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数据库 - SQL Server、Oracle及MySQL的区别

2015/07/27 21:07:43 | 作者:HTML5学堂(码匠) | 分类:PHP后台技术 | 关键词:数据库,MySQL,SQL,Oracle

SQL Server、Oracle及MySQL的区别

HTML5学堂:之前虽然已经书写过几种数据库的区别,但是更加倾向于理论类的知识,而没有从实战角度来讨论SQL Server、Oracle及MySQL的区别,这几天在给HTML5-5班学生备课时,翻阅互联网资料,看到这篇很不错的文章,借用过来与大家分享。在此,很感谢这位朋友的分享。

HTML5学堂-利利在此郑重声明:本篇文章来自于互联网——知乎用户 孙文亮。自己本身对PHP后台了解是2009年的事儿了,后来主要研究的HTML5,因此并没有对这些数据库有很深入的认识,之前虽然已经书写过几种数据库的区别,但是更加倾向于理论类的知识,而没有从实战角度来讨论三者的区别,这几天在给HTML5-5班学生备课时,翻阅互联网资料,看到这篇很不错的文章,借用过来与大家分享。在此,很感谢这位朋友的分享~以下为引用的原文(有部分文字的调整)。

关于数据库的区别,对于学习HTML5/前端的朋友们,个人建议,在这一大长段内容当中,抓住核心——SQL是基本语言,而其他MySQL、Oracle等都是数据库系统,根据项目的规模大小,后台人员会选择不同的数据库,但是对于前端来说,需要了解的基本数据库语言是相同的。

SQL

SQL是一种语言,而SQL Server、Oracle及MySQL都是一种数据库系统,前者不依赖于后者而存在,但是SQL是构成三种数据库系统的基本语法(上大学学计算机的同学可能有人接触过Access,其实也是数据库系统的一种,基于的仍然是SQL语言)

历史上的不同

Oracle

Oracle:中文译作甲骨文,这是一家传奇的公司,有一个传奇的大老板Larry Ellision。 Ellision 32岁还一事无成,读了三个大学,没得到一个学位文凭,换了十几家公司,老婆也离他而去。开始创业时只有1200美元,却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番。

Oracle成立于1977年,早期的理论基础,反而来自于一篇IBM的论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》。作者CODD选取了关系代数的五种运算,并基于运算,架构了一种新型的数据存储模型。基于这种模型,Oracle成为了一个非常典型的关系数据库。因此也变的严谨、安全、高速、稳定,并且变的越来越庞大。

由于其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点,使其在传统数据库应用中大杀四方,金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle,早些年的时候,世界500强几乎100%都是Oracle的用户。

MySQL

MySQL :MySQL的最初的核心思想,主要是开源、简便易用。其开发可追溯至1985年,而第一个内部发行版本诞生,已经是1995年。到1998年,MySQL已经可以支持10中操作系统了,其中就包括win平台。但依然问题多多,如不支持事务操作、子查询 、外键、存储过程和视图等功能。下图是一个截止至2014年的数据库市场占有率(HTML5学堂备注:原文为2006年占有率,当前搜索了一下2014年的占有率图,已替换为最新的图片)

数据库占有率

MySQL的爆发实际是在01、02年,尤其是02年发布的4.0 Beta版,正式选定InnoDB作为默认引擎,对事务处理能力及数据缓存能力有了极大的提高。同年4.1版开始支持子查询,至此MySQL终于蜕变成一个成熟的关系型数据库系统。05年的5.0版本又添加了存储过程、服务端游标、触发器、查询优化以及分布式事务功能,但同年被Oracle抄了后路,InnoDB被Oracle收编。08年,MySQL被Sun收购,09年,Oracle收购了Sun和MySQL。

由于MySQL的早期定位,其主要应用场景就是互联网开发。基本上,互联网的爆发成就了MySQL,LAMP架构风靡天下。而由于MySQL更多的的追求轻量、易用,以及早期的事物操作及复杂查询优化的缺失,在传统的数据库应用场景中,份额极少。

SQL Server

SQL Server:一提到SQL Server,大家一般都只想到Microsoft SQL Server,而非Sybase SQL Server。SQL Server最初是由Microsoft, Sybase and Ashton-Tate三家公司拦下的生意,是为IBM(又出现了)公司的OS/2操作系统开发的。随着OS/2项目的失败,大家也分道扬镳。 Microsoft自然转向自己的win操作系统,作为windows NT软件方案的一部分。而Sybase则专注于Linux/Unix方向的数据库开发。

