PostgreSQL vs. SQL Server: 16 entscheidende Unterschiede

Mit einer großen Auswahl an Datenbanken auf dem Markt können Benutzer oft über PostgreSQL oder SQL Server nachdenken, um die bessere Option für ihren Anwendungsfall auszubügeln. Unternehmen, die PostgreSQL für ihren Betrieb nutzen, möchten möglicherweise zu einer Datenbank wie Microsoft SQL Server wechseln, da diese hauptsächlich für verschiedene Data-Warehousing-Lösungen, E-Commerce und andere Geschäftsbereiche geeignet ist.

In der Vergangenheit war Microsoft SQL Server ein Favorit für Organisationen, die von anderen Microsoft-Produkten abhängig waren, aber PostgreSQL hat nicht nur wegen der Vorteile von Open Source, sondern auch wegen seiner aktiven Community schnelle Fortschritte gemacht, um an die Spitze der Nische aufzusteigen Benutzer und praktische Funktionen.

Das bringt uns zu dieser Diskussion. Der Vergleich von PostgreSQL und SQL Server wird Ihnen helfen, die möglichen Vorteile und Kompromisse der beiden Systeme besser zu verstehen und herauszufinden, welches für Ihren Zweck besser geeignet ist.

Lassen Sie uns graben!

Was ist PostgreSQL?

PostgreSQL hat sich als fortschrittliche Open-Source-Datenbank der Enterprise-Klasse etabliert, die sowohl JSON- (nicht relationale) als auch SQL- (relationale) Abfragen unterstützt. Hinter diesem leistungsstarken und stabilen Datenbankverwaltungssystem stehen über dreißig Jahre aktiver Community-Entwicklung, die zu seinem Ruf für Integrität, Zuverlässigkeit, Belastbarkeit, Leistung und Korrektheit beigetragen haben.

PostgreSQL wird als Hauptdatenlager oder Datenspeicher für verschiedene mobile, Web-, Analyse- und Geodatenanwendungen verwendet. PostgreSQL kann auch auf eine lange Geschichte der Unterstützung erweiterter Datentypen sowie der Leistungsoptimierung zurückblicken, die häufig bei seinen kommerziellen Datenbank-Gegenstücken wie Microsoft SQL Server und Oracle zu finden ist.

PostgreSQL ist nicht nur kostenlos und Open Source, sondern auch in hohem Maße erweiterbar. Sie können beispielsweise benutzerdefinierte Funktionen generieren, Ihre Datentypen definieren und sogar Code aus verschiedenen Programmiersprachen schreiben, ohne Ihre Datenbank neu kompilieren zu müssen!

Geschichte

Hier ist ein kurzer Überblick über PostgreSQL im Laufe der Jahre:

• Ingres wurde erstmals 1977 entwickelt.
• Michael Stonebraker und seine Mitarbeiter entwickelten Postgres im Jahr 1986.
• 1990 wurde PostgreSQL um Unterstützung für PL/pgSQL- und ACID-Konformität erweitert.
• NYCPUG (New York City PostgreSQL User Group) trat bereits 2013 der PgUS (United States PostgreSQL Association) bei.
• 2014 läutete die PGconf eine neue Ära für PostgreSQL-Benutzer ein.

Haupteigenschaften

Lassen Sie uns nun einen Blick auf einige Funktionen von PostgreSQL werfen, die es zu einem so unverzichtbaren Werkzeug auf dem Markt machen:

• Einhaltung von Standards und Zuverlässigkeit: Die Write-Ahead-Protokollierung von PostgreSQL ermöglicht es, sich als hochgradig fehlertolerante Datenbank hervorzuheben. PostgreSQL ist außerdem ACID-kompatibel und bietet volle Unterstützung für Ansichten, Fremdschlüssel, Trigger, Joins und gespeicherte Prozeduren in verschiedenen Sprachen. Es enthält die meisten SQL: 2008-Datentypen, einschließlich BOOLEAN, NUMERIC, INTEGER, DATE, VARCHAR, TIMESTAMP, INTERVAL und CHAR.
• Robuste Erweiterungen: PostgreSQL enthält robuste Feature-Sets wie Point-in-Time-Recovery, Multi-Version Concurrency (MVCC), Tablespaces, granulare Zugriffskontrollen und Online-/Hot-Backups. PostgreSQL ist auch gebietsschemaabhängig in Bezug auf Groß- und Kleinschreibung, Sortierung und Formatierung. Es ist sowohl in Bezug auf die Datenmenge, die es verwalten kann, als auch in Bezug auf die Anzahl gleichzeitiger Benutzer, die untergebracht werden können, hochgradig skalierbar.
• Open-Source-Lizenz: Sie können den PostgreSQL-Quellcode unter einer Open-Source-Lizenz nutzen, was Ihnen die Freiheit gibt, ihn kostenlos zu ändern, zu verwenden und zu implementieren, wie Sie es für richtig halten. Darüber hinaus fallen für PostgreSQL keine Lizenzkosten an, wodurch das Risiko einer übermäßigen Bereitstellung beseitigt wird. Die PostgreSQL-Community aus Enthusiasten und Mitwirkenden findet regelmäßig Korrekturen und Fehler, die zur allgemeinen Sicherheit des Datenbanksystems beitragen.

