，已经逼近 32 位计算的极限。不过学院味也给 PostgreSQL 带来一个意想不到的好处：大概因为各大学的软硬件环境差异太大的缘故，它是目前支持平台最多的数据库管理系统的一种，所支持的平台多达十几种，包括不同的系统，不同的硬件体系。至今，它仍然保持着支持平台最多的数据库管理系统的称号。
其次，PostgreSQL 的确还欠缺一些比较高端的数据库管理系统需要的特性，比如数据库集群，更优良的管理工具和更加自动化的系统优化功能 等提高数据库性能的机制等。
‘伍’ 看大数据最大技术难关之模糊检索，PostgreSQL如何攻克
大数据正在向我们奔来。尽管业务场景不会完全相同，但在其中一个最典型场景——模糊检索中，技术需求却出奇的一致。
比如说：
物联网，往往会产生大量的数据，除了数字数据，还有字符串类的数据，例如条形码，车牌，手机号，邮箱，姓名等。假设用户需要在大量的传感数据中进行模糊检索，甚至规则表达式匹配，有什么高效的方法呢？
医药，市面上发现了一批药品可能有问题，需要对药品条码进行规则表达式查找，找出复合条件的药品流向。但怎么才能在如此复杂的系统中，用高效方法来实现？
公安，侦查行动时，有可能需要线索的检索。如用户提供的残缺的电话号码，邮箱，车牌，IP地址，QQ号码，微信号码等进行交叉搜索，根据这些信息加上时间的叠加，模糊匹配和关联，最终找出罪犯。但这个流程，可有高效方法？
相同的需求还有很多。几乎每一个模糊匹配的场景下，都需要正则表达式匹配，这和人脸拼图有点类似，我们已经看到强烈的需求已经产生。但技术方面，要怎么做更好？
在我看来：正则匹配和模糊匹配通常是搜索引擎的特长，但是如果你使用的是PostgreSQL数据库照样能实现，并且性能不赖，加上分布式方案
(譬如 plproxy, pg_shard, fdw shard, pg-xc, pg-xl,
greenplum)，处理百亿以上数据量的正则匹配和模糊匹配效果杠杠的，同时还不失数据库固有的功能，绝对是一举多得。
首先对应用场景进行一下分类，以及现有技术下能使用的优化手段。
.1. 带前缀的模糊查询，例如 like 'ABC%'，在PG中也可以写成 ~ '^ABC'
可以使用btree索引优化，或者拆列用多列索引叠加bit and或bit or进行优化（只适合固定长度的端字符串，例如char(8)）。
.2. 带后缀的模糊查询，例如 like '%ABC'，在PG中也可以写成 ~ 'ABC$'
可以使用reverse函数btree索引，或者拆列用多列索引叠加bit and或bit or进行优化（只适合固定长度的端字符串，例如char(8)）。
.3. 不带前缀和后缀的模糊查询，例如 like '%AB_C%'，在PG中也可以写成 ~ 'AB.C'
可以使用pg_trgm的gin索引，或者拆列用多列索引叠加bit and或bit or进行优化（只适合固定长度的端字符串，例如char(8)）。
.4. 正则表达式查询，例如 ~ '[\d]+def1.?[a|b|0|8]{1,3}'
可以使用pg_trgm的gin索引，或者拆列用多列索引叠加bit and或bit or进行优化（只适合固定长度的端字符串，例如char(8)）。
PostgreSQL pg_trgm插件自从9.1开始支持模糊查询使用索引，从9.3开始支持规则表达式查询使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑侦方面的能力。
代码见 https://github.com/postgrespro/pg_trgm_pro
pg_trgm插件的原理，将字符串前加2个空格，后加1个空格，组成一个新的字符串，并将这个新的字符串按照每3个相邻的字符拆分成多个token。
当使用规则表达式或者模糊查询进行匹配时，会检索出他们的近似度，再进行filter。
‘陆’ 为什么postgrelsql的性能没有mysql好
一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。
二、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。
三、PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，实际上不止几何类型，PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型，相比之下mysql就差很多，instagram就是因为PG的空间数据库扩展POSTGIS远远强于MYSQL的my spatial而采用PGSQL的。
四、PG 的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作，这个和PGSQL的MVCC实现有关系。
五、PG 的可以使用函数和条件索引，这使得PG数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。
六、PG有极其强悍的 SQL 编程能力（9.x 图灵完备，支持递归！），有非常丰富的统计函数和统计语法支持，比如分析函数（ORACLE的叫法，PG里叫window函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于R的支持也很好。这一点上MYSQL就差的很远，很多分析功能都不支持，腾讯内部数据存储主要是MYSQL，但是数据分析主要是HADOOP+PGSQL。
七、PG 的有多种集群架构可以选择，plproxy 可以支持语句级的镜像或分片，slony 可以进行字段级的同步设置，standby 可以构建WAL文件级或流式的读写分离集群，同步频率和集群策略调整方便，操作非常简单。
八、一般关系型数据库的字符串有限定长度8k左右，无限长 TEXT 类型的功能受限，只能作为外部大数据访问。而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问，SQL语法内置正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用xml xpath。用PG的话，文档数据库都可以省了。
