Uber从Postgres迁移到MySQL的原因：降低资源占用，提升效率

本文探讨了Uber从PostgreSQL（Postgres）迁移到MySQL背后的原因，主要是为了减少带宽占用、降低内存消耗并提高操作效率。Uber的早期架构基于Python和Postgres，但随着业务发展转向微服务和新的数据平台，他们发现Postgres存在一些局限性，包括写入架构低效、数据复制问题、表损坏、从库MVCC支持不佳以及新版本更新困难。文章进一步分析了Postgres的磁盘数据格式，强调了其固定行（元组）设计和ctid在MVCC中的作用，并与MySQL的InnoDB存储引擎进行了对比。 Postgres的局限性分析： 1. **写入架构低效**：Postgres的写入操作可能不如MySQL的InnoDB高效，因为Postgres的行数据是固定的，这可能导致不必要的空间浪费和更复杂的更新操作。 2. **数据复制低效**：在分布式系统中，数据复制的效率至关重要。Postgres在数据复制方面可能存在不足，影响了整体性能。 3. **表损坏的问题**：Postgres的行数据固定可能导致在处理大量更新和删除操作时出现表损坏的风险，这需要额外的维护工作。 4. **糟糕的从库MVCC支持**：多版本并发控制（MVCC）是数据库并发处理的关键，但Postgres在从库上的MVCC支持可能不理想，影响了读写性能。 5. **新版本更新难度升级**：Postgres的新版本升级可能涉及更多的复杂性和风险，这可能影响到系统的稳定性和运维效率。 MySQL的InnoDB存储引擎优势： MySQL的InnoDB存储引擎提供了更好的性能优化，尤其是在处理大量并发事务时。它采用了可变长度的行格式，减少了空间占用，并且在MVCC支持上更为出色。InnoDB还支持行级锁定，减少了锁定冲突，提高了并发性能。此外，InnoDB的InnoDB Cluster功能提供了内置的数据复制，简化了分布式环境下的数据一致性管理。 Schemaless的引入： Uber采用Schemaless，这是一个基于MySQL的数据库分片解决方案，旨在解决Postgres的局限性。Schemaless允许更灵活的数据模型，可以更好地适应微服务架构的动态变化。通过分片，Uber能够分散负载，减少单点压力，提高整体性能。 总结： Uber从Postgres迁移到MySQL，并构建基于MySQL的Schemaless，是为了应对随着业务规模扩大带来的挑战。Postgres的特定设计在面对大规模并发和分布式环境时显得力不从心，而MySQL的InnoDB存储引擎和Schemaless的灵活性、高效性和可扩展性更能满足Uber的需求。这种迁移不仅减少了带宽和内存的消耗，也提升了操作效率，确保了服务的稳定性和高性能。