① 数据库可视化软件有哪些
这要看是什么数据库，比如My sql数据库，可以用navicat for mysql、phpMyAdmin、MySQLDumper之类的软件实现可视化操作。
② mac安装mongodb的配置文件在哪
1.安装homebrew
homebrew的安装查看官网，安装完成后，在终端中输入以下命令更新homebrew的package数据库
brew update
提示：brew update升级brew的版本库，brew outdated 查看outdated的库和应用，brew upgrade 升级outdated的库和应用，brew cleanup 清理调过期的库和应用
2.安装mongodb
使用homebrew安装mongodb，在MAC的终端中输入
brew install mongodb
若要查看安装信息
brew info mongodb
查看mongodb的版本
mongo --version
3.创建数据文件
1）进入根目录
cd /
2）创建目录
mkdir -p /data/db
3）设置权限，并输入用户密码
sudo chmod -R 777 /data
提示：其中-p是创建多个文件目录使用的参数,-R表示对目录进行递归操作，就是data目录下的子文件也设置该权限。
开机自启动
4.设置plist文件
查找可执行文件mongod的位置
1）执行以下命令找到mongod可执行文件，例如/usr/local/bin/mongod
which mongod
2）右击Dock中的Finder选中前往文件夹...，输入/usr/local/bin找到这个mongod可执行文件
3）右击mongod可执行文件，选中显示简介...，可以看到路径例：/usr/local/Cellar/mongodb/3.2.6/bin/mongod
查找plist配置启动项文件
使用homebrew安装mongodb会产生一个启动项配置文件，一般位于mongod可执行文件的上一级bin文件所在的目录文件中。
修改plist配置启动项文件
1）使用vim或者xcode打开plist配置文件，该文件名可能类似于homebrew.mxcl.mongodb.plist
2）方便起见，修改文件名为mongodb.plist
3）修改其中的Label为mongodb,与文件名相同
4）修改ProgramArguments的可执行进程为可执行文件mongod的位置，例如以上/usr/local/Cellar/mongodb/3.2.6/bin/mongod，可删除ProgramArguments的其余项。
拷贝plist配置启动项文件
cp mongodb.plist /Library/LaunchDaemons/
提示：mongodb.plist如果不是在当前的文件夹路径下，先进入所在文件夹，注意该目录与~/Library/LaunchDaemons/和/System/Library/LaunchDaemons/的区别。
5.启动服务
使用root权限
sudo -s
启动服务
sudo launchctl load -w /Library/LaunchDaemons/mongodb.plist
关闭服务
sudo launchctl unload -w /Library/LaunchDaemons/mongodb.plist
若发现以下错误：
Path had bad permissions
是因为文件的权限不够，将权限修改为root,执行以下命令，再执行启动服务
sudo chown root mongodb.plist
测试数据库是否可启动
使用CMD + N新建一个终端，输入mongo
Last login: Tue Jun 7 21:50:28 on ttys001
victor:~ victor$ mongo
MongoDB shell version: 3.2.6
connecting to: test
>
表明连接成功！如果关机重新启动，仍然可以连接数据库。
提示：如果有RoboMongo等mongdodb可视化工具，在启动服务时可以尝试连接数据库，此时应该可以连接上数据库。
WebStorm插件Mongo
6.安装插件
WebStorm > Preferences > Plugins > Mongo(输入搜索) > install plugin(安装插件)
7.配置插件
1）设置参数
WebStorm > Preferences > Other Settings > Mongo Services
添加可执行文件mongod可执行文件的路径，详情查看查看4.设置plist文件中的可执行文件mongod的位置，点击test验证
添加Servers
③ 有没有哪款数据库数据分析软件是比较好用的可以达到可视化效果的
OurwayBI V2.0数据可视化工具——帮你吃透数据
全新升级OurwayBI V2.0，除了无缝对接主流ERP如金蝶、用友等，更增添了此前一度被各大BI厂商有意无意遗忘的非主流ERP，如SAPHANA、webserver、webapi、sybase、mongodb、influxdb、k3cloud、MyCat等。
④ 奥威BI的数据可视化工具可以对接哪些数据源呀
主流数据源Excel、MSSQL、Oracle、MySQL、SQLite 、SAPHANA、webserver、webapi、 sybase、mongodb、influxdb、k3cloud、MyCat等都可以。
做出来的数据可视化报表效果图
⑤ OurwayBI可视化分析工具可以连接Oracle数据源吗
你好的！
那这个问题吧，你就要看看那个工具是不是支持了！
你的问问供应商才知道的！
不过，从一般的理论上来说，如果不支持oracle的话，那么这个工具还能有几家用..
