Сравнение ms sql и postgresql. MSSQL или PostgreSQL? Тестирование

В связи со стремительной девальвацией рубля, покупать СУБД Microsoft SQL стало очень дорого, а для некоторых компаний стоимость этих лицензий стала совсем «неподъемной». В данный момент чтобы развернуть сервер Microsoft SQL для 20 пользователей необходимо купить такие лицензии:

1 лицензия на операционную систему (WinSvrStd 2012R2)

20 лицензий на подключение к серверу (WinSvrCAL 2012)

1 лицензия на сервер СУБД (SQLSvrStd 2014)

20 лицензий на подключение к СУБД (SQLCAL 2014)

Ориентировочная стоимость такого пакета 275 000 руб., что для компании, в которой всего 20 человек достаточно дорого. Данных затрат можно избежать, если создать сервер СУБД на свободном ПО. Поставить операционную систему семейства Linux и бесплатную версию СУБД - PostgreSQL . На таком сервере без проблем можно развернуть сервер 1С предприятия, а также другие роли, которые потенциально могут быть совмещены c ролью баз данных, например WebServer или файловое хранилище.

Так как использовать свободное ПО очень привлекательно с финансовой точки зрения, было решено проверить, на сколько это хорошо с точки зрения производительности.

Тестирование производительности 1С:

Для выполнения теста было взято оборудование и программное обеспечение, указанное в таблице 1. Физический сервер для обоих стендов использовался один и тот же, менялось только ПО. Настройки обоих СУБД использовались по-умолчанию и в статье мы их подробно не расписываем. Дистрибутив PostGreSQL с соответсвующими патчами были взят с сайта компании 1С, версия - последняя из доступных на данном сайте.

Таблица 1. Тестовые стенды

Характеристики	Стенд №1	Стенд №2
Операционная система	CentOS 6	Windows Server 2012R2
	PostgreSQL 9.3.3	Microsoft SQL Server 2012R2
Центральный процессор	Intel Core i 5 3330 (3.0 Ghz )
Оперативная память	24 GB DDD 3 1333 Ghz
Жесткий диск	SSD 240 Gb Intel

Для начала был выполнен «тест Гилева», который показал незначительное преимущество стенда номер 2, против стенда со свободным ПО.

Результаты смотрим ниже, разница в значениях получилась всего 3%.

Для информации: «тест Гилева» - популярный синтетический тест 1С, который выполняет ряд стандартных операций – чем быстрее тест выполняется, тем выше оценка. Оценка выполняется в условных единицах. Полученную оценку можно сравнить с прилагаемой к тесту шкале, которая покажет на сколько высока производительность текущей системы.

Рисунок 1. Результат теста Гилева. Стенд №2 СУБД MS SQL

Рисунок 2. Результат теста Гилева. Стенд №1 СУБД PostgreSQL

Далее решено было тестирование выполнить по методике APDEX . Суть метода заключается в измерении времени выполнения основных операций в 1С, замеры проводятся несколько раз на протяжении определенно периода времени. Далее полученный результат сравнивается с приемлемым временем выполнения той или иной операции.

Для этого взяли реальную рабочую базу одной из самых тяжелых конфигураций 1С, характеристики базы указаны в таблице №2.

Таблица 2. Характеристики тестовой базы

Замерялось время выполнения 7-ми стандартных операций с объектами в базе. Каждый тест выполнялся 10 раз и выводилось среднее значение. Замеры проводились с использованием толстого клиента через локальную сеть. Клиент устанавливался на рабочую станцию под управлением Windows 7. Тесты также пробовали запускать с клиента установленного на Ubuntu Linux , но он работал не стабильно и все тесты решено было выполнять только с клиента на Windows .

