Red vs Blue at Oracle, und ein paar Gedanken zu Postgres

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November 4, 2010
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Ich schrieb :

heretic666 schrieb am 4. November 2010 12:11

…das man nicht auch wahlweise mit PostgreSQL oder MS SQL erschlagen kann?

Mir fällt da im Moment kein Punkt ein…

Postgres ist ein Repräsentant der klassischen Datenbanken und fällt in dieselbe Kategorie wie Oracle, MS SQL oder DB/2. MySQL ist eine Datenbank, die sich in vielen Punkten an den Erfordernissen des Webs orientiert und ganz andere Schwerpunkte als Postgres oder Oracle setzt. Das ist auch eine der Erfahrungen, die der rote Sales (Oracle Sales) gerade mit blauen Kunden (MySQL Kunden) macht: Die meisten lassen sich nicht einfach auf rot konvertieren, weil das rote Produkt schlicht nicht die Leistungen bietet, die blauen Kunden wichtig sind.

Um Deine Frage konkreter zu beantworten:

MySQL ist eine Einprozeß-Architektur mit mehreren Threads und einem Threadpool. Ein Connect an die Datenbank ist vergleichbar teuer einem Connect an einen OpenLDAP-Server und MySQL kommt so gut mit transienten Verbindungen etwa eines mod_perl oder mod_php zurecht, daß man in MySQL in der Regel nicht mit Connection Pools arbeitet und 2-Tier Architekturen (Apache mit mod_irgendwas an MySQL) gut funktionieren.

Datenbanken, die on-connect einen Handlerprozeß forken haben sehr viel höhere Kosten in Speicher (MySQL 200 KB pro Connect vs. zum Beispiel 5 MB für Oracle) und Zeit. Mit solchen Datenbanken redet man in der Regel über einen Application-Server der persistente Verbindungen aus einem Connection Pool managed, und auf der anderen Seite von einem Webserver angestupst wird (3-Tier).

MySQL-Anwender skalieren Read-Leistung in der Regel horizontal. Das heißt, sie kaufen keine größeren Server, sondern mehr Server, um zu wachsen. In unserem Fall haben wir in einer Produktionshierarchie zum Beispiel 87 MySQL Slave-Server an einem Master hängen. MySQL Replikation ist per Default asynchron und muß in der Anwendung durch ein passendes master_pos_wait() synchronisiert werden - jedes asynchrone System kann durch Einfügen von Waits synchron gemacht werden.

Das heißt, daß die Anwendung die Wahl hat, ob sie fortfahren oder warten will - und die meisten Leute wollen in der Anwendung lieber annähernd richtige Daten sofort liefern (und dann ggf später per AJAX aktualisieren) als auf absolut korrekte Daten zu warten, solange etwa im Web gebrowsed wird. Wenn es zum Schwur - also zum Kauf - kommt, dann will man warten, und dann nimmt man Waypoints in Kauf - vorher aber nicht.

Postgres zum Beispiel hat erst jetzt mit 9.0 eine Replikation und diese ist auch nicht asynchron. Das heißt, wenn man eine Anwendung hatte, die größer war als eine einzelne Kiste leisten konnte, dann mußte man an irgendeinem Punkt zu MySQL greifen - mein derzeitiger Arbeitgeber ist so vor etwa 10 Jahren aus genau diesem Grunde von Postgres zu MySQL migriert. Das war sehr mühsam und teuer, aber damals ein zwingender Grund (und ist es heute trotz 9.0 wahrscheinlich auch noch).

MySQL, speziell InnoDB, ist eine ausgezeichnete Engine mit MVCC (also lockless reads) und mit sehr sinnvollen Strategien beim Layout von Daten auf der Platte (Clustering der Daten nach Primary Key + auto_increment = instant win für alle Leute mit normalen Zugriffspatterns). Dadurch, daß MySQL außerdem Covering Indexes kann (Postgres auch in 9.0 leider noch nicht) sind bestimmte Optimierungen sehr leicht möglich und sehr effizient. Domas (früher MySQL, jetzt Facebook, außerdem Wikipedia-DBA) beschreibt dies in einem Artikel recht ausführlich.

Ein anderes Feature, das bei der Skalierung von großen Datenbanken (größer als der Hauptspeicher) sehr extrem rockt sind PARTITION BY clauses in Tabellendefinitionen. Man kann sich in Postgres vergleichbares manuell zusammentriggern (wie man sich auch Replikation zusammentriggern kann, wenn man keine Schmerzen spürt), aber nativ ist das Feature plötzlich auch für den normalbegabten DBA und vor allen Dingen auch für einen Entwickler zugänglich - und es ist sehr schnell. Wir migrieren gerade eine unserer letzten MyISAM-Datenbanken von Merge-Tables auf InnoDB Plugin + Compressed Tables + Partititions und die Effekte sind sehr erstaunlich.

Ein weiteres Feature, bei dem ich nicht beurteilen kann, wie gut oder schlecht Postgres da steht, sind die Connectors in MySQL.

Connector/ODBC von MySQL ist - sagt man mir - sehr gut, ich habe in meiner beruflichen Praxis damit eine Reihe von Migrationen von Access- und MS SQL-Datenbanken auf ein MySQL Backend durchgeführt, und das war weitgehend problemlos (ODBC hat ein paar Konzepte, bei denen man wissen muß, wie sie auf MySQL abgebildet werden - wenn man das weiß, geht die ganze Umstellung vollkommen schmerzfrei).