Anwendungsfälle

Die Vielseitigkeit von PostgreSQL ermöglicht den Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungsfällen wie:

• Federated-Hub-Datenbank: Die JSON-Unterstützung von PostgreSQL und fremde Daten-Wrapper ermöglichen die Verknüpfung mit anderen Datenspeichern – einschließlich NoSQL-Datentypen – und dienen als Federated-Hub für polyglotte Datenbanksysteme.
• Allzweck-OLTP-Datenbank: Sowohl große Unternehmen als auch Start-ups verwenden PostgreSQL als Hauptdatenspeicher zur Unterstützung ihrer internetbasierten Anwendungen, Produkte und Lösungen.
• Geodatenbank: PostgreSQL unterstützt geografische Objekte, wenn es mit der PostGIS-Erweiterung verwendet wird. Es kann auch als Geodatenspeicher für Geoinformationssysteme (GIS) und ortsbezogene Dienste verwendet werden.
• LAPP-Open-Source-Stack: PostgreSQL kann auch dynamische Apps und Websites als Teil einer robusten Alternative zum LAMP-Stack ausführen. LAPP steht für Linux, Apache, PostgreSQL, Perl, PHP und Python.

Was ist SQL-Server?

SQL Server wurde von Microsoft als relationales Datenbankverwaltungssystem entwickelt, das auf eine lange Geschichte zurückblicken kann, 32 Jahre, um genau zu sein. Microsoft SQL Server gilt als Softwareprodukt mit der Hauptfunktion des Abrufens und Zusammenstellens von Daten, wie sie von anderen Softwareanwendungen angefordert werden.

Diese Anwendungen können entweder auf einem anderen Computer in einem Netzwerk oder auf demselben Computer ausgeführt werden. Microsoft SQL Server hat im Laufe der Jahre viele Updates erfahren, um heute eines der am besten unterstützten und eines der renommiertesten RDBMS auf dem Markt zu werden.

SQL Server verdankt einen großen Teil seiner Popularität seinem Hersteller Microsoft. Als MS SQL Server noch in den Kinderschuhen steckte, hatte sich Microsoft bereits als Technologieriese etabliert.

SQL Server hat es geschafft, sich mit seinem breiten Spektrum an Anwendungen und Tools, die die Arbeit mit Daten vereinfachen, als Datenbankverwaltungssystem einen Namen zu machen. Die umfassende grafische Benutzeroberfläche (GUI) ermöglicht ein intuitives und einfaches Arbeiten mit der Datenbank und ermöglicht es Ihnen, Statistiken für Ihre Berichte zu erstellen.

Geschichte

Hier ist ein kurzer Überblick über Microsoft SQL Server im Laufe der Jahre:

• Die Entwicklung von SQL Server begann 1988, als Microsoft mit Sybase und Ashton-Tate zusammenarbeitete, um Software zur Datenbankwartung und -erstellung zu entwickeln, die dem Markt für Geschäftsdatenbanken von Microsoft neue Impulse geben sollte.
• SQL Server 1.0 wurde 1989 eingeführt. Damals nutzte es die System Administrator Facility (SAF), um Datenbanken zu generieren. Es hatte keine Dokumentation, aber es erlaubte Benutzern trotzdem, SQL-Abfragen auszuführen und Parameter festzulegen. Das erste Code-Snippet für Microsoft SQL Server wurde von Sybase geschrieben.
• Nach und nach wurden neuere Versionen mit mehr Verbesserungen und Funktionen veröffentlicht. SQL Server 2019 oder Aries ist die neueste Ergänzung zu einem Pantheon umfassender Versionen, da es sich darauf konzentriert, die Datenbankfunktionen noch intuitiver zu verwenden. Dazu gehören Big-Data-Cluster-Optionen, die Benutzern die Möglichkeit geben, mit riesigen Datensätzen zu arbeiten.

Haupteigenschaften

Genug Geschichtsgespräch. Werfen wir einen Blick auf ein paar zentrale Funktionen, die SQL Server zu einem so großartigen Fang machen:

• Robuste Sicherheitsplattform: Mit SQL Server können Sie Ihre Daten in Bewegung und im Ruhezustand mit integrierten Funktionen für Datenschutz, Datenklassifizierung, Warnungen und Überwachung schützen. Mit SQL Server können Sie vertrauliche Daten einfach verschlüsseln und umfangreiche Berechnungen mit verschlüsselten Daten durchführen und einen benutzerdefinierten rollenbasierten Datenzugriff mit komplexer Zeilenfilterung ermöglichen.
• Branchenführende Leistung: SQL Server weist unter Linux und Windows eine rekordverdächtige Leistung auf, da es bei TPC-H-Data-Warehousing-Workloads, TPC-E-OLTP-Workloads und Leistungsbenchmarks aus der Praxis stets führend ist. Sie können auch die In-Memory-Datenbankfunktionen von SQL Server verwenden, wie z. B. speicheroptimierte tempdb- und persistente Speicherunterstützung, um die Leistung für Ihre unternehmenskritischen Workloads zu verbessern.
• Intelligenz für alle Ihre Daten mit Big-Data-Clustern: SQL Server ermöglicht es Ihnen, wertvolle Erkenntnisse aus all Ihren Daten zu gewinnen, indem Sie Daten aus Ihrem gesamten Datenbestand abfragen – Azure SQL-Datenbank, SQL Server, Teradata, MongoDB, Azure Cosmos DB und viele mehr – ohne Daten replizieren oder verschieben zu müssen. Sie können sogar einen gemeinsam genutzten Data Lake aufbauen, indem Sie sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten in SQL Server kombinieren und entweder über Spark oder T-SQL auf die Daten zugreifen.