Таблица 3. Результаты APDEX

Ключевая операция		Время выполнения в секундах		Отклонение
Ключевая операция		Стенд №2 (MSSQL )	Стенд №1 (Свободное ПО)	Отклонение
Открытие документа	Заказ клиента
Проведение документов	Заказ клиента
Проведение нового документа	Документ объект: Заказ клиента
Сформирован отчет	Анализ доходов расходов
Сформирован отчет	Ведомость по партиям товаров
Сформирован отчет	Ведомость по товарам на складах
Сформирован отчет	Расчеты с клиентами

В среднем наша реальная база при использовании MSSQL работала на 45% быстрее, чем на стенде со свободным ПО. На некоторых тестах отрыв был очень значителен, а на таких как, например проведение нового документа составлял всего 11%.

Вывод:

1C на СУБД MSSQL работает примерно в 1,5 быстрее, чем на PostgreSQL. Соответственно, если есть возможность купить или арендовать лицензии MSSQL, лучше использовать его для более высокой производительности. Для небольших и ненагруженных баз можно попробовать использовать версию MSSQL Express. Тестов с ней мы не проводили, поэтому она может показать себя по производительности как лучше так и хуже PostgreSQL. Данная редакция ограничена использованием 1 процессора и 1 Гб ОЗУ, также не работает с базами более 10Гб. Если база дорастет до такого размера, то она остановиться и перестанет работать полностью, но как показывает практика, если в базе работает 15-20 пользователей, то комфортно можно работать при размере базы 4-5ГБ, далее база начинает сильно тормозить.

Оценка «тестом Гилева» показывает крайне незначительное превосходство MSSQL, что позволяет сделать предположение о том, что другие базы 1С могут работать на PostgreSQL так же хорошо, как и на MSSQL, а возможно и быстрее. Перед выбором СУБД рекомендуем провести тесты на своей конкретной базе и сравнить полученные результаты.

Использование СУБД PostgreSQL для развертывания на нем 1С является приемлемым решением в условиях ограниченного бюджета. База будет работать не так быстро как на MSSQL , но зато не нужно платить за лицензии.

В конце 2017 года мы провели новые тесты и опубликовали их в очередной статье .

Ещё одним способом сэкономить при использовании 1С является решение - взять сервер 1С в аренду .

Системная интеграция. Консалтинг

И сейчас встал выбор СУБД для хранения основных данных. Начинал разработку на MySQL, но сейчас не уверен в выборе. Переезд на другую СУБД на данном этапе для меня не составит проблем (использую PDO). далек от ясного понимания что такое «высокие нагрузки» для СУБД. Просто по моим расчетам примерно через год база будет весьма увесистой (см. ниже)

Основной выбор стоит между MySQL, PostgreSQL, MariaDB. Также, возможен, но не приветствуется вариант Microsoft SQL Server на Windows Azure

Ситуация такова:

Сложных запросов к базе нет. Максимум JOIN из двух таблиц
Бо льшая часть запросов - чтение
Есть одна самая важная и «главная» таблица (структура таблицы ниже под спойлером). Таблица будет расти примерно на 10-30 тысяч записей в сутки. Запись данных в эту таблицу - самое главное!
Бо льшая часть запросов на чтение будет как раз к «главной» таблице. По этой таблице будет осуществляться поиск по любому из полей (в крайне редких случаях ~0.5% - по нескольким сразу). Поиск должен осуществляться быстро (не смотря на пункт №3)
К «главной» таблице скорее всего будут добавлены индексы к каждому из полей сразу для двух полей (ownerID и Имя поля т.к. ownerID будет указан во всех запросах). Быстрый поиск будет нужен по любому из полей, но это не столь приоритетная задача. (Или лучше использовать Sphinx?)
Львиная доля запросов (~80%) на чтение к «главной» таблице - простые select"ы по индексам from и personalID с limit = 20. Остальные запросы по любым другим полям по индексам (которых пока нет) ownerID и Имя поля, также с limit = 20
Изменения данных в записях «главной» таблицы будут происходить крайне редко. Никакие записи из таблицы удаляться не будут.
Поддержка транзакций и внешних ключей не обязательна
Нужна возможность репликации данных типа master-slave
Возможность шардинга на уровне СУБД приветствуется
Крайне важна надежность БД (т.е. такой крах, как у MyISAM с ручным восстановлением сразу отпадает)
К «главной» таблице могут добавляться новые поля. Это конечно крайне редкое явление и далеко не самое важное требование, но добавление нового столбца к таблице размером с десяток ГБ для MySQL весьма длительный процесс, а выносить новые поля в отдельную таблицу очень не хочется
Всё это по-началу будет крутиться на таком вот выделенном сервере
Другие таблицы будут расти медленно, и обращения к ним будут достаточно редкими, за них я не переживаю. Часто обновляемые данные у меня крутятся в redis"e