望采纳！
⑥ 请问web开发工具都有哪些
1.Web应用框架
这些软件是专门设计来帮助网站开发，并使创建网站的Web开发的过程变得更容易。该软件完全支持Web服务，Web资源和Web
API。这些框架会自动执行与Web开发中的常见活动相关联的一些进程，从而使Web开发人员的工作变得更加容易。可用的Web开发框架包括ASP.NET，JavaEE，WebObjects，web2py，OpenACS等。
2.协作工具
对于远程工作的团队，需要时刻保持联系和协作。为了提高开发效率，帮助开发者在同一个项目上工作的流程简化开发流程，以实现团队的设定目标，市场上出现了很多协作工具，如Slack，Trello，Asana，Jira等。
3.本地开发环境
一个快速的本地开发环境，可以推出取决于操作系统或您正在使用的计算机。有各种各样的免费软件，软件Apache，MySQL和其他打包在一起。这是在本地计算机上最快的一种测试方式，为了方便使用，有些程序还出了便携式版本。本地开发环境包括MAMP，LARAGAN，XAMPP和Vagrant等。
4.前端框架
前端框架基本上是一些文件和文件夹，如HTML，CSS和JavaScript等。前端框架通常包含有有准备好的组件，大多数组件都是可以进行修改和调整的，开发人员可以根据自己的开发需求来选择使用，目前最常见的前端框架是Bootstrap。
5.图标
图标对于Web开发人员，尤其是前端开发人员非常重要，它们是Web开发的重要组成部分。上图中的图标都可以应用于你的项目，且这其中大部分是免费的。
6.网站速度测试工具
网站速度是决定一个网站是否成功的重要因素。现在的用户越来越挑剔，大家往往更倾向于加载速度快的网站，对于加载速度慢的网站，大家几乎是零容忍。另外，SEO做得好的话，可能会带来更高的转化率和更好的用户体验。Web开发人员可以使用工具来测试他们的网站速度，以确保他们的网站能够拥有较短的加载时间。
7.文本对比检查
Diff checkers 可以帮助您比较文件之间的差异，然后合并更改，帮助我们更直观的看见文本之间的差异。
8.数据库
数据库基本上是已经存储信息的集合，可以进行信息的检索，管理甚至更新。Web开发人员常用的数据库有MySQL，MariaDB，MongoDB，Redis等。
9.Web开发通讯
为什么选择通讯订阅，因为开发人员可以利用这些工具节省时间和精，通过这些工具选择最佳的Web开发和性能主题，而不必自己动手。
10.任务批处理工具/包管理器
任务批处理工具有助于自动化工作流程。例如，你创建了一个任务，可以通过JavaScript编写的工具来自动化工作流程。除此之外，还可以新建和组合任务，使用任务管理器缩短开发时间，加快开发速率。
另一方面，包管理器也是很重要的，它可以跟踪所有软件，确保这些软件都更新至最新版本，拥有最强的功能。这些工具包括：Grunt，Gulp，npm等。
11.文本和代码编辑器
文本和代码编辑器不仅能够为开发者带来良好的代码体验，而且能够大大节约网站开发的时间。比较常用的编辑器有Atom，Notepad++，Vim等。之前，笔者也发过程序员票选最佳的代码编辑器，感兴趣的朋友可以戳进去看一下。
12.灵感
对于很多工种来说，灵感都是极为重要的，但是灵感是可遇不可求的，所以一旦有了灵感就必须及时记录下来。除了我们自己的灵感迸现，我们也可以从别人的作品中提炼出新的灵感。常见的记录灵感的工具有CodePen
和Dribble。
13.编程语言
每个Web开发工具都有一种编程语言。编程语言被设计为开发人员或程序员和计算机之间的桥梁，并帮助程序员创建我们每天使用的程序。比较流行的编程语言包括PHP，NodeJS，Python，Ruby等。
14.代码共享/实验工具
基本上编程这个工作是一个团队合作，团队之间要保持亲密无间的协作关系，互相检查对方的代码有助于更有效的进行程序编写。代码共享是现在程序员都在使用的一种方式，常见的有Slack。
15.Git 托管
Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，可以高效的管理大小项目的各个版本，可以帮助开发团队避免混乱。
⑦ 万方数据库用什么软件可视化分析
摘要 可视化分析软件（OurwayBI）可直接链接主流数据源Excel、MSSQL、Oracle、MySQL、SQLite 、SAPHANA、webserver、webapi、 sybase、mongodb、influxdb、k3cloud、MyCat等实现数据库可视化。
⑧ 谁知道大数据分析工具都有什么
常用到的大数据分析工具大概有
1.专业的大数据分析工具
2.各种Python数据可视化第三方库
3.其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
⑨ 如何提高mongodb查询速度
有索引非常快，数据量几百万都是小意思
索引这个东西大家不会陌生，只要接触到稍微大一点的数据，都会用到这东西，它可以提升查询的速度，相当代价就是占用了更多的存储空间，这也是正常
的，符合“能量守恒定理”，哈哈！今天说的是MongoDB里的索引，在我进行对500万数据进行查询测试时，发现如果你的查询字段不加索引，那是相当恐
怖的，一个简单的查询（单字段）要耗时30多秒，这种操作，基本可以认为服务器挂了，哈哈！当为字段加了索引之后，查询速度为ms级，100毫秒以内的速
度真是把经兴奋坏了，呵呵！
建立索引 db.tableName.ensureIndex({"fieldName",1|-1})
对于为500万的数据加索引相当需要占用一点点时间了，不是马上响应的，这也会正常，呵呵！当加完索引后，你可以通过MongoVUE这种可视化工具对它进行查看，或者直接用命令db.tableName.getIndexes()也可以
