CLOUD云枢在阿里云数据库（如RDS、PolarDB）中，不能简单地说 PostgreSQL 或 MySQL “性能更强”，因为性能优劣高度依赖于具体场景、工作负载类型、数据模型、查询模式以及优化配置。两者是面向不同设计哲学的数据库，各有优势：
✅ MySQL（尤其阿里云 PolarDB-MySQL / RDS MySQL）更适合：
- 高并发、简单读写（OLTP）场景：如电商订单、用户登录、计数器等；
- 强主从复制、读写分离架构成熟稳定，阿里云提供毫秒级延迟只读实例；
- 轻量级事务、低开销单表操作快，尤其在
INSERT/UPDATE高吞吐、无复杂关联时表现优异； - 生态兼容性好：与大量中间件、ORM（如 MyBatis）、监控工具深度适配；
- PolarDB-MySQL 版本支持并行查询、智能读写分离、存储计算分离，在标准 OLTP 场景下 QPS 和吞吐常优于同规格 PostgreSQL。
✅ PostgreSQL（尤其阿里云 PolarDB-PG / RDS PostgreSQL）更适合：
- 复杂查询、分析型混合负载（HTAP 初步能力）：如多表 JOIN、窗口函数、递归查询、JSON 处理、地理空间（PostGIS）；
- 强一致性与高级事务特性：真正的可序列化隔离级别（SERIALIZABLE）、行级锁更精细、无“幻读”隐患；
- 丰富扩展生态：TimescaleDB（时序）、pgvector（向量检索）、Citus（分布式）、Oracle 兼容插件等；
- 阿里云 PolarDB-PG 支持向量引擎、并行 VACUUM、逻辑复制增强、自动分区和智能索引推荐，在复杂分析或 AI 应用（如 RAG 中的元数据检索）中更具扩展性；
- JSONB + GIN 索引性能远超 MySQL 的 JSON 类型，适合半结构化数据高频查询。
| 📊 性能对比参考（阿里云官方测试 & 社区实践，同等规格 8C32G，SSD 存储）： | 场景 | MySQL（PolarDB）优势 | PostgreSQL（PolarDB-PG）优势 |
|---|---|---|---|
| 单表简单增删改查（10W+ TPS） | ✅ 更高吞吐（约高 15–30%） | ⚠️ 稍低（因 MVCC 开销略大） | |
| 多表 JOIN + GROUP BY + ORDER BY（复杂报表） | ❌ 可能慢、易执行计划退化 | ✅ 并行执行器更成熟，性能更稳 | |
| 全文检索（中文分词） | ⚠️ 依赖第三方插件（如 ngram），功能弱 | ✅ 内置 zhparser + tsvector，性能与精度更优 |
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| 向量相似搜索（如 embedding） | ❌ 原生不支持 | ✅ pgvector 插件 + IVFFlat/HNSW 索引，毫秒级响应 |
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| 高并发长事务 + 数据一致性要求严苛 | ⚠️ 可能锁升级、死锁风险略高 | ✅ MVCC 实现更彻底，锁冲突更少 |
💡 关键建议（阿里云选型指南）：
- ✅ 选 MySQL/PolarDB-MySQL：传统互联网应用、需要快速上线、团队熟悉 MySQL、以 CRUD 为主、成本敏感、追求极致写入吞吐。
- ✅ 选 PostgreSQL/PolarDB-PG：需要复杂分析、GIS、时序、向量检索、强事务一致性、未来可能做数据治理/BI/生成式AI集成、或已有 Oracle/SQL Server 迁移需求。
- 🌐 注意：阿里云 PolarDB 是共享存储架构，PG 和 MySQL 版本均支持计算节点弹性伸缩、秒级备份、全局读一致性（基于物理复制），因此底层稳定性与高可用性差距不大——性能差异主要来自引擎层，而非云平台本身。
🔍 延伸提示：
- 若需兼顾二者优势，可考虑阿里云 PolarDB-X（分布式 MySQL 兼容） 或 ADB（AnalyticDB）for PostgreSQL（专为分析优化）；
- 实际压测才是金标准：建议使用阿里云 DMS 数据管理服务 或 SysBench / pgbench 在相同规格下实测业务 SQL。
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