Структура «главной» таблицы CREATE TABLE IF NOT EXISTS `clients` (`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `personalID` int(11) NOT NULL, `ownerID` int(11) NOT NULL, `fromID` int(11) NOT NULL DEFAULT "4", `fromDomain` varchar(255) NOT NULL, `datetime` datetime NOT NULL, `status` int(11) NOT NULL DEFAULT "0", `paid` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT "0", `paymentType` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT "1", `wmSum` float NOT NULL DEFAULT "0", `wmCommission` float NOT NULL DEFAULT "20", `sysNumber` varchar(14) NOT NULL, `sysNumberLastUpdate` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `sysNumberStatus` varchar(250) NOT NULL, `timezone` float NOT NULL, `comment` varchar(500) NOT NULL, `countryID` int(11) NOT NULL, `postIndex` varchar(6) NOT NULL, `region` varchar(500) NOT NULL, `city` varchar(500) NOT NULL, `address` varchar(500) NOT NULL, `fio` varchar(500) NOT NULL, `phone` varchar(15) NOT NULL, `email` varchar(255) NOT NULL, `price` float NOT NULL, `quantity` int(11) NOT NULL DEFAULT "1", `label` varchar(30) NOT NULL, `tag` int(11) NOT NULL, `ip` varchar(15) NOT NULL, `referer` varchar(200) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `from` (`ownerID`,`fromID`), KEY `paid` (`paid`), KEY `status` (`status`), KEY `label` (`label`), KEY `sysNumberLastUpdate` (`sysNumberLastUpdate`), KEY `personalID` (`ownerID`,`personalID`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

P.S. Желающих отправить меня гуглить прошу даже не отвечать. Найти информацию по сравнению актуальных версий разных СУБД мне не удалось, а изучать возможности, плюсы и минусы PostgreSQL, Microsoft SQL Server и MariaDB для человека, который с ними не работал весьма долгая задача. Да и в MySQL я далеко не эксперт, и подобный крупный проект для меня дело новое, да и возможности MySQL от версии к версии отличаются. Единственное, что я точно знаю, так это то, что таблицы типа MyISAM в MySQL мне точно не подойдут

Вопрос задан более трёх лет назад
39571 просмотр

А мне вот все лень сделать аналогичное. Только хотел проверить реальную базу на 300гигов. Поднять на скуле, на постгря, сделлать основные операции, типо проведения года, отмена проведения, тестирование и исправление со всеми галочками, бекапы, основные отчеты.
Но вот смотрю по заголовку вашей статьи и думаю - вау, круто... Теперь не надо париться, вот человек хороший сделал уже что то:) Открываю статью... Ан нет, все то же - бесполезные тесты, тема ни о чем, еще и в пдф, еще и аж 2 страницы... И даже без объяснения тестов... Ну хорошо, что они от гилева или нет? Т.е. в статье ничего не подняли, перенесли все в пдф? зачем? $m мало? Попросите - я вам перечислю. Но не надо таких вещей, с такими умными анонсами - делать так убого. Люди не правильно поймут.