在选中数据库background后，我们可以看到它的集合数据和集合索引分别占用的空间
当为表（集合，collection)加上索引后，我们的WEB页面测试一下可以看到，页面响应在ms级，非常快！
对于单表查询来说，MongoDB在添加了索引后，执行的速度和稳定性确实是可以信赖的，在进行复杂计算时，MongoDB也为我们提供了MapRece功能，在以后的文章中也会单独讲它！
⑩ MySQL与PostgreSQL相比哪个更好
MySQL
MySQL声称自己是最流行的开源数据库。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL，如WordPress、Drupal等大多数php开源程序。MySQL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，由于MySQL被控制在Oracle，社区担心会对MySQL的开源会有影响，所以开发了一些分支，比如： MariaDB和Percona。
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。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。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。
MySQL与PostgreSQL的对比
MySQL的背后是一个成熟的商业公司，而PostgreSQL的背后是一个庞大的志愿开发组。这使得MySQL的开发过程更为慎重，而PostgreSQL的反应更为迅速。这样的两种背景直接导致了各自固有的优点和缺点。
PostgreSQL相对于MySQL的优势
1)不仅仅是关系型数据库
除了存储正常的数据类型外，还支持存储：
array，不管是一位数组还是多为数组均支持
json(hStore)和jsonb，相比使用text存储接送要高效很多
json和jsonb之间的区别
jsonb和json在更高的层面上看起来几乎是一样的，但在存储实现上是不同的。
json存储完的文本，json列会每次都解析存储的值，它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引。
jsonb存储的二进制格式，避免了重新解析数据结构。它支持索引，这意味着你可以不使用指定的索引就能查询任何路径。
当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。json列会每次都解析存储的值，这意味着键的顺序要和输入的时候一样。但jsonb不同，以二进制格式存储且不保证键的顺序。因此，如果你有软件需要依赖键的顺序，jsonb可能不是你的应用的最佳选择。使用jsonb的优势还在于你可以轻易的整合关系型数据和非关系型数据， PostgreSQL对于mongodb这类的基于文档的数据库是个不小的威胁，毕竟如果一个表中只有一列数据的类型是半结构化的，没有必要为了迁就它而整个表的设计采用schemaless的结构。
2)支持地理信息处理扩展
PostGIS 为PostgreSQL提供了存储空间地理数据的支持，使PostgreSQL成为了一个空间数据库，能够进行空间数据管理、数量测量与几何拓扑分析。在功能上，和MYSQL对比，PostGIS具有下列优势：
O2O业务场景中的LBS业务使用PostgreSQL + PostGIS有无法比拟的优势。
3)可以快速构建REST API
PostgREST 可以方便的为任何 PostgreSQL 数据库提供完全的 RESTful API 服务。
4)支持树状结构
支持R-trees这样可扩展的索引类型，可以更方便地处理一些特殊数据。MySQL 处理树状的设计会很复杂, 而且需要写很多代码, 而 PostgreSQL 可以高效处理树结构。
5)有极其强悍的 SQL 编程能力
支持递归，有非常丰富的统计函数和统计语法支持。
MySQL：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。
PostgreSQL：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。
6)外部数据源支持
可以把 70 种外部数据源 (包括 Mysql, Oracle, CSV, hadoop …) 当成自己数据库中的表来查询。Postgres有一个针对这一难题的解决方案：一个名为“外部数据封装器(Foreign Data Wrapper，FDW)”的特性。该特性最初由PostgreSQL社区领袖Dave Page四年前根据SQL标准SQL/MED(SQL Management of External Data)开发。FDW提供了一个SQL接口，用于访问远程数据存储中的远程大数据对象，使DBA可以整合来自不相关数据源的数据，将它们存入Postgres数据库中的一个公共模型。这样，DBA就可以访问和操作其它系统管理的数据，就像在本地Postgres表中一样。例如，使用FDW for MongoDB，数据库管理员可以查询来自文档数据库的数据，并使用SQL将它与来自本地Postgres表的数据相关联。借助这种方法，用户可以将数据作为行、列或JSON文档进行查看、排序和分组。他们甚至可以直接从Postgres向源文档数据库写入(插入、更细或删除)数据，就像一个一体的无缝部署。也可以对Hadoop集群或MySQL部署做同样的事。FDW使Postgres可以充当企业的中央联合数据库或“Hub”。
7)没有字符串长度限制