九，对于WEB应用来说，复制的特性很重要，mysql到现在也是异步复制，pgsql可以做到同步，异步，半同步复制。还有mysql的同步是基于binlog复制，类似oracle golden gate,是基于stream的复制，做到同步很困难，这种方式更加适合异地复制，pgsql的复制基于wal，可以做到同步复制。同时，pgsql还提供stream复制。
十，pgsql对于numa架构的支持比mysql强一些，比MYSQL对于读的性能更好一些，pgsql提交可以完全异步，而mysql的内存表不够实用（因为表锁的原因）
最后说一下我感觉 PG 不如 MySQL 的地方。
第一，MySQL有一些实用的运维支持，如 slow-query.log ，这个pg肯定可以定制出来，但是如果可以配置使用就更好了。
第二是mysql的innodb引擎，可以充分优化利用系统所有内存，超大内存下PG对内存使用的不那么充分，
第三点，MySQL的复制可以用多级从库，但是在9.2之前，PGSQL不能用从库带从库。
第四点，从测试结果上看，mysql 5.5的性能提升很大，单机性能强于pgsql，5.6应该会强更多.
第五点，对于web应用来说,mysql 5.6 的内置MC API功能很好用，PGSQL差一些。
另外一些：
pgsql和mysql都是背后有商业公司，而且都不是一个公司。大部分开发者，都是拿工资的。
说mysql的执行速度比pgsql快很多是不对的，速度接近，而且很多时候取决于你的配置。
对于存储过程，函数，视图之类的功能，现在两个数据库都可以支持了。
另外多线程架构和多进程架构之间没有绝对的好坏，oracle在unix上是多进程架构，在windows上是多线程架构。
很多pg应用也是24/7的应用，比如skype. 最近几个版本VACUUM基本不影响PGSQL 运行，8.0之后的PGSQL不需要cygwin就可以在windows上运行。
至于说对于事务的支持，mysql和pgsql都没有问题。
‘柒’ MySQL与PostgreSQL比较 哪个数据库更好
特性 MySQL PostgreSQL
实例 通过执行 MySQL 命令（mysqld）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。
通过执行 Postmaster 进程（pg_ctl）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库，这些数据库组成一个集群。集群是磁盘上的一个区域，这个区域在安装时初始化并由一个目录组成，所有数据都存储在这个目录中。使用 initdb 创建第一个数据库。一台机器上可以启动多个实例。
数据库 数据库是命名的对象集合，是与实例中的其他数据库分离的实体。一个 MySQL 实例中的所有数据库共享同一个系统编目。 数据库是命名的对象集合，每个数据库是与其他数据库分离的实体。每个数据库有自己的系统编目，但是所有数据库共享 pg_databases。
数据缓冲区 通过 innodb_buffer_pool_size 配置参数设置数据缓冲区。这个参数是内存缓冲区的字节数，InnoDB 使用这个缓冲区来缓存表的数据和索引。在专用的数据库服务器上，这个参数最高可以设置为机器物理内存量的 80%。 Shared_buffers 缓存。在默认情况下分配 64 个缓冲区。默认的块大小是 8K。可以通过设置 postgresql.conf 文件中的 shared_buffers 参数来更新缓冲区缓存。
数据库连接 客户机使用 CONNECT 或 USE 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。 客户机使用 connect 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。
身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。 PostgreSQL 支持丰富的认证方法：信任认证、口令认证、Kerberos 认证、基于 Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证
加密 可以在表级指定密码来对数据进行加密。还可以使用 AES_ENCRYPT 和 AES_DECRYPT 函数对列数据进行加密和解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。 可以使用 pgcrypto 库中的函数对列进行加密/解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。
审计 可以对 querylog 执行 grep。 可以在表上使用 PL/pgSQL 触发器来进行审计。
查询解释 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。
备份、恢复和日志 InnoDB 使用写前（write-ahead）日志记录。支持在线和离线完全备份以及崩溃和事务恢复。需要第三方软件才能支持热备份。 在数据目录的一个子目录中维护写前日志。支持在线和离线完全备份以及崩溃、时间点和事务恢复。 可以支持热备份。
JDBC 驱动程序 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。
表类型 取决于存储引擎。例如，NDB 存储引擎支持分区表，内存引擎支持内存表。 支持临时表、常规表以及范围和列表类型的分区表。不支持哈希分区表。 由于PostgreSQL的表分区是通过表继承和规则系统完成了，所以可以实现更复杂的分区方式。
索引类型 取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。 支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。
约束 支持主键、外键、惟一和非空约束。对检查约束进行解析，但是不强制实施。 支持主键、外键、惟一、非空和检查约束。