Ну теперь по делу давайте:

Некоторые авторитетные товарищи прямо и недвусмысленно отказываются отвечать на вопрос: "Какая СУБД лучше?". Другие - менее авторитетные товарищи - говорят: "Только MS SQL Server принесет счастье в ваш дом". Третьи - уже совсем не авторитетные товарищи - несут в массы мнение об опенсорсе как единственном обладающем реальной производительностью железа ПО; а в продуктах Microsoft через строчку Sleep(random) понатыкано.

В целях выяснения - кто же прав - и была задумана эта статья. А поскольку каждое мнение должно быть аргументировано - было проведено сравнительное тестирование производительности для следующих продуктов:

Microsoft SQL Server 2008 R2
PostgreSQL для Linux
PostgreSQL для Windows

Круто:) Вот тут явно не хватает данных из пдф, так как если бы я тут увидел что вы все это разворачивали на XP, то я бы просто закрыл эту статью:) Далее веселее - виндовс x86, сервер 1с x64, эммм... ну ладно.

Если бы вы читали анонсы 1С, то вы бы увидели, что они ооооочень много нового сделали именно под MSSQL2012, т.е. вы заведомо сравнивали не пойми что с не пойми чем.

Про разные уровни изоляций систем - вы сказали вскольз, это улыбнуло. Давайте подумаем - почему 1С вешают на скуль в 99% случаях? верно - многопользовательский режим, блокировки и т.д., но вы сочли это мелкой задачей - на которую не стоит обращать внимание:)

З.Ы. Все хорошо, продолжайте в том же духе, просто вы делайте немного более глубокие тесты, описывайте более детально - что вы делаете и почему. Рассказывайте про свои мысли в каждом этапе. Без этого всего - вес этой статьи равен нулю.

З.З.Ы. Ставлю плюс авансом и надеюсь на более расширенный анализ.

З.З.З.Ы. Приведите в публикации аналогичные статьи отсюда, с других ресурсов, покажите что ваши данные сходятся с ними, или нет, и почему? Я надеюсь вы диплом сами писали, а не покупали? Если да, то просто берите структуру построения диплома - за основу.

PostgreSQL

В преддверии своего доклада на конференции PGCONF.RUSSIA 2015 я поделюсь некоторыми наблюдениями о важных различиях между СУБД MySQL и PostgreSQL. Этот материал будет полезен всем тем, кого уже не устраивают возможности и особенности MySQL, а также тем, кто делает первые шаги в Postgres. Конечно, не стоит рассматривать этот пост как исчерпывающий список различий, но для принятия решения в пользу той или иной СУБД его будет вполне достаточно.

Репликация

Тема моего доклада «Асинхронная репликация без цензуры, или почему PostgreSQL завоюет мир», и репликация одна из самых больных тем для нагруженных проектов использующих MySQL. Проблем много - корректность работы, стабильность работы, производительность - и на первый взгляд они выглядят несвязанными. Если же посмотреть в историческом контексте, то мы получаем интересный вывод: MySQL репликация имеет столько проблем потому, что она не была продумана, а точкой невозврата была поддержка storage engine (подключаемых движков) без ответов на вопросы «как быть с журналом?» и «как различным storage engine участвовать в репликации». В 2004 году в PostgreSQL рассылке пользователь пытался «найти» storage engine в исходном коде PostgreSQL и сильно удивился, что их нет. В процессе дискуссии кто-то предложил добавить эту возможность PostgreSQL, и один из разработчиков ответил «Ребята, если мы так сделаем, у нас будут проблемы с репликацией и с транзакциями между движками».

The problem is that many storage management systems… often do their own WAL and PITR. Some do their own buffer management, locking and replication/load management too. So, as you say, its hard say where an interface should be
abstracted.

ссылка на это письмо в postgresql mailing list

Прошло более 10 лет, и что мы видим? В MySQL есть раздражающие проблемы с транзакциями между таблицами разных storage engine и у MySQL проблемы с репликацией. За эти десять лет у PostgreSQL появились подключаемые типы данных и индексы, а также есть репликация - т. е. преимущество MySQL было нивелировано, в то время как архитектурные проблемы MySQL остались и мешают жить. В MySQL 5.7 попытались решить проблему производительности репликации, распараллелив её. Поскольку проект на работе очень чувствителен к производительности репликации в силу своего масштаба, я попытался протестировать, стало ли лучше. Я нашёл, что параллельная репликация в 5.7 работает медленней однопоточной в 5.5, и лишь в отдельных случаях - примерно также. Если вы сейчас используете MySQL 5.5 и хотите перейти на более свежую версию, то учтите, что для высоконагруженных проектов миграция невозможна, поскольку репликация просто перестанет успевать выполняться.

После доклада на highload, в Oracle приняли к сведению разработанный мной тест и сообщили, что попытаются исправить проблему; недавно мне даже написали, что смогли увидеть параллелизм на своих тестах, и выслали настройки. Если не ошибаюсь, при 16 потоках появилось незначительное ускорение по сравнению с однопоточной версией. К сожалению, до сих пор не повторил свои тесты на предоставленных настройках - в частности потому, что с такими результатами наши проблемы всё равно остаются актуальными.

Точные причины такой регрессии производительности неизвестны. Было несколько предположений - например, Кристиан Нельсен, один из разработчиков MariaDB, у себя в блоге писал о том, что могут быть проблемы с перфоманс-схемой, с синхронизацией тредов. Из-за этого наблюдается регрессия в 40%, которая видна на обычных тестах. Oracle-разработчики это опровергают, и меня даже убедили, что её нет, видимо, я вижу какую-то другую проблему (и сколько же их всего?).

В MySQL репликации проблемы со storage engine усугубляются выбранным уровнем репликации - они логические, в то время как в PostgreSQL - физические. В принципе, у логической репликации есть свои преимущества, она позволяет сделать больше всяких интересных штук, об этом в докладе я тоже упомяну. Но PostgreSQL даже в рамках своей физической репликации уже сводит все эти преимущества на нет. Иными словами, почти все, что есть в MySQL, уже можно сделать и в PostgreSQL (либо будет можно в ближайшем будущем).

На реализацию низкоуровневой физической репликации в MySQL можно не надеяться. Проблема в том, что там вместо одного журнала (как в PostgreSQL) их получается два или четыре - смотря как посчитать. PostgreSQL просто коммитит запросы, они попадают в журнал, и этот журнал используется в репликации. PostgreSQL-репликация суперстабильна, потому что она использует тот же журнал, что и при операциях восстановления после сбоев. Этот механизм давно написан, хорошо оттестирован и оптимизирован.

В MySQL ситуация другая. У нас есть отдельный журнал InnoDB и журнал репликации, и нужно коммитить и туда, и туда. А это two-phase commit между журналами, который по определению работает медленно. То есть мы не можем просто взять и сказать, что мы повторяем транзакцию из InnoDB-журнала - приходится разбираться, что за запрос, запускать его заново. Если даже это логическая репликация, на уровне строчек, то эти строчки нужно искать в индексе. И мало того, что приходится сделать большое количество работы, чтобы выполнить запрос - он при этом снова будет писаться в свой InnoDB-журнал уже на реплике, что для производительности явно нехорошо.

В PostgreSQL в этом смысле архитектура на порядок продуманней и лучше реализована. Недавно в нём анонсировали возможность под названием Logical Decoding - которая позволяет сделать всякие интересные штуки, которые очень тяжело сделать в рамках физического журнала. В PostgreSQL это надстройка сверху, logical decoding позволяет работать с физическим журналом так, будто он логический. Именно эта функциональность скоро уберёт все преимущества MySQL репликации, кроме, возможно, размера журнала - statement-based репликация MySQL будет выигрывать - но у statement-based репликации MySQL есть совершенно дикие проблемы в самых неожиданных местах, и не стоит считать её хорошим решением (про это всё я тоже буду говорить в докладе).

Кроме того, для PostgreSQL есть триггерная репликация - это Tungsten, который позволяет делать то же самое. Триггерная репликация работает следующим образом: ставятся триггеры, они заполняют таблицы или пишут файлы, результат отправляется на реплику и там применяется. Именно через Tungsten, насколько я знаю, делают миграцию из MySQL в PostgreSQL и наоборот. В MySQL же логическая репликация работает прямо на уровне движка, и другой ее сделать сейчас уже нельзя.

Документация

У PostgreSQL документация гораздо лучше. В MySQL она формально вроде даже есть, но смысл отдельных опций понять бывает тяжело. Вроде написано, что они делают, но чтобы понять, как их правильно настраивать, нужно использовать неофициальную документацию, искать статьи на эти тему. Часто нужно понимать архитектуру MySQL, без этого понимания настройки выглядят какой-то магией.

Например, так «выстрелила» компания Percona: они вели MySQL Performance Blog, и в этом блоге было множество статей, в которых рассматривались отдельные моменты эксплуатации MySQL. Это принесло бешеную популярность, привело клиентов в консалтинг, позволило привлечь ресурсы для запуска разработки собственного форка Percona-Server. Существование и востребованность MySQL Performance Blog доказывают, что официальной документации просто недостаточно.

У PostgreSQL фактически все ответы есть в документации. С другой стороны, я слышал много критики при сравнении документации PostgreSQL со «взрослой» Oracle. Но это, на самом деле, очень важный показатель. MySQL с взрослым Oracle никто не пытается сравнивать вообще - это было бы смешно и нелепо - а PostgreSQL уже начинают сравнивать вполне серьезно, PostgreSQL-коммьюнити эту критику слышит и работает над улучшением продукта. Это говорит о том, что он по своим возможностям и производительности начинает конкурировать со столь мощной системой как Oracle, на которой работают мобильные операторы и банки, в то время как MySQL остаётся сидеть в нише веб-сайтов. И проекты-гиганты, доросшие до большого количества данных и пользователей, хлебают горе с MySQL большой ложкой, постоянно упираясь в его ограничения и архитектурные проблемы, которые невозможно исправить, затратив разумное количество сил и времени.

Примером таких крупных проектов на PostgreSQL является 1C: PostgreSQL идёт как опция вместо Microsoft SQL, а Microsoft SQL действительно фантастическая СУБД, одна из самых мощных. PostgreSQL может заместить MS SQL, а попытка заместить его MySQL… давайте опустим завесу жалости над этой сценой, как писал Марк Твен.

Стандарты

PostgreSQL соответствует стандартам SQL-92, SQL-98, SQL-2003 (реализованы все его разумные части) и уже работает над SQL-2011. Это очень круто. Для сравнения, MySQL не поддерживает даже SQL-92. Кто-то скажет, что в MySQL такая цель просто не ставилась разработчиками. Но нужно понимать, что разница между версиями стандарта заключается не в мелких изменениях - это новые функциональные возможности. То есть в тот момент, когда MySQL говорил: «Мы не будем следовать стандарту», они не просто вносили какие-то мелкие различия, из-за которых MySQL тяжело поддержать, они еще закрывали дорогу к реализации многих нужных и важных возможностей. Там до сих пор нет нормально оптимизатора. То, что там называется оптимизацией, в PostgreSQL называется «парсер» плюс нормализации. В MySQL это лишь план выполнения запросов, без разделения. И MySQL к поддержке стандартов придут еще очень нескоро, поскольку на них давит груз обратной совместимости. Да, они хотят, но лет через пять, может, что-нибудь у них появится. В PostgreSQL есть уже все и сейчас.

