PostgreSQL против MySQL в 2025 году: Полное практическое руководство по выбору вашей базы данных.

Когда я начинал свою карьеру, выбор между PostgreSQL и MySQL казался выбором между двумя близнецами в рубашках разного цвета. Теперь, после многих лет работы с обеими системами в производственных средах, я могу сказать: они скорее кузены, чем близнецы. И понимание различий — это не просто пустяки, это разница между системой, которая масштабируется плавно, и той, которая рухнет под собственным весом в 3 часа ночи.

Позвольте мне провести вас через это сравнение, которое действительно важно для реальных проектов.

Текущая ситуация: цифры не лгут (но они не рассказывают всей истории)

PostgreSQL вырвался вперёд с 45,55% использования в 2025 году, в то время как MySQL остаётся на уровне 41,09%. Но вот в чём дело: популярность — это не техническая метрика. Это культурная характеристика. И культура меняется.

Важно понимать, когда каждая база данных является правильным выбором, а не какая из них побеждает в конкурсе популярности.

Производительность: где теория встречается с практикой

Позвольте мне сразу отсеять шум: контекст решает всё.

PostgreSQL работает примерно в 1,6 раза быстрее MySQL в большинстве операций, особенно в сложных сценариях запросов. Но MySQL показывает отличные результаты при выполнении простых операций с большим объёмом чтения. Подумайте об этом так: PostgreSQL — это спортивный автомобиль, который прекрасно справляется с горными дорогами, а MySQL — это гоночный автомобиль для прямых трасс.

Преимущества производительности PostgreSQL

Планировщик запросов PostgreSQL действительно сложный. Он использует многоуровневый контроль параллелизма (MVCC), что означает, что операции чтения и записи могут выполняться одновременно, не мешая друг другу. Это важно для современных приложений, где операции чтения и записи происходят одновременно.

Вот где вы увидите преимущества PostgreSQL:

-- Сложный аналитический запрос с оконными функциями
-- PostgreSQL абсолютно доминирует здесь
SELECT 
    user_id,
    order_date,
    order_amount,
    SUM(order_amount) OVER (
        PARTITION BY user_id 
        ORDER BY order_date
    ) as running_total,
    ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY user_id 
        ORDER BY order_amount DESC
    ) as rank_within_user
FROM orders
WHERE order_date >= '2025-01-01'
ORDER BY user_id, order_date;

MySQL испытывает трудности с этим, поскольку не оптимизирован для оконных функций. Вам, скорее всего, придётся создавать временные таблицы и выполнять ручные вычисления.

Преимущества производительности MySQL

Механизм InnoDB в MySQL использует блокировку на уровне строк, что позволяет параллельное чтение по разным строкам в одной таблице. Для приложений с большим объёмом чтения — типичных систем управления контентом или платформ блогов — MySQL может быть удивительно производительным.

-- Простой, эффективный запрос с большим объёмом чтения
-- MySQL отлично справляется с этим
SELECT 
    u.user_id,
    u.username,
    COUNT(p.post_id) as post_count,
    MAX(p.created_at) as latest_post
FROM users u
LEFT JOIN posts p ON u.user_id = p.user_id
GROUP BY u.user_id
LIMIT 100;

Сравнение функций: дьявол в деталях

Здесь PostgreSQL начинает демонстрировать свои премиальные функции. MySQL — это как надёжный седан; PostgreSQL — это универсал с багажником на крыше, держателем для велосипедов и удивительно хорошей звуковой системой.

Позвольте мне показать вам, что я имею в виду на практическом примере. Допустим, вы создаёте рекомендательную систему, которая хранит предпочтения пользователей в виде структурированных данных:

-- PostgreSQL: можно запрашивать JSON нативно и эффективно
SELECT 
    user_id,
    preferences->>'favorite_category' as category,
    (preferences->'price_range'->>'max')::numeric as max_price,
    preferences->'interests' as interests
FROM users
WHERE preferences->>'active' = 'true'
    AND (preferences->'price_range'->>'max')::numeric > 500;
-- MySQL: ограниченные возможности JSON, часто требуются уловки
SELECT 
    user_id,
    JSON_EXTRACT(preferences, '$.favorite_category') as category,
    JSON_EXTRACT(preferences, '$.price_range.max') as max_price,
    JSON_EXTRACT(preferences, '$.interests') as interests
FROM users
WHERE JSON_EXTRACT(preferences, '$.active') = 'true'
    AND CAST(JSON_EXTRACT(preferences, '$.price_range.max') AS DECIMAL) > 500;

Подход PostgreSQL кажется естественным. Подход MySQL кажется таким, будто вы боретесь с базой данных.

Фактор новичка: не каждый является мастером баз данных

PostgreSQL сложнее настроить изначально. MySQL практически готов к использованию. Если вы начинаете стартап с разработчиками, которые просто хотят, чтобы всё работало, MySQL поможет вам двигаться быстрее. Если вы создаёте корпоративную инфраструктуру с выделенным администратором баз данных, сложность PostgreSQL становится его силой.

Масштабируемость: проблемы роста и решения

PostgreSQL прекрасно справляется с вертикальным масштабированием. Добавьте больше CPU и RAM, и производительность возрастёт. Он оптимизирован для сложных операций с большими наборами данных.

MySQL традиционно масштабируется горизонтально через шардинг и реплики для чтения, что часто делают многие веб-приложения. Но это требует больше архитектурного планирования на начальном этапе.

Вот практическое соображение: если вам нужно масштабироваться до миллионов транзакций в секунду, PostgreSQL 18 (выпущен в сентябре 2025 года) представил асинхронный ввод-вывод, который имеет реальное значение. Распределённый подход MySQL созрел, но требует больше ручной настройки.

Безопасность: защита ваших сокровищ

PostgreSQL включает встроенную безопасность на уровне строк, что похоже на наличие вышибалы у каждой строки вашей таблицы:

-- Безопасность на уровне строк в PostgreSQL
CREATE POLICY tenant_isolation ON orders
    USING (tenant_id = current_user_id);
ALTER TABLE orders ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

С этим пользователи могут видеть только свои заказы. Логика приложения не нужна. В MySQL такого нет — вы должны обрабатывать это на уровне приложения.

MySQL имеет надёжные функции безопасности, но они требуют больше ручной реализации. Оба поддерживают шифрование SSL, аутентификацию пользователей и в 2025 году добавили функции искусственного интеллекта и машинного обучения.

Глубина функций: что вы можете построить

PostgreSQL поддерживает расширенные функции, которых нет в MySQL:

• Материализованные представления: предварительно вычисленные результаты запросов, которые обновляются по требованию.
• Триггеры INSTEAD OF: переписывают запросы перед выполнением.
• Пользовательские типы данных: создание типов, специфичных для домена.
• Частичные индексы: индексация только строк, соответствующих определённым условиям.

Это не просто модные функции. Они решают реальные проблемы:

-- Материализованное представление: идеально для панелей мониторинга
CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales_summary AS
SELECT 
    DATE_TRUNC('month', order_date) as month,
    category,
    SUM(amount) as total_sales,
    COUNT(*) as order_count,
    AVG(amount) as avg_order
FROM orders
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date), category;
-- Обновление при необходимости
REFRESH MATERIALIZED VIEW monthly_sales_summary;
-- Теперь запросы выполняются молниеносно
SELECT * FROM monthly_sales_summary WHERE month >= '2025-01-01';

Попробуйте сделать это эффективно в MySQL. Вы создадите таблицу, добавите триггеры для её обновления и будете поддерживать больше движущихся частей.

Практическая структура: погружаемся в работу

Позвольте мне дать вам структуру, которую я фактически использую: