PostgreSQL vs MySQL: Welche Datenbank für Ihr Projekt?

PostgreSQL vs MySQL: Der große Datenbank-Vergleich

PostgreSQL und MySQL sind die beiden dominierenden Open-Source-Datenbanken. Beide sind ausgereift, performant und weit verbreitet. Aber sie haben unterschiedliche Stärken – hier erfahren Sie, welche für Ihr Projekt die richtige Wahl ist.

Die Grundlagen

PostgreSQL

• Typ: Objektrelationale Datenbank
• Lizenz: PostgreSQL License (sehr permissiv)
• Erstveröffentlichung: 1996
• Philosophie: Feature-Reichheit und Standards-Konformität

MySQL

• Typ: Relationale Datenbank
• Lizenz: GPL (+ kommerzielle Lizenz von Oracle)
• Erstveröffentlichung: 1995
• Philosophie: Einfachheit und Performance

Feature-Vergleich

Feature	PostgreSQL	MySQL
ACID-Compliance	Vollständig	Vollständig (mit InnoDB)
JSON-Unterstützung	Nativ (JSONB)	JSON-Datentyp
Full-Text Search	Eingebaut	Eingebaut
Replikation	Streaming + Logical	Master-Slave, Group
Partitionierung	Declarative	Range, List, Hash
Stored Procedures	PL/pgSQL, Python, Perl	SQL/PSM
Materialized Views	Ja	Nein
Foreign Data Wrappers	Ja	Nein
Window Functions	Umfassend	Ab 8.0
CTEs (WITH)	Rekursiv	Ab 8.0

Wann PostgreSQL wählen?

1. Komplexe Abfragen

PostgreSQL glänzt bei komplexen analytischen Abfragen:

-- Hierarchische Abfrage mit rekursivem CTE
WITH RECURSIVE org_tree AS (
  SELECT id, name, manager_id, 1 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id IS NULL

  UNION ALL

  SELECT e.id, e.name, e.manager_id, ot.level + 1
  FROM employees e
  JOIN org_tree ot ON e.manager_id = ot.id
)
SELECT * FROM org_tree ORDER BY level, name;

-- Window Functions für Ranking
SELECT
  product_name,
  category,
  price,
  RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) as price_rank,
  AVG(price) OVER (PARTITION BY category) as avg_category_price
FROM products;

2. JSON-Daten

PostgreSQL's JSONB ist für semi-strukturierte Daten optimiert:

-- JSONB-Spalte mit Index
CREATE TABLE orders (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  items JSONB,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- GIN-Index für schnelle JSON-Suche
CREATE INDEX idx_orders_items ON orders USING GIN (items);

-- Abfrage auf JSON-Daten
SELECT * FROM orders
WHERE items @> '[{"product_id": 123}]';

-- JSON aggregieren
SELECT
  customer_id,
  jsonb_agg(items) as all_items
FROM orders
GROUP BY customer_id;

3. Geospatial (PostGIS)

Mit PostGIS ist PostgreSQL führend für Geodaten:

-- PostGIS aktivieren
CREATE EXTENSION postgis;

-- Standorte mit Geometrie
CREATE TABLE locations (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  geom GEOMETRY(Point, 4326)
);

-- Alle Standorte im Umkreis von 5km
SELECT name, ST_Distance(geom, 'POINT(11.5820 48.1351)'::geography) as distance
FROM locations
WHERE ST_DWithin(geom, 'POINT(11.5820 48.1351)'::geography, 5000)
ORDER BY distance;

4. Datenintegrität

PostgreSQL bietet umfangreiche Constraints:

-- Partielle Unique Constraints
CREATE UNIQUE INDEX idx_active_subscription
ON subscriptions (user_id)
WHERE status = 'active';

-- Check Constraints
ALTER TABLE products
ADD CONSTRAINT price_positive CHECK (price > 0);

-- Exclusion Constraints (keine Überlappung)
CREATE TABLE reservations (
  room_id INT,
  during TSTZRANGE,
  EXCLUDE USING GIST (room_id WITH =, during WITH &&)
);

Wann MySQL wählen?

