MySQL没前途了吗？

叮当小仙女

为什么我继续看好MySQL

最近几年，似乎总有一种声音在说，MySQL可能不太行了，原因无非是这么几条，MySQL功能不如PG强大，原生没有分库分表不如TIDB，OLAP性能差。
可事实真的如此吗？
我斗胆哔哔几句，这个行业大佬太多，个人高度有限，说错了勿怪，这只是我一家之言，欢迎留言指正。
一、功能不够多

先说说功能方面吧，PG号称功能最全，甚至还超过Oracle。
可事实呢，其市场占有率数据我是没有，但在传统行业，想超过Oracle，乃至SQL Server都不太可能，在互联网行业更是远远落后于MySQL。
我们可以拿百度指数当参考（国内还是用百度更多，所以没用谷歌趋势数据），如下图：



可以看到，在最高点上，PG是SQL Server的57.7%，是Oracle的16.76%。
有些同学可能会说了，我觉得身边很多人在用PG啊。关于这个，可以搜搜什么叫做”孕妇效应“。

再看互联网行业比较常用的MySQL、MongoDB、Redis的数据



这组数据里，我加上了TIDB，对比度太明显了，不言自明。
到这里，可能有人会疑惑了，为什么MySQL在前有Oracle后有PG的情况下，还能大热起来。
对此，我个人有几点看法：

• 在互联网刚起步时（约2000年），大家选择MySQL是因为它开源、免费、学习成本低、使用成本低、很早就具备主从复制功能以方便架构扩展，所以趁着这波浪潮得到了快速普及。
  
• 创始人Monty也是非常勤奋的在做普及、布道工作，传说早期他曾经回复了数万个邮件来帮助大家解决使用MySQL的问题。
  
• 在新的一波去IOE浪潮中，MySQL作为首选，再次站在风口浪尖，PG作为第二梯队也享受了一部分红利。
  
• 在当前特殊环境下，又掀起一波新的去O运动，MySQL依旧是首选。只不过个别特殊的业务，才要求强制使用国产数据库，不过比例不高。
  

二、没有分布式

不得不说，很多人存在一个误区，认为在MySQL中，通常只要单表数据量超过千万，就一定要做分库分表，否则就会有很大性能瓶颈。
事实上，绝大多数的性能瓶颈原因在于没把MySQL用好。
我想大概有以下几方面原因：

• 可能是由于最基本的环境部署都没做好，例如还在用ext3/ext4文件系统，并且使用cfq的io scheduler。
  
• 没有适当的使用索引，造成了大量的行锁等待，以及查询效率低。
  
• 对MySQL的理解还是一知半解水平，至今还有人迷信用MyISAM引擎的只读性能比InnoDB引擎更快。
  
• 对MySQL的一些基本参数都没配置好，例如限制了InnoDB线程并发度，结果导致InnoDB大量的任务在排队；或者设置了redo log设置太小，导致频繁的checkpoint平行；或者大量事务长时间不提交，导致大量undo等等。早期甚至还有人用InnoDB的默认参数（innodb buffer pool只有8MB）进行压力测试，从而得到InnoDB是一坨屎的结论。
  
• 没有能力写出高效的SQL，或者为了图省事采用ORM之类的拼凑SQL，上线之前也没做好充分的压测，可能连基本的索引都没创建，或者创建了大量的单列索引。
  

符合上面几种情况的，估计只有未来真正的AIDB（人工智能DB）才能解决这个问题了吧，而指望通过换成其他数据库，也只是一厢情愿。
一个行平均长度大约200字节的表，三层高的B+树即可存放将近一亿数据量，在内存充分的前提下，如果能规避上述几个问题，用MySQL还是可以跑得很欢的。
所以，再说一次，MySQL中单表上千万后，并不是一定要做分库分表。
另外，可能有些人会号称某些分布式DB可以支撑几十TB数据量，拜托，能不能先堆积几十TB数据后，拿到TPS、QPS数据再来说？线上生产环境中，要把所有（包含历史）数据堆积一起才真的好吗？与其吹嘘一个集群有多少TB数据，不如吹吹能跑到多少TPS好伐。
当数据量真的特别大需要做分库分表了，国内外也有众多中间件可以支持，不过这时候的数据聚合的确是比较费劲，只能做取舍了。



这里放个国内开发者最熟悉的mycat数据作为参考。

三、OLAP性能差

这个就有点过分了。
一个擅长玩咏春拳的，你非让他把太极打好，这不是强人所难是什么？
当然了，也有个别大师真的能同时打好咏春和太极，但他肯定不能到达宗师级。
术业有专攻，就让MySQL先把OLTP做好，做到极致。OLAP的事，要求不是太高的话，还可以用MariaDB的ColumnStore引擎，其前身是InfiniDB。另外，在Oracle云上也已提供这个业务了，阿里云也有分析型数据库，腾讯云最新的TXSQL也即将发布CSTORE分析引擎。
如果要求比较高，则就考虑Elasticsearch、ClickHouse等方案吧，也并不复杂。





写在最后

大家可能会以为本文是特别针对PG或TIDB的，事实肯定不是如此。我之前有篇文章《MySQL 8.0来了，逆之者亡...》发布之后，一堆杠精来留言，我只想说下面几句话：

你拿着地球仪跟他说：“你看，地球是圆的吧。” 对方会不屑地说：“这么假的东西都做得出来。” 你为了说服他，去找宇航员在太空拍的地球照片：“喏，你看，地球是圆的吧。” 哪知对方瞪着眼睛说：“你看你看，它不就是平的嘛。” 上面这段话，同样针对本文今天所指的某些调调。最后的最后，没有所谓的银弹，没有哪个数据库能妄想吃下所有蛋糕。把握当下，不管别人怎么说，在学习MySQL的道路上不断精进，站得越高，才能看的更远。我，一如既往的看好MySQL。

全文完。
<hr/>由叶老师主讲的知数堂「MySQL优化课」第17期已发车，课程从第15期就升级成MySQL 8.0版本了，现在上车刚刚好，扫码开启MySQL 8.0的修行之旅吧。



<hr/>另外，叶老师在腾讯课堂《MySQL性能优化》精编版第一期已完结，本课程讲解读几个MySQL性能优化的核心要素：合理利用索引，降低锁影响，提高事务并发度。
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黑白颠倒的年华

没有分布式这个硬伤吧，分布式不只是大表问题，还有高可用问题，性能问题等。只举一个大表明显没说服力。分布式还是大方向。分库分表中间件也有硬伤，不支持分布式事务和分布式SQL，很多功能都是阉割
HTAP是个方向，开发运维会更加简单，从不同系统导来导入很浪费时间和人力。
问题1原因是MySQL很多事互联网用，思想就是轻DB，但你看看银行用法，重DB，我觉得这是个问题。更严谨的，功能多少不说，MySQL有些是实现定义产品特性，而不是设计决定产品特性

葛颂

其实分布式真不是什么硬伤。最牛逼的Oracle也没真正意义的分布式，为啥呢

诚信之举

olap讲了一堆就是故意绕开greenplum，是因为忌讳PG？

浅浪

神逻辑啊，因为pg市场占有率不如oracle，所以功能不如mysql

郭敬明抢篮板

你哪只眼睛看到我说pg功能不如mysql了

七辰

硬件贵[捂脸][捂脸][捂脸]

做个乐观正派好青年

的确没明说，因为这不是事实，但这个推理逻辑是在往这上面引导啊

川一

您的逻辑推理能力真不是一般的强悍呢

國棟

哈哈哈，尤其是遇到这种牵强附会文章的时候