MS SQL Server主要面向中小企业。其最大的优势就是在于集成了MS公司的各类产品及资源,提供了强大的可视化界面、高度集成的管理开发工具,在快速构建商业智能(BI)方面颇有建树。 MS SQL Server是MS公司在软件集成方案中的重要一环,也为WIN系统在企业级应用中的普及做出了很大贡献。

典型应用场景

关于“大型数据库”,并没有严格的界定,有说以数据量为准,有说以恢复时间为准。如果综合数据库应用场景来说,大型数据库应用有以下特点:海量数据、高吞吐量;复杂逻辑、高计算量,以及高可用性。从这点上来说,Oracle,DB2就是比较典型的大型数据库,Sybase SQL Server也算是吧。下面分别说明之前三种数据库的应用场景。

Oracle

Oracle的应用,主要在传统行业的数据化业务中,比如:银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务;零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。此外,高新制造业如芯片厂也基本都离不开Oracle;电商也有很多使用者,如京东(正在投奔Oracle)、阿里巴巴(计划去Oracle化)。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持,在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。一个典型场景是这样的:

某电信公司(非国内)下属某分公司的数据中心,有4台Oracle Sun的大型服务器用来安装Solaris操作系统和Oracle并提供计算服务,3台Sun Storage磁盘阵列来提供Oracle数据存储,12台IBM小型机,一台Oracle Exadata服务器,一台500T的磁带机用来存储历史数据,San连接内网,使用Tuxedo中间件来保证扩展性和无损迁移。建立支持高并发的Oracle数据库,通过OLTP系统用来对海量数据实时处理、操作,建立高运算量的Oracle数据仓库,用OLAP系统用来分析营收数据及提供自动报表。总预算约750万美金。

MySQL

MySQL基本是生于互联网,长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向,MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差,同时价格便宜,安装使用简便快捷,深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性,针对一些对数据库有特别要求的应用,可以通过修改代码来实现定向优化,例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用场景是:

某互联网公司,成立之初,仅有PC数台,通过LAMP架构迅速搭起网站框架。随着业务扩张、市场扩大,迅速发展成为6台Dell小型机的中型网站。现在花了三年,终于成为垂直领域的最大网站,计划中的数据中心,拥有Dell机架式服务器40台,总预算20万美金。

MS SQL Server

MS SQL Server。windows生态系统的产品,好处坏处都很分明。好处就是,高度集成化,微软也提供了整套的软件方案,基本上一套win系统装下来就齐活了。因此,不那么缺钱,但很缺IT人才的中小企业,会偏爱 MS SQL Server 。例如,自建ERP系统、商业智能、垂直领域零售商、餐饮、事业单位等等。

1996年,Bill Gates亲自出手,从Borland挖来了大牛Anders,搞定了C#语言。微软02年搞定了http://ASP.NET。成熟的.NET、Silverlight技术,为 MS SQL Server赢得了部分互联网市场,其中就有曾经的全球最大社交网站MySpace,其发展历程很有代表性,可作为一个比较特别的例子。其巅峰时有超过1.5亿的注册用户及每月400亿的访问量。应该算是MS SQL Server支撑的最大的数据应用了。

架构上的区别

其实要说执行的区别,主要还是架构的区别。正是架构导致了相同SQL在执行过程中的解释、优化、效率的差异。这里只做粗略说明,就不细说了:

Oracle

Oracle: 数据文件包括:控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件。这是根据文件功能行进行划分,并且所有文件都是二进制编码后的文件,对数据库算法效率有极大的提高。由于Oracle文件管理的统一性,就可以对SQL执行过程中的解析和优化,指定统一的标准:

RBO(基于规则的优化器)、CBO(基于成本的优化器)

通过优化器的选择,以及无敌的HINT规则,给与了SQL优化极大的自由,对CPU、内存、IO资源进行方方面面的优化。

MySQL

MySQL:最大的一个特色,就是自由选择存储引擎。每个表都是一个文件,都可以选择合适的存储引擎。常见的引擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于这种开放插件式的存储引擎,比如要求数据库与引擎之间的松耦合关系。从而导致文件的一致性大大降低。在SQL执行优化方面,也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋,而且只支持极简单的HINT。

SQL Server

SQL Server :数据架构基本是纵向划分,分为:Protocol Layer(协议层), Relational Engine(关系引擎), Storage Engine(存储引擎), SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程,其中Relational Engine中的优化器,是基于成本的(CBO),其工作过程跟Oracle是非常相似的。在成本之上也是支持很丰富的HINT,包括:连接提示、查询提示、表提示。

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