1. Einfache CRUD-Operationen

MySQL ist optimiert für schnelle Lese-/Schreiboperationen:

-- Einfache Abfragen sind sehr schnell
SELECT * FROM users WHERE id = 12345;
SELECT * FROM products WHERE category_id = 5 LIMIT 20;

-- Bulk Inserts
INSERT INTO logs (message, level, created_at)
VALUES
  ('Request processed', 'INFO', NOW()),
  ('Cache hit', 'DEBUG', NOW()),
  ('Response sent', 'INFO', NOW());

2. Web-Anwendungen (LAMP Stack)

MySQL ist perfekt integriert in:

• WordPress
• Drupal
• Magento
• Laravel
• Ruby on Rails

// PHP mit MySQL
$pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=app', 'user', 'pass');
$stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM posts WHERE author_id = ?');
$stmt->execute([$authorId]);
$posts = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);

3. Read-Heavy Workloads

MySQL's Read-Replikation ist einfach einzurichten:

-- Auf dem Master
SHOW MASTER STATUS;

-- Auf dem Replica
CHANGE REPLICATION SOURCE TO
  SOURCE_HOST='master.example.com',
  SOURCE_USER='repl_user',
  SOURCE_PASSWORD='password',
  SOURCE_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
  SOURCE_LOG_POS=12345;

START REPLICA;

4. Managed Services

Nahezu alle Cloud-Provider bieten MySQL:

• AWS RDS, Aurora MySQL
• Google Cloud SQL
• Azure Database for MySQL
• PlanetScale (Vitess-basiert)

Performance-Vergleich

Benchmarks (typische Ergebnisse)

Szenario	PostgreSQL	MySQL
Einfaches SELECT by PK	95k QPS	110k QPS
Komplexe JOINs	Schneller	Langsamer
Bulk INSERT	50k/s	70k/s
JSON-Operationen	Schneller	Langsamer
Concurrent Writes	Besser	MVCC overhead

Wichtig: Benchmarks variieren stark je nach Konfiguration, Hardware und Anwendungsfall. Testen Sie mit Ihren realen Daten!

Migration zwischen den Systemen

Von MySQL zu PostgreSQL

# Mit pgloader
pgloader mysql://user:pass@localhost/dbname \
         postgresql://user:pass@localhost/newdb

# Oder manuell:
# 1. Schema exportieren
mysqldump --no-data dbname > schema.sql

# 2. Schema konvertieren (Datentypen anpassen)
# INT AUTO_INCREMENT → SERIAL
# DATETIME → TIMESTAMP
# TINYINT(1) → BOOLEAN
# TEXT/MEDIUMTEXT/LONGTEXT → TEXT

# 3. Daten exportieren/importieren
mysqldump --no-create-info --complete-insert dbname > data.sql
psql newdb < data.sql

Wichtige Unterschiede beim Migrieren

MySQL	PostgreSQL
``` backticks	"double quotes"
AUTO_INCREMENT	SERIAL / IDENTITY
LIMIT 10, 20	LIMIT 20 OFFSET 10
NOW()	NOW() / CURRENT_TIMESTAMP
IFNULL()	COALESCE()
GROUP_CONCAT()	STRING_AGG()
ENUM('a','b')	CREATE TYPE ... AS ENUM

ORM-Unterstützung

Beide Datenbanken werden von allen großen ORMs unterstützt:

Node.js (Prisma)

// prisma/schema.prisma
datasource db {
  provider = "postgresql"  // oder "mysql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

model User {
  id    Int     @id @default(autoincrement())
  email String  @unique
  posts Post[]
}

// Gleicher Code für beide Datenbanken
const users = await prisma.user.findMany({
  include: { posts: true }
});

Python (SQLAlchemy)

from sqlalchemy import create_engine

# PostgreSQL
engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db')

# MySQL
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:pass@localhost/db')

# Rest des Codes bleibt identisch

Hosting-Optionen

PostgreSQL

Anbieter	Besonderheit
Supabase	Firebase-Alternative mit Postgres
Neon	Serverless, Branching
Railway	Einfaches Deployment
AWS RDS	Enterprise-ready
Render	Kostenloser Tier

MySQL

Anbieter	Besonderheit
PlanetScale	Serverless, Git-like Branching
AWS Aurora	MySQL-kompatibel, hochverfügbar
DigitalOcean	Einfache Managed DB
Vitess	Horizontal Scaling

Fazit und Empfehlung

PostgreSQL wenn:

• Komplexe Datenmodelle und Abfragen
• JSON-Daten wichtig sind
• Geodaten benötigt werden
• Datenintegrität höchste Priorität hat
• Sie erweiterte SQL-Features nutzen wollen

MySQL wenn:

• Einfache CRUD-Anwendungen
• Bestehende MySQL-Expertise im Team
• WordPress/Drupal/Magento
• Maximale Read-Performance gefragt
• Breite Cloud-Unterstützung wichtig

Unsere Praxis bei Balane Tech

Wir setzen primär PostgreSQL ein für:

• Neue Projekte
• Komplexe Business-Logik
• Anwendungen mit JSON-Daten

MySQL nutzen wir bei:

• Bestehenden WordPress-Projekten
• Kundenanforderung für MySQL
• Einfachen Web-Anwendungen

Beide Datenbanken sind exzellent. Die "richtige" Wahl hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab.