postgresql嵌套的简单介绍

postgresql和mysql的区别

特性 MySQL PostgreSQL

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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

如何提高postgresql查询性能

一、使用EXPLAIN：

PostgreSQL为每个查询都生成一个查询规划，因为选择正确的查询路径对性能的影响是极为关键的。PostgreSQL本身已经包含了一个规划器用于寻找最优规划，我们可以通过使用EXPLAIN命令来查看规划器为每个查询生成的查询规划。

PostgreSQL中生成的查询规划是由1到n个规划节点构成的规划树，其中最底层的节点为表扫描节点，用于从数据表中返回检索出的数据行。然而，不同

的扫描节点类型代表着不同的表访问模式，如：顺序扫描、索引扫描，以及位图索引扫描等。如果查询仍然需要连接、聚集、排序，或者是对原始行的其它操作，那

么就会在扫描节点"之上"有其它额外的节点。并且这些操作通常都有多种方法，因此在这些位置也有可能出现不同的节点类型。EXPLAIN将为规划树中的每

个节点都输出一行信息，显示基本的节点类型和规划器为执行这个规划节点计算出的预计开销值。第一行(最上层的节点)是对该规划的总执行开销的预计，这个数

值就是规划器试图最小化的数值。

这里有一个简单的例子，如下：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;

QUERY PLAN

-------------------------------------------------------------

Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)

EXPLAIN引用的数据是：

1). 预计的启动开销(在输出扫描开始之前消耗的时间，比如在一个排序节点里做排续的时间)。

2). 预计的总开销。

3). 预计的该规划节点输出的行数。

4). 预计的该规划节点的行平均宽度(单位：字节)。

这里开销(cost)的计算单位是磁盘页面的存取数量，如1.0将表示一次顺序的磁盘页面读取。其中上层节点的开销将包括其所有子节点的开销。这里的输出

行数(rows)并不是规划节点处理/扫描的行数，通常会更少一些。一般而言，顶层的行预计数量会更接近于查询实际返回的行数。

现在我们执行下面基于系统表的查询：

复制代码代码如下:

SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';

从查询结果中可以看出tenk1表占有358个磁盘页面和10000条记录，然而为了计算cost的值，我们仍然需要知道另外一个系统参数值。

复制代码代码如下:

postgres=# show cpu_tuple_cost;

cpu_tuple_cost

----------------

0.01

(1 row)

cost = 358(磁盘页面数) + 10000(行数) * 0.01(cpu_tuple_cost系统参数值)

下面我们再来看一个带有WHERE条件的查询规划。

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 7000;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------

Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..483.00 rows=7033 width=244)

Filter: (unique1 7000)

EXPLAIN的输出显示，WHERE子句被当作一个"filter"应用，这表示该规划节点将扫描表中的每一行数据，之后再判定它们是否符合过滤的条

件，最后仅输出通过过滤条件的行数。这里由于WHERE子句的存在，预计的输出行数减少了。即便如此，扫描仍将访问所有10000行数据，因此开销并没有

真正降低，实际上它还增加了一些因数据过滤而产生的额外CPU开销。

上面的数据只是一个预计数字，即使是在每次执行ANALYZE命令之后也会随之改变，因为ANALYZE生成的统计数据是通过从该表中随机抽取的样本计算的。

如果我们将上面查询的条件设置的更为严格一些的话，将会得到不同的查询规划，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 100;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------

Bitmap Heap Scan on tenk1 (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)

Recheck Cond: (unique1 100)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)

Index Cond: (unique1 100)

这里，规划器决定使用两步规划，最内层的规划节点访问一个索引，找出匹配索引条件的行的位置，然后上层规划节点再从表里读取这些行。单独地读取数据行比顺

序地读取它们的开销要高很多，但是因为并非访问该表的所有磁盘页面，因此该方法的开销仍然比一次顺序扫描的开销要少。这里使用两层规划的原因是因为上层规

划节点把通过索引检索出来的行的物理位置先进行排序，这样可以最小化单独读取磁盘页面的开销。节点名称里面提到的"位图(bitmap)"是进行排序的机

制。

现在我们还可以将WHERE的条件设置的更加严格，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 3;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------

Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1 (cost=0.00..10.00 rows=2 width=244)

Index Cond: (unique1 3)

在该SQL中，表的数据行是以索引的顺序来读取的，这样就会令读取它们的开销变得更大，然而事实上这里将要获取的行数却少得可怜，因此没有必要在基于行的物理位置进行排序了。

现在我们需要向WHERE子句增加另外一个条件，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 3 AND stringu1 = 'xxx';

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------

Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1 (cost=0.00..10.01 rows=1 width=244)

Index Cond: (unique1 3)

Filter: (stringu1 = 'xxx'::name)

新增的过滤条件stringu1 = 'xxx'只是减少了预计输出的行数，但是并没有减少实际开销，因为我们仍然需要访问相同数量的数据行。而该条件并没有作为一个索引条件，而是被当成对索引结果的过滤条件来看待。

如果WHERE条件里有多个字段存在索引，那么规划器可能会使用索引的AND或OR的组合，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 100 AND unique2 9000;

QUERY PLAN

-------------------------------------------------------------------------------------

Bitmap Heap Scan on tenk1 (cost=11.27..49.11 rows=11 width=244)

Recheck Cond: ((unique1 100) AND (unique2 9000))

- BitmapAnd (cost=11.27..11.27 rows=11 width=0)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)

Index Cond: (unique1 100)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique2 (cost=0.00..8.65 rows=1042 width=0)

Index Cond: (unique2 9000)

这样的结果将会导致访问两个索引，与只使用一个索引，而把另外一个条件只当作过滤器相比，这个方法未必是更优。

现在让我们来看一下基于索引字段进行表连接的查询规划，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 WHERE t1.unique1 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

QUERY PLAN

--------------------------------------------------------------------------------------

Nested Loop (cost=2.37..553.11 rows=106 width=488)

- Bitmap Heap Scan on tenk1 t1 (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)

Recheck Cond: (unique1 100)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)

Index Cond: (unique1 100)

- Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2 (cost=0.00..3.01 rows=1 width=244)

Index Cond: ("outer".unique2 = t2.unique2)

从查询规划中可以看出(Nested

Loop)该查询语句使用了嵌套循环。外层的扫描是一个位图索引，因此其开销与行计数和之前查询的开销是相同的，这是因为条件unique1

100发挥了作用。这个时候t1.unique2 =

t2.unique2条件子句还没有产生什么作用，因此它不会影响外层扫描的行计数。然而对于内层扫描而言，当前外层扫描的数据行将被插入到内层索引扫描

中，并生成类似的条件t2.unique2 = constant。所以，内层扫描将得到和EXPLAIN SELECT * FROM tenk2

WHERE unique2 = 42一样的计划和开销。最后，以外层扫描的开销为基础设置循环节点的开销，再加上每个外层行的一个迭代(这里是 106

* 3.01)，以及连接处理需要的一点点CPU时间。

如果不想使用嵌套循环的方式来规划上面的查询，那么我们可以通过执行以下系统设置，以关闭嵌套循环，如：

复制代码代码如下:

SET enable_nestloop = off;

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 WHERE t1.unique1 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------------------

Hash Join (cost=232.61..741.67 rows=106 width=488)

Hash Cond: ("outer".unique2 = "inner".unique2)

- Seq Scan on tenk2 t2 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)

- Hash (cost=232.35..232.35 rows=106 width=244)

- Bitmap Heap Scan on tenk1 t1 (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)

Recheck Cond: (unique1 100)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)

Index Cond: (unique1 100)

这个规划仍然试图用同样的索引扫描从tenk1里面取出符合要求的100行，并把它们存储在内存中的散列(哈希)表里，然后对tenk2做一次全表顺序扫

描，并为每一条tenk2中的记录查询散列(哈希)表，寻找可能匹配t1.unique2 =

t2.unique2的行。读取tenk1和建立散列表是此散列联接的全部启动开销，因为我们在开始读取tenk2之前不可能获得任何输出行。

此外，我们还可以用EXPLAIN ANALYZE命令检查规划器预估值的准确性。这个命令将先执行该查询，然后显示每个规划节点内实际运行时间，以及单纯EXPLAIN命令显示的预计开销，如：

复制代码代码如下:

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 WHERE t1.unique1 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

QUERY PLAN

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Nested Loop (cost=2.37..553.11 rows=106 width=488) (actual time=1.392..12.700 rows=100 loops=1)

- Bitmap Heap Scan on tenk1 t1 (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244) (actual time=0.878..2.367 rows=100 loops=1)

Recheck Cond: (unique1 100)

- Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..2.37

rows=106 width=0) (actual time=0.546..0.546 rows=100 loops=1)

Index Cond: (unique1 100)

- Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2

(cost=0.00..3.01 rows=1 width=244) (actual time=0.067..0.078 rows=1

loops=100)

Index Cond: ("outer".unique2 = t2.unique2)

Total runtime: 14.452 ms

注意"actual time"数值是以真实时间的毫秒来计算的，而"cost"预估值是以磁盘页面读取数量来计算的，所以它们很可能是不一致的。然而我们需要关注的只是两组数据的比值是否一致。