存储过程和用户定义函数 支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 语句。存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。
触发器 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器语句用过程语言复合语句编写。 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器过程用 C 编写。
系统配置文件 my.conf Postgresql.conf
数据库配置 my.conf Postgresql.conf
客户机连接文件 my.conf pg_hba.conf
XML 支持 有限的 XML 支持。 有限的 XML 支持。
数据访问和管理服务器 OPTIMIZE TABLE —— 回收未使用的空间并消除数据文件的碎片
myisamchk -analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据（MyISAM 存储引擎）
mysql —— 命令行工具
MySQL Administrator —— 客户机 GUI 工具 Vacuum —— 回收未使用的空间
Analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据
psql —— 命令行工具
pgAdmin —— 客户机 GUI 工具
并发控制 支持表级和行级锁。InnoDB 存储引擎支持 READ_COMMITTED、READ_UNCOMMITTED、REPEATABLE_READ 和 SERIALIZABLE。使用 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 语句在事务级设置隔离级别。 支持表级和行级锁。支持的 ANSI 隔离级别是 Read Committed（默认 —— 能看到查询启动时数据库的快照）和 Serialization（与 Repeatable Read 相似 —— 只能看到在事务启动之前提交的结果）。使用 SET TRANSACTION 语句在事务级设置隔离级别。使用 SET SESSION 在会话级进行设置。
MySQL相对于PostgreSQL的劣势：
MySQL
PostgreSQL
最重要的引擎InnoDB很早就由Oracle公司控制。目前整个MySQL数据库都由Oracle控制。
BSD协议，没有被大公司垄断。
对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟
很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。
只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。
都支持
性能优化工具与度量信息不足
提供了一些性能视图，可以方便的看到发生在一个表和索引上的select、delete、update、insert统计信息，也可以看到cache命中率。网上有一个开源的pgstatspack工具。
InnoDB的表和索引都是按相同的方式存储。也就是说表都是索引组织表。这一般要求主键不能太长而且插入时的主键最好是按顺序递增，否则对性能有很大影响。
不存在这个问题。
大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下，会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。
不存在这个问题
表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。
表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表
存储过程与触发器的功能有限。可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱
除支持pl/pgsql写存储过程，还支持perl、python、Tcl类型的存储过程：pl/perl，pl/python，pl/tcl。
也支持用C语言写存储过程。
不支持Sequence。
支持
不支持函数索引，只能在创建基于具体列的索引。
不支持物化视图。
支持函数索引，同时还支持部分数据索引，通过规则系统可以实现物化视图的功能。
执行计划并不是全局共享的, 仅仅在连接内部是共享的。
执行计划共享
MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分。不支持递归查询、通用表表达式（Oracle的with 语句）或者窗口函数（分析函数）。
都 支持
不支持用户自定义类型或域(domain)
支持。
对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型
可以精确到秒以下。
身份验证功能是完全内置的，不支持操作系统认证、PAM认证，不支持LDAP以及其它类似的外部身份验证功能。
支持OS认证、Kerberos 认证 、Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证
不支持database link。有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多
有dblink，同时还有一个dbi-link的东西，可以连接到oracle和mysql上。
Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异。开源的cluster软件较少。
复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性.例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master.