Anwendungsfälle

Die Erweiterbarkeit und Leistung von SQL Server ermöglichen den Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungsfällen wie:

• Replikationsdienste: SQL Server-Replikationsdienste werden von SQL Server verwendet, um Datenbankobjekte zu harmonisieren und zu replizieren, entweder als Teilmenge der vorhandenen Objekte oder als Ganzes. Replikationsdienste folgen einem Subscriber/Publisher-Modell, dh die Änderungen werden von einem Datenbankserver (Publisher) gesendet und von anderen (Subscribern) gesammelt.
• Benachrichtigungsdienste: Benachrichtigungsdienste wurden ursprünglich als Post-Release-Add-On für SQL Server 2000 veröffentlicht. Es handelt sich um einen Mechanismus zum Erstellen datengesteuerter Änderungen, die dann an die Abonnenten der Benachrichtigungsdienste gesendet werden.
• Dienste für maschinelles Lernen: Die Dienste für maschinelles Lernen von SQL Server arbeiten innerhalb der SQL Server-Instanz und ermöglichen es Benutzern, Datenanalysen und maschinelles Lernen durchzuführen, ohne Daten über das Netzwerk verschieben zu müssen oder durch den Speicher ihrer Computer behindert zu werden.
• Analysis Services: SQL Server Analysis Services (SSAS) fügt Data Mining- und OLAP-Funktionen für SQL Server-Datenbanken hinzu. Die OLAP-Engine bietet Unterstützung für relationale analytische Online-Verarbeitung (ROLAP), multidimensionale analytische Online-Verarbeitung (MOLAP) und hybride analytische Online-Verarbeitung (HOLAP) Speichermodi für Daten. SQL Server-Analysedienste unterstützen auch XML für den Analysestandard als grundlegendes Kommunikationsprotokoll.

PostgreSQL vs. SQL Server: Direkter Vergleich

Nachdem wir nun eine Vorstellung von den herausragenden Aspekten von SQL Server und PostgreSQL haben, wollen wir uns mit den Unterschieden zwischen den beiden befassen. Anhand der unten genannten Faktoren können Sie ermitteln, welches Datenbankmanagementsystem am besten zu Ihren Anforderungen passt.

Verfügbarkeit

PostgreSQL bietet eine große Auswahl an Lösungen, um Benutzern eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten, darunter Write-Ahead-Protokollversand, Failover für gemeinsam genutzte Festplatten, Datenpartitionierung und verschiedene Replikationsmethoden. Tools wie EDB Postgres Failover Manager bieten automatisches Failover, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen, indem sie Datenbankfehler überwachen und identifizieren.

Andererseits enthält SQL Server verschiedene Hochverfügbarkeitstools wie Protokollversand, Failovercluster und Replikation. Die Verfügbarkeitsgruppen von SQL Server, die rund um die Uhr arbeiten, bieten ein automatisches Failover, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Auf dieses Angebot kann jedoch nur in der Enterprise Edition von SQL Server zugegriffen werden.

Daten- und Tabellenstruktur

PostgreSQL stellt seinen Benutzern der Einfachheit halber die prozedurale Programmiersprache PL/pgSQL zur Verfügung. Zu den zusätzlichen Funktionen von Standard-SQL in PostgreSQL gehören benutzerdefinierte Typen, benutzerdefinierte Module, Erweiterungen, JSON-Unterstützung und zusätzliche Optionen für Trigger und andere Funktionen.

SQL Server verwendet T-SQL, das Ähnlichkeit mit Standard-SQL hat. T-SQL umfasst zusätzliche Unterstützung für Daten- und Zeichenfolgenverarbeitung, prozedurale Programmierung und lokale Variablen.

Wenn Sie besser verstehen möchten, wie die Systeme Anforderungen zwischenspeichern und verarbeiten, isoliert PostgreSQL Prozesse, indem es sie als separate Betriebssystemprozesse behandelt. Jede Datenbank hat einen separaten Speicher und führt ihren Prozess aus. Dies macht die Überwachung und Verwaltung sehr einfach, erschwert aber gleichzeitig die Skalierung mehrerer Datenbanken.

SQL Server verwendet einen Pufferpool, der je nach Verarbeitungsanforderungen begrenzt oder erhöht werden kann. Die gesamte Arbeit wird in einem einzigen Pool ausgeführt, ohne mehrere Seiten, im Gegensatz zu PostgreSQL.

Sowohl PostgreSQL als auch SQL Server bieten Unterstützung für temporäre Tabellen, da Sie damit Zwischenergebnisse aus verzweigter komplexer Logik und komplexen Prozeduren speichern können. Temporäre Tabellen können dazu beitragen, die Datenbankorganisation und -leistung zu verbessern, indem sie auch Zwischeninformationen von den wesentlichen Informationen isolieren.

Defragmentierung

Wenn Entwickler verschiedene Teile einer SQL-Datenbank ändern, finden die Änderungen an verschiedenen Punkten des Systems statt und können schwer nachzuverfolgen, zu lesen und zu verwalten sein. Daher sollte die Wartung auch die Defragmentierung umfassen – den Prozess des Zusammenstellens der aktualisierten Datenbank durch Zuweisen von Indizes, Generieren neuer Seiten und Überarbeiten der Struktur. Die Datenbanken können dann den nicht richtig genutzten Speicherplatz freigeben, sodass eine Datenbank schneller ausgeführt werden kann.