Производительность и сложность администрирования

С точки зрения простоты администрирования сравнение не в пользу PostgreSQL. MySQL администрировать гораздо проще. И не потому, что в этом смысле он лучше продуман, а просто гораздо меньше умеет делать. Соответственно, и настраивать его проще.

У MySQL есть проблема со сложными запросами. Например, MySQL не умеет спускать группировку в отдельные части union all. Разница между двумя запросами - на нашем примере группировка по отдельным таблицам и union all сверху работала в 15 раз быстрее, чем union all и потом группировка, хотя оптимизатор должен оба запроса приводить в одинаковый, эффективный план выполнения запроса. Нам придется делать генерацию таких запросов руками - т. е. тратить время разработчиков на то, что должна делать база.

«Простота» MySQL вытекает, как можно увидеть выше, из крайне бедных возможностей - MySQL работает просто хуже и требует больше времени и усилий во время разработки. В противоположность этому, у PostrgreSQL есть гистограммы и нормальный оптимизатор, и он выполнит такие запросы эффективно. Но если есть гистограммы, значит, есть их настройки - как минимум bucket size. Про настройки нужно знать и в отдельных случаях их менять - следовательно, нужно понимать, что это за настройка, за что она отвечает, уметь распознавать такие ситуации, увидеть выбрать оптимальные параметры.

Изредка случается, что умелость PostrgreSQL может помешать, а не помочь. В 95% случаев все хорошо работает - лучше, чем MySQL, - а какой-то один дурацкий запрос работает гораздо медленнее. Или всё работает хорошо, а потом внезапно (с точки зрения пользователя) по мере роста проекта некоторые запросы стали работать плохо (стало больше данных, стал выбираться другой план выполнения запроса). Скорее всего, для исправления достаточно запустить analyze или немножко покрутить настройки. Но нужно знать, что делать и как это делать. Как минимум, нужно прочитать документацию PostgreSQL на эту тему, а читать документацию почему-то не любят. Может потому, что в MySQL от неё мало помощи? :)

Подчеркну, что PostgreSQL в этом смысле не хуже, просто он позволяет отложить проблемы, а MySQL сразу их вываливает и приходится тратить время и деньги на их решение. В этом смысле MySQL работает всегда стабильно плохо, и еще на этапе разработки люди эти особенности учитывают: делают все максимально простым способом. Это относится только к производительности, точнее, к способам её достижения и к её прогнозируемости. В плане корректности и удобства PostgreSQL на голову выше MySQL.

Так что же выбрать?

Чтобы определиться с выбором между MySQL и PostgreSQL для конкретного проекта, прежде всего нужно ответить на другие вопросы.

Во-первых, какой опыт есть у команды? Если вся команда имеет 10 лет опыта работы с MySQL и нужно запуститься как можно быстрее, то не факт, что стоит менять знакомый инструмент на незнакомый. Но если сроки не критичны, то стоит попробовать PostgreSQL.

Во-вторых, нужно не забывать про проблемы эксплуатации. Если у вас не высоконагруженный проект, то с точки зрения производительности разницы между этими двумя СУБД нет. Зато у PostgreSQL есть другое важное преимущество: он более строгий, делает больше проверок за вас, дает меньше возможности ошибиться, и это в перспективе огромное преимущество. Например, в MySQL приходится писать собственные инструменты для верификации обычной ссылочной целостности базы. И даже с этим могут быть проблемы. В этом смысле PostgreSQL инструмент более мощный, более гибкий, разрабатывать на нем приятнее. Но это во многом зависит от опыта разработчика.

Подводя итог: если у вас простенький интернет-магазин, нет денег на админа, нет серьезных амбиций перерасти в большой проект и есть опыт работы с MySQL - то берите MySQL. Если предполагаете, что проект будет популярным, если он большой, его будет тяжело переписать, если в нём сложная логика и связи между таблицами - возьмите PostgreSQL. Даже из коробки он у вас будет работать, поможет в разработке, сэкономит время, и вам проще будет расти.