有丰富的开源cluster软件支持。
explain看执行计划的结果简单。
explain返回丰富的信息。
类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的.它们会提交未提交的事务，并且不能回滚也不能做灾难恢复
DDL也是有事务的。
PostgreSQL主要优势：
1. PostgreSQL完全免费，而且是BSD协议，如果你把PostgreSQL改一改，然后再拿去卖钱，也没有人管你，这一点很重要，这表明了PostgreSQL数据库不会被其它公司控制。oracle数据库不用说了，是商业数据库，不开放。而MySQL数据库虽然是开源的，但现在随着SUN被oracle公司收购，现在基本上被oracle公司控制，其实在SUN被收购之前，MySQL中最重要的InnoDB引擎也是被oracle公司控制的，而在MySQL中很多重要的数据都是放在InnoDB引擎中的，反正我们公司都是这样的。所以如果MySQL的市场范围与oracle数据库的市场范围冲突时，oracle公司必定会牺牲MySQL，这是毫无疑问的。
2. 与PostgreSQl配合的开源软件很多，有很多分布式集群软件，如pgpool、pgcluster、slony、plploxy等等，很容易做读写分离、负载均衡、数据水平拆分等方案，而这在MySQL下则比较困难。
3. PostgreSQL源代码写的很清晰，易读性比MySQL强太多了，怀疑MySQL的源代码被混淆过。所以很多公司都是基本PostgreSQL做二次开发的。
4. PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。同时PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的，虽然并发不高时，MySQL处理速度快，但当并发高的时候，对于现在多核的单台机器上，MySQL的总体处理性能不如PostgreSQL，原因是MySQL的线程无法充分利用CPU的能力。
目前只想到这些，以后想到再添加，欢迎大家拍砖。
PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现的差别
PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现最大的区别在于最新版本和历史版本是否分离存储，PostgreSQL不分，而oracle和InnoDB分，而innodb也只是分离了数据,索引本身没有分开。
PostgreSQL的主要优势在于：
1. PostgreSQL没有回滚段，而oracle与innodb有回滚段，oracle与Innodb都有回滚段。对于oracle与Innodb来说，回滚段是非常重要的，回滚段损坏，会导致数据丢失，甚至数据库无法启动的严重问题。另由于PostgreSQL没有回滚段，旧数据都是记录在原先的文件中，所以当数据库异常crash后，恢复时，不会象oracle与Innodb数据库那样进行那么复杂的恢复，因为oracle与Innodb恢复时同步需要redo和undo。所以PostgreSQL数据库在出现异常crash后，数据库起不来的几率要比oracle和mysql小一些。
2. 由于旧的数据是直接记录在数据文件中，而不是回滚段中，所以不会象oracle那样经常报ora-01555错误。
3. 回滚可以很快完成，因为回滚并不删除数据，而oracle与Innodb，回滚时很复杂，在事务回滚时必须清理该事务所进行的修改，插入的记录要删除，更新的记录要更新回来(见row_undo函数)，同时回滚的过程也会再次产生大量的redo日志。
4. WAL日志要比oracle和Innodb简单，对于oracle不仅需要记录数据文件的变化，还要记录回滚段的变化。
PostgreSQL的多版本的主要劣势在于：
1、最新版本和历史版本不分离存储，导致清理老旧版本需要作更多的扫描，代价比较大，但一般的数据库都有高峰期，如果我们合理安排VACUUM，这也不是很大的问题，而且在PostgreSQL9.0中VACUUM进一步被加强了。
2、由于索引中完全没有版本信息，不能实现Coverage index scan，即查询只扫描索引，直接从索引中返回所需的属性，还需要访问表。而oracle与Innodb则可以;
进程模式与线程模式的对比
PostgreSQL和oracle是进程模式，MySQL是线程模式。
进程模式对多CPU利用率比较高。
进程模式共享数据需要用到共享内存，而线程模式数据本身就是在进程空间内都是共享的，不同线程访问只需要控制好线程之间的同步。
线程模式对资源消耗比较少。
所以MySQL能支持远比oracle多的更多的连接。
对于PostgreSQL的来说，如果不使用连接池软件，也存在这个问题，但PostgreSQL中有优秀的连接池软件软件，如pgbouncer和pgpool，所以通过连接池也可以支持很多的连接。
‘捌’ 对比其他数据库软件，postgresql有什么优势
一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。
二、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。
三、PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，实际上不止几何类型，PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型，相比之下mysql就差很多，instagram就是因为PG的空间数据库扩展POSTGIS远远强于MYSQL的my spatial而采用PGSQL的。
四、PG 的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作，这个和PGSQL的MVCC实现有关系。
五、PG 的可以使用函数和条件索引，这使得PG数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。