作为互联网开发，你是不是和我以前一样，做项目选数据库第一反应就是 MySQL？毕竟 “用得熟、资料多” 的标签早就刻在脑子里了。但上个月在电商订单系统重构时，我却彻底放弃了 MySQL，转用 PostgreSQL—— 不是跟风尝鲜，而是这两个数据库在高并发场景下的 “冲突差异”，真的让我踩了太多坑，也终于清楚：没有最好的数据库，只有最适配场景的选择。今天就掏心窝子和你聊聊，PostgreSQL 在哪类场景下比 MySQL 更能扛，以及我们团队的实战案例，帮你下次技术选型少走弯路。

高并发场景下，MySQL 和 PostgreSQL 的 3 个核心差异

咱们做开发的都知道，技术选型最怕 “想当然”。以前我总觉得 “MySQL 优化好了，高并发也能扛”，直到去年大促期间订单系统出现 “卡死” 问题，才发现两种数据库在底层设计上的冲突，直接影响了系统上限。

第一个冲突是复杂查询的性能上限。MySQL 的 InnoDB 引擎虽然稳定，但面对多表关联、子查询嵌套的复杂 SQL 时，优化器很容易 “犯糊涂”。列如我们订单系统里 “查询近 7 天各地区已支付订单的商品品类分布”，这条 SQL 涉及 4 张表关联，MySQL 在并发量超过 500 时，响应时间直接从 200ms 飙升到 1.2s；而 PostgreSQL 用了 “物化视图 + 多元索引”，同样场景下响应时间稳定在 300ms 以内 —— 不是 MySQL 不够好，而是它的优化器更擅长简单查询，复杂场景下 PostgreSQL 的 “查询规划器” 优势更明显。

第二个冲突是JSON 数据处理能力。目前许多项目都用 JSON 存非结构化数据，列如订单里的 “商品规格”“用户收货地址扩展信息”。MySQL 虽然支持 JSON 类型，但只能做简单的键值查询，想对 JSON 里的字段建索引，还得用 “函数索引”，操作麻烦且性能一般；而 PostgreSQL 的 JSONB 类型不仅支持 GIN/GIST 索引，还能直接对 JSON 内部字段做模糊查询、范围查询。我们把订单的 “扩展信息” 从 MySQL 迁移到 PostgreSQL 后，JSON 相关查询的 QPS 直接提升了 2.3 倍，这对依赖灵活数据结构的业务太重大了。

第三个冲突是并发控制机制。MySQL 用的是 “行级锁 + MVCC”，但在高并发写场景下，列如秒杀订单的 “库存扣减”，很容易出现 “间隙锁” 导致的死锁问题；而 PostgreSQL 的 MVCC 机制更成熟，用 “快照隔离” 取代了部分锁竞争，同时支持 “乐观锁” 的原生实现。去年大促我们做秒杀功能时，MySQL 版本的库存扣减死锁率高达 12%，换成 PostgreSQL 后直接降到 0.3%，运维同事再也不用半夜起来处理锁表问题了。

不是 MySQL 不行，而是这些场景更适合 PostgreSQL

聊到这，你可能会说 “那我后来项目都用 PostgreSQL 不就行了？” 实则不是这样 —— 技术选型的核心是 “适配场景”，我总结了 3 类 PostgreSQL 更具优势的场景，帮你避免 “一刀切” 的误区。

第一类是高并发复杂查询场景，列如电商的订单统计、物流的路径规划、金融的交易对账。这类场景的特点是 “读多写少，SQL 逻辑复杂”，PostgreSQL 的查询规划器能更智能地优化执行计划，多元索引（列如 B-tree+GiST 组合）也能大幅提升多条件查询效率。我们之前做物流轨迹查询系统时，需要根据 “时间范围 + 地理位置 + 运输状态” 三个条件筛选数据，MySQL 用了 3 个单列索引还是慢，PostgreSQL 建了一个 GiST 复合索引，查询效率直接提升 5 倍。

第二类是需要灵活数据结构的场景，列如内容管理系统的文章属性、IoT 设备的传感器数据、社交平台的用户画像。这些场景下数据字段常常变动，用 JSONB 类型比 MySQL 的 JSON 更灵活，还能享受索引带来的性能提升。我们团队做的 IoT 设备管理平台，不同设备的传感器参数差异很大，用 PostgreSQL 的 JSONB 存数据后，新增设备类型时不用改表结构，开发效率提升 40%，运维也不用频繁处理表迁移。

第三类是高并发写且需要强一致性的场景，列如秒杀系统的库存扣减、支付系统的交易记录、医疗系统的病历修改。这类场景的核心需求是 “写操作并发高，数据不能出错”，PostgreSQL 的 MVCC 机制能减少锁竞争，同时支持 “可串行化” 隔离级别，保证数据一致性。之前我们做支付系统时，MySQL 在峰值期会出现 “脏写” 问题（列如同一笔订单被重复扣款），换成 PostgreSQL 后，开启可串行化隔离级别，再配合 “SELECT … FOR UPDATE SKIP LOCKED” 语法，彻底解决了数据一致性问题。