在一些查询规划里，一个子规划节点很可能会运行多次，如之前的嵌套循环规划，内层的索引扫描会为每个外层行执行一次。在这种情况下，"loops"将报告

该节点执行的总次数，而显示的实际时间和行数目则是每次执行的平均值。这么做的原因是令这些真实数值与开销预计显示的数值更具可比性。如果想获得该节点所

花费的时间总数，计算方式是用该值乘以"loops"值。

EXPLAIN ANALYZE显示的"Total runtime"包括执行器启动和关闭的时间，以及结果行处理的时间，但是它并不包括分析、重写或者规划的时间。

如果EXPLAIN命令仅能用于测试环境，而不能用于真实环境，那它就什么用都没有。比如，在一个数据较少的表上执行EXPLAIN，它不能适用于数量很

多的大表，因为规划器的开销计算不是线性的，因此它很可能对大些或者小些的表选择不同的规划。一个极端的例子是一个只占据一个磁盘页面的表，在这样的表

上，不管它有没有索引可以使用，你几乎都总是得到顺序扫描规划。规划器知道不管在任何情况下它都要进行一个磁盘页面的读取，所以再增加几个磁盘页面读取用

以查找索引是毫无意义的。

二、批量数据插入：

有以下几种方法用于优化数据的批量插入。

1. 关闭自动提交：

在批量插入数据时，如果每条数据都被自动提交，当中途出现系统故障时，不仅不能保障本次批量插入的数据一致性，而且由于有多次提交操作的发生，整个插入效

率也会受到很大的打击。解决方法是，关闭系统的自动提交，并且在插入开始之前，显示的执行begin

transaction命令，在全部插入操作完成之后再执行commit命令提交所有的插入操作。

2. 使用COPY：

使用COPY在一条命令里装载所有记录，而不是一系列的INSERT命令。COPY命令是为装载数量巨大的数据行优化过的，它不像INSERT命令那样灵

活，但是在装载大量数据时，系统开销也要少很多。因为COPY是单条命令，因此在填充表的时就没有必要关闭自动提交了。

3. 删除索引：

如果你正在装载一个新创建的表，最快的方法是创建表，用COPY批量装载，然后创建表需要的任何索引。因为在已存在数据的表上创建索引比维护逐行增加要快。当然在缺少索引期间，其它有关该表的查询操作的性能将会受到一定的影响，唯一性约束也有可能遭到破坏。

4. 删除外键约束：

和索引一样，"批量地"检查外键约束比一行行检查更加高效。因此，我们可以先删除外键约束，装载数据，然后在重建约束。

5. 增大maintenance_work_mem：

在装载大量数据时，临时增大maintenance_work_mem系统变量的值可以改进性能。这个系统参数可以提高CREATE

INDEX命令和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY命令的执行效率，但是它不会对COPY操作本身产生多大的影响。

6. 增大checkpoint_segments：

临时增大checkpoint_segments系统变量的值也可以提高大量数据装载的效率。这是因为在向PostgreSQL装载大量数据时，将会导致

检查点操作(由系统变量checkpoint_timeout声明)比平时更加频繁的发生。在每次检查点发生时，所有的脏数据都必须flush到磁盘上。

通过提高checkpoint_segments变量的值，可以有效的减少检查点的数目。

7. 事后运行ANALYZE：

在增加或者更新了大量数据之后，应该立即运行ANALYZE命令，这样可以保证规划器得到基于该表的最新数据统计。换句话说，如果没有统计数据或者统计数据太过陈旧，那么规划器很可能会选择一个较差的查询规划，从而导致查询效率过于低下。

有用PostgreSQL的吗，哪个package好用一些

特性 MySQL PostgreSQL

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。

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。

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。

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

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。

堆表与索引组织表的的对比

Oracle支持堆表，也支持索引组织表

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。

　 PostgreSQL9.0中的特色功能：

PostgreSQL中的Hot Standby功能

也就是standby在应用日志同步时，还可以提供只读服务，这对做读写分离很有用。这个功能是oracle11g才有的功能。

PostgreSQL异步提交（Asynchronous Commit）的功能：

　这个功能oracle中也是到oracle11g R2才有的功能。因为在很多应用场景中，当宕机时是允许丢失少量数据的，这个功能在这样的场景中就特别合适。在PostgreSQL9.0中把synchronous_commit设置为false就打开了这个功能。需要注意的是，虽然设置为了异步提交，当主机宕机时，PostgreSQL只会丢失少量数据，异步提交并不会导致数据损坏而数据库起不来的情况。MySQL中没有听说过有这个功能。

PostgreSQL中索引的特色功能：

PostgreSQL中可以有部分索引，也就是只能表中的部分数据做索引，create index 可以带where 条件。同时PostgreSQL中的索引可以反向扫描，所以在PostgreSQL中可以不必建专门的降序索引了。

postgresql transaction可以嵌套么

使用 Required 创建了一个新范围 (scope1)。范围 scope1 是根范围，因为它创建了一个新事务（事务 A），并使事务 A 成为环境事务。Scope1 后来又创建了三个对象，并用不同的 TransactionScopeOption 值对其中每个对象进行了实例化。例如，scope2 是用 Required 创建的；由于存在环境事务，因此该范围联接 scope1 所创建的第一个事务。请注意，scope3 是新事务的根范围，而 scope4 则没有环境事务。

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