PostgreSQL durchsucht die Tabellen einer Datenschicht nach leeren Zeilen und entfernt unnötige Elemente. Dadurch gibt das System den Speicherplatz frei. Diese Methode benötigt jedoch viel CPU und kann die Leistung der Anwendung beeinträchtigen.

Andererseits bietet SQL Server einen effizienten Garbage Collector, der nicht mehr als 15–20 % des Overheads verursacht. Technisch gesehen können Entwickler Garbage Collectors auch kontinuierlich ausführen, weil es so effektiv ist. Zusammenfassend bietet SQL Server mehr Defragmentierungsmethoden als PostgreSQL.

Indizes

Die Art und Weise, wie eine Datenbank mit Indizes umgeht, ist ein Beweis für ihre Benutzerfreundlichkeit, da Indizes verwendet werden, um Daten zu lokalisieren, ohne nach einer bestimmten Zeile zu suchen. Sie können Indizes auch verwenden, um auf mehrere Spalten oder Zeilen zu verweisen. Sie können Dateien denselben Index zuweisen, sie an verschiedenen Stellen in der Datenbank präsentieren und all diese Teile mit einer einzigen Suche sammeln.

PostgreSQL unterstützt die indexbasierte Tabellenorganisation, aber die frühen Versionen verwendeten keine automatischen Indexaktualisierungen. Es ermöglicht Ihnen auch, viele Indizes in einer einzigen Suche nachzuschlagen, was bedeutet, dass Sie viele Informationen entdecken können.

SQL Server bietet umfangreiche automatisierte Funktionen für die Indexverwaltung. Sie können in Clustern organisiert werden und die richtige Zeilenreihenfolge ohne manuelle Beteiligung aufrechterhalten. SQL Server unterstützt auch Teilindizes und Suchvorgänge in mehreren Indizes.

Merkmale

PostgreSQL bietet im Gegensatz zu anderen SQL-Datenbanken keinen integrierten Job-Scheduler. Sich wiederholende Aufgaben erfordern externe Tools wie cron, pgAgent oder pg_cron unter Linux und SQLBackupAndFTP oder Taskplaner unter Windows.

Aufgaben im SQL Server hingegen können einfach über das SQL Server Management Studio geplant werden.

PostgreSQL verfügt über eine gut entwickelte Multi-Version Concurrency Control (MVCC), um mehrere Prozeduren gleichzeitig zu bewältigen. MVCC bietet Momentaufnahmen von Datenbankinformationen, um die Anzeige von Inkonsistenzen zu vermeiden, die durch gleichzeitige Transaktionen oder Sperren von Daten verursacht werden, die in anderen Datenbanksystemen stattfinden. PostgreSQL nutzt die serialisierbare Snapshot-Isolation (SSI), um die Transaktionsisolation sicherzustellen.

SQL Server verfügt über ein weniger entwickeltes Multiversions-Parallelitätskontrollsystem und ist standardmäßig auf das Sperren von Daten angewiesen, um Fehler durch gleichzeitige Transaktionen zu vermeiden. SQL Server bietet auch eine optimistische Nebenläufigkeitsfunktion, die davon ausgeht, dass solche Probleme selten auftreten. Anstatt also eine Zeile zu sperren, wird sie anhand einer zwischengespeicherten Version überprüft, um festzustellen, ob eine Änderung stattgefunden hat.

Partitionierung und Sharding

Wenn Leistungssteigerungen für größere Datenbanken unerlässlich sind und Sie Ihre gespeicherten Prozeduren ausgereizt haben und Ihre Hardware ebenfalls aktualisiert wird, müssen Sie die Arbeit auf verschiedene Server verteilen. Hier kommen Partitionierung und Sharding ins Spiel.

Während es sowohl beim Sharding als auch beim Partitionieren im Wesentlichen darum geht, einen großen Datensatz in kleinere Teilmengen aufzuteilen, impliziert Sharding, dass die Daten auf mehrere Computer verteilt werden, während dies beim Partitionieren nicht der Fall ist.

Ab Version 10.0 unterstützt PostgreSQL deklarative Partitionierung – Partitionierung nach Bereich, Liste oder Hash.

MS SQL Server unterstützt die horizontale Partitionierung – das Aufteilen einer Tabelle mit vielen Zeilen in mehrere Tabellen mit weniger Zeilen.

MS SQL Server unterstützt auch Sharding durch Föderation. „Föderierte partitionierte Ansichten“ sind Ansichten, in denen Tabellen auf verschiedene Server verteilt sind, um die Verarbeitungslast auszugleichen.

Um die Datensätze von den Servern abzurufen, benötigen Sie bestimmte Befehle. Diese Befehle werden als verteilte partitionierte Ansichten bezeichnet. Sie verwenden typische SQL-Anweisungen zusammen mit dem Schlüsselwort UNION, um Daten von allen verteilten Servern zu beziehen.

Ebenso können DML-Anweisungen (INSERT, UPDATE und DELETE) verwendet werden, wenn bestimmte Regeln für die zugrunde liegenden Tabellen eingehalten werden. Beachten Sie außerdem, dass föderierte partitionierte Ansichten nur von Enterprise Editions unterstützt werden.

Obwohl föderierte partitionierte Ansichten in jeder anderen Edition implementiert werden können, da es keine Unterscheidungssyntax für sie gibt, werden sie nicht als föderierte partitionierte Ansichten erkannt. Die Regeln zum Erkennen der Ansicht als serverübergreifend partitioniert sind nur bei Enterprise-Editionen verfügbar.