从 MySQL 迁移到 PostgreSQL，我们团队的实战经验

光说理论不够，给你分享我们电商订单系统从 MySQL 迁移到 PostgreSQL 的实战案例，看看过程中踩了哪些坑，又有哪些可复用的经验。

去年 Q3，我们决定把订单系统的核心库从 MySQL 8.0 迁移到 PostgreSQL 16，缘由很简单：大促期间 MySQL 的复杂查询响应时间超标，JSON 字段查询卡顿，死锁问题频发。整个迁移过程分 3 步，前后花了 1 个月，最终实现 “零停机切换，性能提升 3 倍”，目前把关键步骤分享给你。

第一步是数据迁移与兼容性适配。我们用了 PostgreSQL 自带的 pgloader 工具，把 MySQL 的数据全量迁移到 PostgreSQL，这里要注意两个坑：一是 MySQL 的 datetime 类型和 PostgreSQL 的 timestamp 类型时区处理不同，需要统一时区（我们全改成 UTC 时间）；二是 MySQL 的自增主键在 PostgreSQL 里要换成 serial 或 identity 类型，避免主键重复。另外，部分 MySQL 的函数（列如 DATE_FORMAT）在 PostgreSQL 里要换成 to_char，我们写了一个脚本批量替换 SQL 里的函数，节省了大量手动修改时间。

第二步是索引与 SQL 优化。迁移后我们发现，虽然数据导过去了，但部分查询比 MySQL 还慢 —— 后来排查发现是索引没建对。列如 MySQL 里的 “ORDER BY + LIMIT” 查询，在 PostgreSQL 里需要建 “覆盖索引”（INCLUDE 包含查询字段），才能避免 “回表”；另外，PostgreSQL 的 JSONB 查询要建 GIN 索引，而不是像 MySQL 那样用函数索引。我们针对订单系统的 10 个核心 SQL，重新设计了索引，列如给订单表的 “创建时间 + 订单状态” 建了复合索引，给 JSONB 类型的 “扩展信息” 建了 GIN 索引，优化后查询响应时间平均降低 65%。

第三步是压测与灰度切换。迁移完成后，我们用 JMeter 做了 3 轮压测：第一轮是单接口压测，验证 PostgreSQL 的性能上限；第二轮是混合场景压测，模拟真实的订单创建、支付、查询流程；第三轮是故障演练，列如断开主库、模拟高并发死锁，验证 PostgreSQL 的稳定性。压测通过后，我们采用 “灰度切换” 策略：先把 10% 的流量切到 PostgreSQL，观察 24 小时无异常后，再逐步提升到 50%、100%。整个切换过程零停机，用户完全没感知，最终大促期间订单系统的 TPS 从 MySQL 的 8000 提升到 2.4 万，响应时间从平均 800ms 降到 250ms，死锁率从 12% 降到 0.3%。

总结结论：技术选型的核心，是找到 “场景与技术的平衡点”

回顾这次从 MySQL 到 PostgreSQL 的迁移，我最大的感悟是：作为开发人员，不能被 “习惯” 绑架，列如总觉得 “MySQL 用得熟就不用学其他数据库”，也不能盲目跟风，看到别人用 PostgreSQL 就跟着用。技术选型的核心，是 “深入理解业务场景，再匹配技术的优势”。

最后给你 3 个提议，帮你下次做数据库选型时更从容：

第一，先明确业务场景的核心需求：是读多写少还是写多读少？SQL 逻辑简单还是复杂？数据结构固定还是灵活？把这些问题想清楚，再对比数据库的特性，比盲目试错更高效。

第二，小范围验证后再推广：如果不确定哪种数据库更合适，可以先搭一个测试环境，用真实数据做压测，对比两种数据库的性能、稳定性、易用性。我们团队在决定迁移前，先做了一个小型的订单查询服务，验证 PostgreSQL 的优势后才推进全量迁移。

第三，不要忽视生态与团队能力：MySQL 的生态更成熟，资料多、运维工具全，如果你团队里都是 MySQL 专家，那简单场景下没必要强行换 PostgreSQL；反之，如果业务场景更适配 PostgreSQL，也可以逐步培养团队的技术能力，列如我们团队每周都会组织 PostgreSQL 技术分享，3 个月后大家就能熟练掌握核心用法了。

总之，数据库没有 “绝对的好坏”，只有 “是否适配场景”。希望今天的分享能帮你下次技术选型时少走弯路，如果你有过 MySQL 和 PostgreSQL 的使用经验，或者正在纠结选型问题，欢迎在评论区留言，咱们一起交流讨论 —— 毕竟技术成长，就是在不断碰撞中进步的。