Connector/J ist angeblich auch sehr gut - ich versuche Java zu vermeiden und habe daher nicht viel unmittelbare Erfahrung, kann aber sagen, daß man zumindest vielen Schmerz der Java-Leute durch Konfiguration obskurer JDBC-Parameter wegheilen kann ohne daß man ins Java rein muß. :-)

Für PHP gibt es eine unabhängige Implementierung des Protokolls als mysqlnd. Das ist einmal lizenztechnisch interessant (PHP License statt GPL) und einmal speichertechnisch spannend. Connector/C alias libmysqlclient.so lädt ja Ergebnisse aus dem Server in libmysqlclient.so runter und stellt sie als MySQL-interne Datentypen dar. Diese werden dann durch mysql_fetch_assoc() und Freunde in PHP Zeile für Zeile in PHP ZVAL umgewandelt - am Ende hat man die Daten also zweimal: Einmal als PHP Hash in ZVAL-Format und einmal als MySQL-interne Typen in der Bibliothek - bis dann endlich mysql_free_result() gemacht wird, und die interne Kopie gelöscht wird.

mysqlnd verwendet jetzt gleich intern in der MySQL-Bibliothek PHP-interne ZVAL-Strukturen für die Ergebnisse, sodaß keine Daten mehr aus libmysqlclient.so in PHP umkopiert werden müssen, sondern die Daten quasi gleich als PHP-Hash in den Client runter geladen werden.

Ah, und schließlich sind die Zeichensatz-Fähigkeiten von MySQL recht bemerkenswert. MySQL kann Zeichensätze und Sortierungen per Spalte getrennt festlegen und wandelt dann zwischen Serverzeichensatz und Clientzeichensatz um. Das tut es sehr schnell, so schnell, daß es bei uns in einigen Anwendungen schneller ist, die Zeichensatzumwandlungen durch den Server machen zu lassen, als lokal im Client mit Perl (Nein, wir machen das nicht, es ist nur so, daß unsere Benchmarks meinten, das sei schneller :-) ).

MySQL ist auch extrem flexibel: Mit einem ALTER TABLE kann man Spalten bequem von einer Darstellung in eine andere umwandeln, wenn sich die Anforderungen ändern, sodaß man sich dort nicht früh auf irgendwas festlegen muß.

Soweit ich weiß ist das sehr viel flexibler als die Mechanismen, die Postgres hier bietet.

In MySQL nutzt man oft eine Reihe von Dingen nicht, die man von einem klassischen Datenbankprodukt erwarten würde, wie es etwa an der Uni unterrichtet wird. Das ist in dem Umfeld von MySQL weitgehend okay - wir zum Beispiel setzen MySQL auf eine Weise ein, bei der wir alle Zugriffe auf die Datenbank kontrollieren und bei der wir den Code zu allen Anwendungen haben und ändern können, die auf die Datenbank zugreifen. Das macht gewisse Dinge auf der Clientseite möglich, die man anderswo im Server abhandeln muß.

Foreign Key Constraints zum Beispiel realisieren wir im Client in Bibliotheken. Wir werden auch in der Regel keinen Code in der Datenbank einsetzen - also weder Views, noch Procedures noch Triggers, sondern machen alle diese Sachen im Client. Wir sind aber ein privilegiertes Umfeld, weil wir in der Produktion durchgehend einen OSS Stack einsetzen und so den Quelltext zu allem vollkommen kontrollieren. Wir sind außerdem größer als eine einzelne Maschine leisten kann, müssen also sowieso horizontal Skalieren, und es ist nun einmal günstiger, Client-CPUs zu kaufen als Datenbankserver-CPUs, also ist es für uns ökonomisch nicht sinnvoll, Code in der Datenbank laufen zu lassen (von den Managementerfordernissen, die Code in der Datenbank mit sich bringt mal ganz abgesehen).

Schließlich: MySQL hat eine Reihe von Eigenheiten, Einschränkungen und Fehlern. Das ist okay, denn die meisten dieser Sachen sind bekannt und man kann mit ein wenig Erfahrung da leicht drum herum arbeiten.

MySQL hat jedoch auch eine riesengroße Community von Leuten mit zum Teil bemerkenswertem Niveau, sodaß man an die notwendigen Informationen herankommt - in seiner Landessprache, wahlweise für Geld oder gute Worte und auch auf Zeit.

MySQL hat auch erwiesenermaßen große Installationen, das heißt die versprochene Skalierbarkeit ist nicht hypothetisch, sondern die Konzepte sind bewiesen und verdienen bei anderen Leuten nachweisbar Millionen - pro Tag.

MySQL ist nicht schön. Das muß es nicht, es soll nur den Job erledigen und die Kasse voll machen. Und das tut es, zuverlässig, wiederholbar und vor allen Dingen auf eine Weise, die man normalbegabten Entwicklern in Kursen vermitteln kann. Alles ist allem ist das in etwa das, was man von einem solchen Produkt erwarten würde.

Die Zusammenfassung dieses recht langen Textes ist in etwa:

Die reale Welt ist nicht die Uni, und die Erfordernisse der realen Welt werden für eine populäre Klasse von Anwendungen und Anforderungen von MySQL besser abgebildet als von jeder anderen Datenbank. Das MySQL dabei gegen bestimmte traditionelle Lehren verstößt sorgt in gewissen Kreisen für schlechte Presse, aber das ist den Leuten, die das machen egal, solange die von ihnen erstellten Rechnungen korrekt genug sind um akzeptiert zu werden und den Kühlschrank voll machen.

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