Mit dieser Technik der Partitionierung lässt sich die Leistung in den meisten Anwendungen normalerweise um 20 % bis 30 % steigern. Daher ist es ein sehr nützliches Tool, wenn Ihr Unternehmen viele Daten verwaltet.

Reproduzieren

Während die Partitionierung die Datenbank in kleinere Teilmengen aufteilt und die partitionierten Tabellen auf verschiedene Knoten verteilt, kopiert die Replikation die Datenbank über mehrere Datenbanken hinweg, um einen schnellen Überblick und kürzere Antwortzeiten zu bieten.

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PostgreSQL bietet Primär-Sekundär-Replikation. Dies kann asynchron oder synchron sein. Write-Ahead-Protokolle (WALs) ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Änderungen mit den Replikatknoten und ermöglichen so eine asynchrone Replikation.

Die anderen Replikationsarten umfassen hauptsächlich die logische Replikation, die Streaming-Replikation und die physische Replikation.

• Die logische Replikation folgt einem Publish-and-Subscribe-Modell. Änderungen basieren auf der Identität der Datenreplikation, wie z. B. ihrem Primärschlüssel, und nicht auf ihrem physischen Standort.
• Die Streaming-Replikation streamt die WALs im Wesentlichen, sobald die Datei erstellt wird, wodurch Standby-Server schnell aktualisiert werden können, anstatt darauf zu warten, dass die Datei gefüllt wird.
• Schließlich wird die physische Replikation normalerweise mit Dateien und Verzeichnissen implementiert, ohne Rücksicht auf die Inhalte innerhalb des physischen Speicherorts. PostgreSQL bietet nativ keine Multi-Primär-Replikation, kann aber mit Hilfe anderer Tools von Drittanbietern ausgeführt werden.

Die SQL Server-Replikation dupliziert Daten von einem Verlegerserver auf einen Abonnenten. Sie kann je nach SQL Server-Edition asynchron oder asynchron sein. Es bietet drei Arten von Replikation, nämlich: Transaktionsreplikation, Snapshot-Replikation und Mergereplikation.

• Die Transaktionsreplikation wird in der Regel für Server-zu-Server-Umgebungen implementiert, in denen Änderungen vom Herausgeber an den Abonnenten übermittelt werden, sobald sie auftreten.
• Die Mergereplikation wird normalerweise in Situationen implementiert, in denen Konflikte auftreten können, für Server-zu-Client-Umgebungen oder wenn Daten entweder auf dem Abonnenten oder dem Herausgeber geändert und nachverfolgt und anschließend synchronisiert werden können.
• Die Snapshot-Replikation wird implementiert, wenn Daten selten aktualisiert werden, nicht inkrementell geändert werden müssen oder wenn Daten genau so dupliziert werden, wie sie zu einem bestimmten Zeitpunkt erscheinen. Darüber hinaus bietet die Enterprise Edition die Peer-to-Peer-Replikation als alternative Lösung zur Multi-Primary-Node-Replikation.

Sprache & Syntax

PostgreSQL ist in C geschrieben und MS SQL ist in C und C++ geschrieben. In Bezug auf die Sprachbindung ist PostgreSQL aufgrund seiner externen API libpq , die sehr gut gestaltet und dokumentiert ist, sehr einfach zu verwenden und zu verbinden.

Die externen Sprachbindungen von SQL Server können jedoch von mehreren anderen Faktoren abhängen. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Treiber installieren oder Klassen erstellen, um die abgefragten Daten zu speichern. Daher müssten Sie wissen, wie die Daten zur Kompilierzeit aussehen. Sie müssten wahrscheinlich auf die Dokumentation zurückgreifen, und es könnte ziemlich zeitaufwändig sein, dies nachzuverfolgen.

Wenn es um prozedurale Sprachfunktionen geht, bieten sowohl PostgreSQL als auch SQL Server robuste Unterstützung. PostgreSQL unterstützt den JSON-Datentyp und Benutzer können Python, Java, PHP, Perl und R problemlos mit SQL verwenden, da sie durch die prozedurale Sprachfunktion unterstützt werden.

Obwohl SQL Server Unterstützung bietet, muss diese Funktion noch verbessert werden, da leichte Fehler auftreten und die Implementierung einige Zeit dauern kann, da sie langsam ist. Der Benutzer muss den Code zuerst in eine DLL -Datei kompilieren.

In PostgreSQL muss nicht zuerst eine .dll -Datei erstellt werden. PostgreSQL stellt außerdem eine Vielzahl regulärer Ausdrücke (Regex) als Grundlage für analytisches Arbeiten zur Verfügung.

MS SQL Server hat vergleichsweise weniger Regex und unterstützt bestimmte Befehle wie Teilzeichenfolge und Musterindex, die möglicherweise nicht so gut sind wie PostgreSQL.

Leistung

Wenn es um Leistung geht, übertrumpft PostgreSQL SQL Server in mehrfacher Hinsicht. Wir haben die Partitionierung angesprochen, und während sowohl PostgreSQL als auch SQL Server Partitionierung anbieten, bietet PostgreSQL sie kostenlos und effizienter an.

PostgreSQL bietet auch eine bessere Parallelität, eine wichtige Funktion, bei der mehrere Prozesse gleichzeitig auf gemeinsame Daten zugreifen und diese ändern können. Die MVCC-Eigenschaft von PostgreSQL stellt eine geringere Deadlock-Wahrscheinlichkeit sicher und blockiert nur, wenn zwei Abfragen gleichzeitig versuchen, dieselbe Zeile zu ändern und die an dieser Zeile vorgenommenen Aktualisierungen zu serialisieren.

Die zum Abfragen von Daten erworbene MVCC-Sperre steht nicht in Konflikt mit den zum Schreiben von Daten erworbenen Sperren. Dies minimiert Sperrkonflikte und bietet eine bessere Leistung in Mehrbenutzerumgebungen.

Andererseits hat SQL Server eine unterentwickelte Parallelität, und einige Prozesse könnten sogar festgefahren sein. Im Gegensatz zur MVCC-Funktion wird bei jeder Aktualisierung einer Zeile eine neue Version der Zeile erstellt, anstatt dieselbe Zeile zu überschreiben, und beide werden beibehalten. Nach und nach verschieben sich die älteren Versionen in eine Systemdatenbank namens tempdb . Allerdings hat seine Parallelität noch einen langen Weg vor sich.

PostgreSQL bietet auch Indizierungsunterstützung für mehrere Erweiterungen, was die Leistung der Datenbank steigert.

Andererseits müssen SQL-Server ihre Indizierungsimplementierung noch verbessern, sie müssen noch Arrays enthalten – einen der am häufigsten verwendeten Variablentypen.

Preisgestaltung

PostgreSQL wurde unter der PostgreSQL-Lizenz veröffentlicht, einer liberalen Open-Source-Lizenz. Die PostgreSQL Global Development Group setzt sich weiterhin dafür ein, PostgreSQL für immer als kostenlose Open-Source-Software verfügbar zu machen. Es ist nicht geplant, PostgreSQL unter einer anderen Lizenz zu ändern oder herauszugeben.

MS SQL Server wurde unter einer kommerziellen Lizenz als Teil von Microsoft-Produkten veröffentlicht. Anfang 2016 wurde die Datenbank als kostenloses Tool für Entwickler zur Verfügung gestellt, aber sie unterstützt nur einen Prozessor und 1 GB maximalen Arbeitsspeicher. Obwohl es kostenlos ist, fehlen ihm einige Funktionen, die Sie möglicherweise für ein Unternehmen benötigen. Sie müssen möglicherweise 899 $ pro Server bezahlen, wenn Sie mehr Server benötigen. In letzter Zeit kostet die SQL Server Enterprise Edition 13.748 US-Dollar.

Skalierbarkeit

Die Fähigkeit des Datenbanksystems, weiterhin gut zu funktionieren, wenn die Datenmenge erhöht wird, um den Bedarf eines Benutzers zu decken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, wird als Skalierbarkeit bezeichnet.

PostgreSQL bietet viele Funktionen in Bezug auf Skalierbarkeit und kann mehrere CPU-Kerne verwenden, um Abfragen schnell parallel umzusetzen.

SQL Server kann auch Kerne verwenden, die Standardversion ist jedoch auf vierundzwanzig CPU-Kerne beschränkt. Die Enterprise-Version ermöglicht die Nutzung unbegrenzter CPU-Kerne. SQL Server verfügt auch über eine Hyperskalierungsfunktion, bei der Sie die Unter- und Obergrenze festlegen können, sodass Sie je nach Bedarf nach unten und oben skalieren können.

Sicherheit

Mit dem Aufkommen von Datendiebstahl, Hacking und Piraterie wird Sicherheit tatsächlich zur wichtigsten Anforderung an Datenbanksysteme. Sowohl SQL Server als auch PostgreSQL bieten jedoch eine hervorragende Datenverschlüsselung und -authentifizierung.

Authentifizierungsmethoden

Auf der Serverseite bietet PostgreSQL erweiterte Authentifizierungsmethoden, einschließlich Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) und Pluggable Authentication Module (PAM), die potenziell die Angriffsfläche der PostgreSQL-Datenbankserver reduzieren. Weitere Sicherheitsverbesserungen auf Serverebene für PostgreSQL umfassen die PostgreSQL-Server-Abhöradresse, hostbasierte Authentifizierung und Zertifikatsauthentifizierung.

In MS SQL Server gibt es zwei Sicherheitserweiterungsfunktionen auf Serverebene: den Windows-Authentifizierungsmodus und den gemischten Modus, der einen Authentifizierungsprozess sowohl durch Windows Server als auch durch MS SQL Server umfasst. Das Sicherheitsmodell von MS SQL Server ist eine enge Integration zwischen dem Windows-Authentifizierungsmodus von Windows Server und der Datenbank.

Datenverschlüsselung

PostgreSQL bietet Datenverschlüsselung und ermöglicht Ihnen die Verwendung von SSL-Zertifikaten (Secure Sockets Layer), wenn Ihre Daten über das Internet oder öffentliche Netzwerkautobahnen übertragen werden. Außerdem können Sie optional Tools zur Authentifizierung von Clientzertifikaten implementieren. Darüber hinaus können Sie kryptogene Funktionen verwenden, um verschlüsselte Daten in PostgreSQL zu speichern, die sowohl Verschlüsselungen mit symmetrischen Schlüsseln als auch mit öffentlichen Schlüsseln unterstützen.

In MS SQL Server umfassen die verfügbaren Datenverschlüsselungsfunktionen transparente Datenverschlüsselung (TDE), immer verschlüsselt, und Verschlüsselung auf Spaltenebene. TDE verwendet den Advanced Encryption Standard (AES)-Algorithmus zum Verschlüsseln physischer Dateien, die sowohl Daten- als auch Protokolldateien enthalten. Die Always-Encrypted-Funktion ermöglicht es Ihnen, bestimmte Spalten in beiden Zuständen zu verschlüsseln, in Ruhe oder in Bewegung (dh die Daten bleiben auch im Speicher verschlüsselt).

Berechtigungen auf Benutzerebene

Darüber hinaus können Sie verschiedene Benutzer zusammen mit ihren Berechtigungen (Lesen, Schreiben) sowohl in PostgreSQL als auch in SQL Server verwalten.

PostgreSQL umfasst Berechtigungen auf Benutzerebene als Rollenzuweisungen, Berechtigungen auf Tabellenebene über Rollen und Rollenvererbung. Mit der Überwachungsoption können Sie die Datenzugriffsaktivitäten von Benutzern und Gruppen in Ihrer Datenbank überprüfen, was zusätzliche Sicherheit bietet.

SQL Server erreicht dies über Benutzergruppen und Rollen. Ressourcenberechtigungen werden dem Benutzerkonto direkt erteilt, und Berechtigungen werden von einer übergeordneten Ressource geerbt.

Sie können auch Parallelitätsprobleme, lang andauernde Abfragen und regelmäßige Workload-Metriken identifizieren, indem Sie Aktivitäten in SQL Server überwachen und prüfen.

Lagerung

Speicher ist einer der Schlüsselfaktoren für die Leistung eines jeden Datenbanksystems. Mit dem Anstieg der Verarbeitungsleistung der Server und der groß angelegten Speicherunterstützung wird es für die Datenbanken fast unerlässlich, mehr Speicherkapazitäten im System zu ermöglichen.

PostgreSQL ist eine objektrelationale Datenbank, während Microsoft SQL Server ein relationales Datenbanksystem ist. Dies bedeutet, dass PostgreSQL komplexere Datentypen bietet und Objektvererbung ermöglicht, aber auch die Arbeit mit PostgreSQL komplexer macht. Es verfügt über eine einzige ACID-kompatible Speicher-Engine und initialisiert einen neuen Systemprozess mit seiner Speicherzuweisung für jede Client-Verbindung. Daher muss mit der Zunahme von Clientverbindungen auf Systemen mehr Speicher zugewiesen werden.

SQL Server 2016 und höher kann maximal hundert Computer oder virtuelle Maschinen mit maximal fünf Instanzen verwenden, die pro Computer ausgeführt werden. Allerdings hängt auch dies von der Auflage ab. Die Enterprise Edition ermöglicht maximale Bandbreite, daher würden mehr Speicherkapazitäten gewährt. Während die neueste Standard-Edition die Nutzung von bis zu 128 GB Arbeitsspeicher zulässt, können Sie in der Enterprise-Version unbegrenzten Arbeitsspeicher nutzen.

Unterstützung & Gemeinschaft

PostgreSQL veröffentlicht regelmäßig kostenlos aktualisierte Versionen. Kürzlich hat die PostgreSQL Global Development Group ein Update für alle unterstützten Versionen des Datenbanksystems veröffentlicht, das über 55 Fehler behebt, die in den letzten drei Monaten gemeldet wurden. PostgreSQL verfügt über eine riesige Community von Entwicklern, Drittanbietern und Enthusiasten, die Support leisten und auch versuchen, das System weiterzuentwickeln, indem sie die gemeldeten Fehler beheben.

SQL Server veröffentlicht alle paar Jahre eine neue Version. Die Supportkosten richten sich nach den Lizenzbedingungen. Microsoft SQL Server hat auch eine Support-Community, in der Datenbankanalysten, Entwickler, Systemadministratoren oder alle anderen, die an der Plattform interessiert sind, Fragen stellen oder mehr über SQL Server durch Podcasts und Webcasts wie das SQL Server Radio mit Guy Glanser und Eitan Blumin erfahren können. wo Benutzer viel über den SQL Server und seine Kompatibilität mit anderen Microsoft-Tools erfahren.

Sowohl PostgreSQL als auch SQL Server können mit Plugins ausgestattet werden. Preise und Kompatibilität hängen vom Plugin ab. Plugins können hilfreich sein, um Ihre Datenbank zu verwalten, zu bereinigen, zu sichern oder mehr.

Beispielsweise ist Adminer ein Datenverwaltungstool und kann verwendet werden, um Daten sowohl in PostgreSQL als auch in MS SQL Server zu verwalten. Mehrere andere Datenbank-Plugins können ebenfalls verwendet werden, um die Effizienz Ihrer Datenbank zu verbessern, nämlich: WP-Optimize, Better Search Replace, WP Database Backup, um nur einige zu nennen. Wenn Sie ein Datenbanksystem aktualisieren, können Kosten für die Datenmigration anfallen, aber dies ist bei jedem anderen Standard-DBMS normal.

Auslöser & Ereignisse

PostgreSQL verfügt über verschiedene erweiterte Trigger, aus denen Sie je nach Anwendungsfall auswählen können. Unterstützte auslösende Ereignisse sind AFTER, BEFORE und INSTEAD OF, und sie können für INSERT-, UPDATE- und DELETE-Ereignisse verwendet werden, um Daten zu manipulieren. Wie bereits erwähnt, kann PostgreSQL diese Trigger dynamisch ausführen und muss sie vor der Ausführung nicht in eine DLL -Datei kompilieren. Die obigen Funktionen können verwendet werden, um eine komplexe Abfrage auszuführen, wenn der Trigger aufgerufen wird.