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PostgreSQL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。MySQL 的各种text字段有不同的限制，要手动区分 small text, middle text, large text… PostgreSQL 没有这个限制，text 能支持各种大小。
8)支持图结构数据存储
没有具体使用过，具体可以自己搜索下。参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cjor82wgDu5gzDvTYpLDWw
9)支持窗口函数
窗口函数提供跨行相关的当前查询行集执行计算的能力。仅当调用跟着OVER子句的聚集函数，作为窗口函数;否则它们作为常规的聚合函数。窗口也是一种分组，但和 group by 的分组不同。窗口，可以提供分组之外，还可以执行对每个窗口进行计算。可以相像成是group by 后，然后对每个分组进行计算，而不像Group by ，只是单纯地分组。MySQL 不支持 OVER 子句, 而PostgreSQL支持。OVER 子句能简单的解决 “每组取 top 5” 的这类问题。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)。
10)对索引的支持更强
PostgreSQL 的可以使用函数和条件索引，这使得PostgreSQL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。对于索引类型：
MySQL：取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。
PostgreSQL：支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。
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。PostgreSQL不存在这个问题。
索引类型方面，MySQL取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。PostgreSQL支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。
11)集群支持更好
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。
PostgreSQL有丰富的开源cluster软件支持。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。
另外，PostgreSQL的主备复制属于物理复制，相对于MySQL基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小。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。
12)事务隔离做的更好
MySQL 的事务隔离级别 repeatable read 并不能阻止常见的并发更新, 得加锁才可以, 但悲观锁会影响性能, 手动实现乐观锁又复杂. 而 PostgreSQL 的列里有隐藏的乐观锁 version 字段, 默认的 repeatable read 级别就能保证并发更新的正确性, 并且又有乐观锁的性能。
13)对于字符支持更好一些
MySQL 里需要 utf8mb4 才能显示 emoji 的坑, PostgreSQL 没这个坑。
14)对表连接支持较完整
对表连接支持较完整，MySQL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)。PostgreSQL都支持。
15)存储方式支持更大的数据量
PostgreSQL主表采用堆表存放，MySQL采用索引组织表，能够支持比MySQL更大的数据量。
16)时间精度更高
MySQL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，而PostgreSQL可以精确到秒以下。
17)优化器的功能较完整
MySQL对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟，explain看执行计划的结果简单。性能优化工具与度量信息不足。
PostgreSQL很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。explain返回丰富的信息。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。
18)序列支持更好
MySQL 不支持多个表从同一个序列中取 id, 而 PostgreSQL 可以。
19)对子查询支持更好
对子查询的支持。虽然在很多情况下在SQL语句中使用子查询效率低下，而且绝大多数情况下可以使用带条件的多表连接来替代子查询，但是子查询的存在在很多时候仍然不可避免。而且使用子查询的SQL语句与使用带条件的多表连接相比具有更高的程序可读性。几乎任何数据库的子查询 (subquery) 性能都比 MySQL 好。
20)增加列更加简单
MySQL表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。PostgreSQL表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表.
