比较3个开源数据库:PostgreSQL,MariaDB和SQLite

了解如何根据自身的需求选择最佳的开源数据库。

在现代企业技术的世界中,开源软件已经成为最重要的力量之一。毕竟,由于开源运动的迅速壮大,已经出现了许多技术上的重大发展。

不难看出原因: 尽管基于 Linux 的开放源码网络标准可能没有专有网络标准那么受欢迎,但它们是来自不同制造商的智能设备能够彼此通信的原因。此外,许多人认为开放源码开发产生的应用程序要优于非开源的程序。这就是为什么你最喜欢的工具 (无论是开源的还是私有的) 很有可能是使用开源数据库开发的原因之一。

与任何其他类型的软件一样,开源数据库管理系统的功能和特性可能有很大的不同。简单地说,并不是所有的开源数据库管理系统都是平等的。如果你正在为你的组织/公司选择一个开源数据库,那么选择一个用户友好的、可以随着业务一起成长的、并且提供足够安全特性的数据库是非常重要的。

考虑到这一点,我们编写了关于开源数据库及其各自优缺点的文章。由于篇幅原因,我们不能面面俱到。值得注意的是,MongoDB 最近改变了它的许可模式,因此它不再是真正的开源软件。从商业角度来看,这个决定可能是合理的,因为 MongoDB 已经成为数据库托管的实际解决方案,有近 2.7 万家公司在使用它,但这也意味着 MongoDB 不再被认为是一个真正的开源系统。

此外,自从收购 MySQL 之后,Oracle 几乎扼杀了这个项目的开源性质,而这个项目在过去几十年一直是开源数据库。然而,这为其他真正的开源数据库解决方案提供了挑战它的空间。这里就讨论它的三个挑战者:

PostgreSQL

优点:

  • 到目前为止,PostgreSQL最被提及的优势是其核心算法的效率,这意味着它的性能优于许多号称更高级的数据库。如果你使用的是大型数据集,这尤其有用,否则 I/O 进程可能会成为其瓶颈。
  • 它也是最灵活的开源数据库之一; 可以用多种服务器端语言编写函数: Python、Perl、Java、Ruby、C 和 R。
  • 作为最常用的开源数据库之一,PostgreSQL 的社区支持是最好的。

缺点:

  • 众所周知,PostgreSQL处理大型数据集的效率很高,但是对于较小的数据库,可以使用更快的工具,并且 PostgreSQL 的核心文档还需要进一步改进
  • 如果你习惯了诸如并行化和集群之类的高级工具,请注意这些工具需要 PostgreSQL 中的第三方插件。目前有计划逐步将这些特性添加到主版本中,但可能还需要几年时间才能作为标准提供这些特性。

MariaDB

优点:

  • 许多用户选择MariaDB 而不是 MySQL,因为 MariaDB 经常发布安全版本。虽然这并不一定意味着 MariaDB 更安全,但它确实表明开发社区非常重视安全。另外MariaDB 的主要优势是它会保持开源和与 MySQL 的高度兼容性。这意味着从一个系统迁移到另一个系统的速度非常快。
  • 由于这种兼容性,MariaDB还可以很好地与 MySQL 中常用的许多其他语言协作。这意味着花在学习和调试代码上的时间更少。
  • 为了获得更好的性能和更丰富的特性集,你可以用 MariaDB 而不是 MySQL 来安装和运行 WordPress。WordPress 是市场份额中最受欢迎的 CMS (内容管理系统),并且拥有一个活跃的开源开发者社区。

缺点:

  • MariaDB 有点容易臃肿。 特别是它的中央 IDX 日志文件在长期使用后会变得非常大,最终会降低性能。
  • 使用 MariaDB 作为缓存使用时它的速度没有预期的那么快。

SQLite

优点:

  • 如果你希望构建和实现一个小型数据库,SQLite 无疑是最好的方法。它非常小,因此可以跨各种嵌入式系统实现,而不需要花费大量的时间。
  • 它的广泛采用也意味着SQLite 可能是最兼容的数据库。如果你需要或计划将你的系统与智能手机集成,这一点尤为重要: 只要有第三方应用程序存在,并且在各种环境下都能完美地运行,这个系统就一直是 iOS 上的原生系统。

缺点:

  • SQLite 很小,这意味着它缺少大型数据库中的一些特性。例如,它缺乏内置的数据加密功能,而这种功能已经成为防止最常见的网络黑客攻击的标准。
  • 尽管 SQLite 的单文件方法具有速度优势,但是使用该系统实现多用户环境并不容易。

哪个开源数据库最好?

最终,你选择的开源数据库将取决于你的业务需求,尤其是系统的大小。对于小型数据库或使用有限的数据库,请寻求轻量级解决方案:不仅可以加快实施速度,而且系统不太复杂也意味着你将花费更少的时间进行调试。

对于大型系统,特别是在成长型企业中,花时间实现更复杂的数据库,如 PostgreSQL。 这将节省你的时间,最终,无需在业务增长时重新编码数据库。

原文链接:https://opensource.com/article/19/1/open-source-databases