SQL Server bietet verschiedene Trigger für verschiedene Arten von Datenbankereignissen, nämlich DML-Trigger, DDL-Trigger und Logon-Trigger:

• DML-Trigger oder Sprachtrigger zur Datenmanipulation sind Trigger, die zum Manipulieren von Daten verwendet werden, indem Datensätze eingefügt, aktualisiert oder gelöscht werden.
• DDL-Trigger sind für Data Definition Language (DDL)-Ereignisse wie das Erstellen, Löschen oder Ändern einer Datenbank.
• Anmeldeauslöser werden für Anmeldeereignisse verwendet, z. B. wenn eine Benutzersitzung eingerichtet wird. Diese Trigger werden nach erfolgreicher Authentifizierung und vor dem Aufbau der Benutzersitzung ausgelöst. Sie sind nützlich, um Anmeldeaktivitäten zu prüfen und zu steuern.

Ansichten

Ansichten sind im Wesentlichen virtuelle Tabellen, die Daten nicht physisch speichern. Sie werden im Allgemeinen zu Sicherheitszwecken verwendet, um den Benutzerzugriff auf Daten zu beschränken. Sowohl PostgreSQL als auch SQL Server unterstützen aktualisierbare Ansichten.

In PostgreSQL erfolgen die Aktualisierungen jedoch nicht automatisch, es sei denn, die folgenden Voraussetzungen sind erfüllt:

• Es sollte einen Abschnitt in der FROM-Klausel in der Abfrage dieser Ansicht geben. Der Abschnitt kann aus einer Tabelle oder einer anderen aktualisierbaren Ansicht stammen.
• In der Auswahlliste sollten keine Fensterfunktionen, Aggregatfunktionen oder Satzrückgabefunktionen enthalten sein.
• Die Abfrage darf auf oberster Ebene nicht die Befehle HAVING, LIMIT, DISTINCT, WITH, INTERSECT, EXCEPT, OFFSET oder LIMIT enthalten.

Kurz gesagt, die mit einfachen Abfragen erstellten Ansichten können aktualisiert werden, während es fast unmöglich ist, die mit komplexen Abfragen erstellten zu aktualisieren. Andererseits können komplexe Ansichten mithilfe von Regeln aktualisiert werden. Während PostgreSQL möglicherweise nicht die Möglichkeit bietet, materialisierte Ansichten auszuführen, verfügt es über ein Modul namens matviews , das beim Wiederaufbau jeder materialisierten Ansicht helfen kann.

In SQL Server können Ansichten automatisch aktualisiert werden, und sowohl benutzerdefinierte als auch systemdefinierte Ansichten werden unterstützt. Moreover, two table views are updated at the same time if they have different keys and the update statement doesn't involve more than one table.

Additionally, the user can utilize triggers to update complex views. SQL Server also provides facilities to run materialized views also known as indexed views. Unlike materialized views in other relational databases, indexed views are synced to the underlying data and are thus updated automatically.

Shortcomings of SQL Server and PostgreSQL

While we've discussed all the details on PostgreSQL and SQL Server, both have their drawbacks.

While PostgreSQL is free, it isn't owned by a single organization. Because of that, it has struggled to find footing among the masses, despite being heavily featured. PostgreSQL also focuses on compatibility more than speed. Thus, modifications that are created for speed improvement demand more work.

On the other hand, SQL Server has often been criticized for its poor user interface. It has complex performance tuning features and no native support for source control. If you're using it for your company, the enterprise version may burn a hole in your pocket. SQL Server 2019 enterprise edition alone costs $13,748 — that's like thirteen rooms worth of Ikea furniture! Moreover, the licensing can be quite challenging to comprehend and is continuously changing.

If PostgreSQL and SQL Server aren't quite to your liking, you can try out MongoDB or MariaDB for your unique use case.

MongoDB is a document-oriented, free-to-use, cross-platform database program that can easily leverage JSON-like documents.

MariaDB, on the other hand, is a commercially-supported fork of MySQL whose pluggable and purpose-built storage engines support workloads that generally required a vast variety of different databases.

PostgreSQL vs SQL Server: Which Database Should You Choose?

Both PostgreSQL and SQL Server are widely used relational databases, but who takes the cake? From the above comparisons, PostgreSQL trumps SQL Server in several scenarios. Not only is it open-source and free, but it also has several features that are easily available and can be implemented automatically, unlike Microsoft SQL Server.

Moreover, PostgreSQL has a more suitable concurrency management system. It can brilliantly handle cases where multiple processes can access and modify shared data at the same time.

If you are running a small business, PostgreSQL could be a suitable choice for you as it's free and offers several features that are useful to manage the data. It's easy to install and can be implemented in almost all kinds of operating systems. However, for businesses with a huge investment in the Microsoft SQL Server stack, SQL Server has its benefits over PostgreSQL.
Comparing PostgreSQL and SQL Server will help you understand the advantages of the two systems, and which one is best suited for you. Let's dive in! Click to Tweet

Zusammenfassung

All in all, both PostgreSQL and SQL Server are functional and multifaceted databases. While PostgreSQL can be used for almost any operating system and is suitable for small businesses that require maximum functionality, SQL Server is the best for huge businesses, especially those that require the use of Microsoft products.

In this article, we've covered the major differences between PostgreSQL and SQL Server, and their functions. The “right” choice will eventually come down to how you plan to run your business.

Between PostgreSQL vs SQL Server, which database would you plan on using for your next project, and why? We'd love to hear your thoughts! Share them in the comment section below.