MySQL相对于PostgreSQL的优势
1)MySQL比PostgreSQL更流行
流行对于一个商业软件来说，也是一个很重要的指标，流行意味着更多的用户，意味着经受了更多的考验，意味着更好的商业支持、意味着更多、更完善的文档资料。易用，很容易安装。第三方工具，包括可视化工具，让用户能够很容易入门。
2)回滚实现更优
innodb的基于回滚段实现的MVCC机制，相对PG新老数据一起存放的基于XID的MVCC机制，是占优的。新老数据一起存放，需要定时触发VACUUM，会带来多余的IO和数据库对象加锁开销，引起数据库整体的并发能力下降。而且VACUUM清理不及时，还可能会引发数据膨胀。
3)在Windows上运行更可靠
与PostgreSQL相比，MySQL更适宜在Windows环境下运行。MySQL作为一个本地的Windows应用程序运行(在 NT/Win2000/WinXP下，是一个服务)，而PostgreSQL是运行在Cygwin模拟环境下。PostgreSQL在Windows下运行没有MySQL稳定，应该是可以想象的。
4)线程模式相比进程模式的优势
MySQL使用了线程，而PostgreSQL使用的是进程。在不同线程之间的环境转换和访问公用的存储区域显然要比在不同的进程之间要快得多。
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PostgreSQL多的更多的连接。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。
5)权限设置上更加完善
MySQL在权限系统上比PostgreSQL某些方面更为完善。PostgreSQL只支持对于每一个用户在一个数据库上或一个数据表上的 INSERT、SELECT和UPDATE/DELETE的授权，而MySQL允许你定义一整套的不同的数据级、表级和列级的权限。对于列级的权限， PostgreSQL可以通过建立视图，并确定视图的权限来弥补。MySQL还允许你指定基于主机的权限，这对于目前的PostgreSQL是无法实现的，但是在很多时候，这是有用的。
6)存储引擎插件化机制
MySQL的存储引擎插件化机制，使得它的应用场景更加广泛，比如除了innodb适合事务处理场景外，myisam适合静态数据的查询场景。
7)适应24/7运行
MySQL可以适应24/7运行。在绝大多数情况下，你不需要为MySQL运行任何清除程序。PostgreSQL目前仍不完全适应24/7运行，这是因为你必须每隔一段时间运行一次VACUUM。
8)更加试用于简单的场景
PostgreSQL只支持堆表，不支持索引组织表，Innodb只支持索引组织表。
索引组织表的优势：表内的数据就是按索引的方式组织，数据是有序的，如果数据都是按主键来访问，那么访问数据比较快。而堆表，按主键访问数据时，是需要先按主键索引找到数据的物理位置。
索引组织表的劣势：索引组织表中上再加其它的索引时，其它的索引记录的数据位置不再是物理位置，而是主键值，所以对于索引组织表来说，主键的值不能太大，否则占用的空间比较大。
对于索引组织表来说，如果每次在中间插入数据，可能会导致索引分裂，索引分裂会大大降低插入的性能。所以对于使用innodb来说，我们一般最好让主键是一个无意义的序列，这样插入每次都发生在最后，以避免这个问题。
由于索引组织表是按一个索引树，一般它访问数据块必须按数据块之间的关系进行访问，而不是按物理块的访问数据的，所以当做全表扫描时要比堆表慢很多，这可能在OLTP中不明显，但在数据仓库的应用中可能是一个问题。
总结
MySQL从一开始就没有打算做所有事情，因而它在功能方面有一定的局限性，并不能满足一些先进应用程序的要求。MySQL对某些功能(例如引用、事务、审计等)的实现方式使得它与其他的关系型数据库相比缺少了一些可靠性。对于简单繁重的读取操作，使用PostgreSQL可能有点小题大做，同时性能也比MySQL这样的同类产品要差。除非你需要绝对的数据完整性，ACID遵从性或者设计复杂，否则PostgreSQL对于简单的场景而言有点多余。
如何你确定只在MySQL和PostgreSQL中进行选择，以下规则总是有效的：
如果你的操作系统是Windows，你应该使用MySQL。
当绝对需要可靠性和数据完整性的时候，PostgreSQL是更好的选择。
如果需要数据库执行定制程序，那么可扩展的PostgreSQL是更好的选择。
你的应用处理的是地理数据，由于R-TREES的存在，你应该使用PostgreSQL。
如果你对数据库并不了十分了解，甚至不知道事务、存储过程等究竟是什么，你应该使用MySQL。