PostgreSQL vs MySQL: So sánh hiệu năng trong truy vấn phức tạp và CCU lớn

PostgreSQL vs MySQL: So sánh hiệu năng trong truy vấn phức tạp và CCU lớn

Năm 2016, cộng đồng công nghệ chấn động khi Uber công bố quyết định di chuyển hàng loạt hệ thống từ PostgreSQL sang MySQL. Với một nền tảng xử lý hàng triệu chuyến đi mỗi ngày, quyết định này không đơn thuần là thay đổi công nghệ mà là kết quả của những thử nghiệm kỹ lưỡng về hiệu năng thực tế. Câu hỏi đặt ra: Điều gì khiến một trong những hệ thống phân tán phức tạp nhất thế giới lại đưa ra lựa chọn này?

Khi xây dựng một ứng dụng web hiện đại, việc lựa chọn cơ sở dữ liệu không chỉ ảnh hưởng đến hiện tại mà còn quyết định khả năng mở rộng trong tương lai. Với số lượng người dùng đồng thời (CCU) lên đến hàng triệu và các truy vấn phức tạp chạy liên tục, mỗi mili-giây đều quan trọng. PostgreSQL và MySQL - hai cái tên được nhắc đến nhiều nhất - có những điểm mạnh riêng biệt mà không phải ai cũng thực sự hiểu rõ.

Bên trong cơ chế MVCC: Nơi quyết định hiệu năng thực sự

Hãy tưởng tượng bạn đang vận hành một sàn thương mại điện tử. Trong cùng một khoảnh khắc, có người đang đặt hàng, có người đang hủy đơn, nhân viên kho đang cập nhật tồn kho, và hệ thống báo cáo đang tổng hợp dữ liệu bán hàng. Tất cả những thao tác này xảy ra đồng thời trên cùng một bộ dữ liệu. Làm sao đảm bảo không có ai bị chặn, không có giao dịch nào bị sai lệch, và hiệu năng vẫn ổn định?

Câu trả lời nằm ở MVCC - Multi-Version Concurrency Control. Đây không chỉ là một thuật ngữ kỹ thuật mà là triết lý thiết kế cốt lõi quyết định cách một cơ sở dữ liệu xử lý hàng nghìn giao dịch cùng lúc. Cả PostgreSQL và MySQL đều sử dụng MVCC, nhưng cách triển khai của chúng khác biệt đến mức tạo ra những kết quả hiệu năng hoàn toàn trái ngược trong các tình huống thực tế.

PostgreSQL: Khi lịch sử được ghi nhận bằng cách tạo tương lai mới

PostgreSQL theo đuổi một triết lý mà ta có thể gọi là “append-only” hay “không bao giờ xóa, chỉ thêm mới”. Mỗi khi bạn thực hiện một câu lệnh UPDATE, thay vì sửa đổi dòng dữ liệu hiện có, PostgreSQL tạo ra một phiên bản hoàn toàn mới của dòng đó. Dòng cũ không bị xóa ngay lập tức mà được đánh dấu là “không còn hiệu lực” và vẫn nằm đó trong bảng.

Điều này nghe có vẻ lãng phí, nhưng lại mang lại lợi ích to lớn cho các giao dịch đọc. Khi một transaction đang đọc dữ liệu, nó luôn thấy một snapshot nhất quán tại thời điểm transaction bắt đầu, bất kể có bao nhiêu transaction khác đang ghi dữ liệu. Không có locks, không có chờ đợi, mọi thứ diễn ra mượt mà như thể mỗi transaction đang hoạt động trên một bản sao riêng của database.

Nhưng đây cũng là nơi vấn đề bắt đầu lộ diện. Giả sử bạn có một bảng users với cấu trúc như sau:

CREATE TABLE users (
    user_id SERIAL PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) UNIQUE,
    name VARCHAR(100),
    created_at TIMESTAMP,
    last_login TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);
CREATE INDEX idx_last_login ON users(last_login);

Bây giờ, hãy thực hiện một thao tác UPDATE đơn giản:

UPDATE users SET name = 'Nguyen Van A' WHERE user_id = 12345;

Về mặt logic, chúng ta chỉ thay đổi cột name. Nhưng về mặt vật lý, PostgreSQL thực hiện những bước sau:

Đầu tiên, PostgreSQL tạo một dòng hoàn toàn mới với địa chỉ vật lý khác trong heap (vùng lưu trữ chính của bảng). Dòng mới này chứa toàn bộ thông tin của user, bao gồm cả các giá trị không thay đổi như email, created_at, và last_login.

Tiếp theo, dòng cũ được đánh dấu với một transaction ID đặc biệt cho biết nó đã “chết” từ thời điểm nào. Các transaction mới sẽ biết phải bỏ qua dòng này và tìm đến dòng mới.

Và đây là điểm quan trọng: vì dòng dữ liệu có địa chỉ vật lý mới, tất cả các index phụ (secondary indexes) - trong trường hợp này là idx_email, idx_created_at, và idx_last_login - đều phải được cập nhật để trỏ đến địa chỉ vật lý mới. Điều này xảy ra ngay cả khi các cột email, created_at, và last_login hoàn toàn không thay đổi giá trị.

Hãy tưởng tượng bạn đang vận hành một hệ thống như Uber. Bảng trips của bạn có thể có hàng chục index để tối ưu các truy vấn khác nhau: index theo tài xế, theo hành khách, theo thời gian, theo vị trí xuất phát, theo vị trí đến, theo trạng thái chuyến đi, theo phương thức thanh toán, và còn nhiều nữa. Mỗi khi cập nhật trạng thái một chuyến đi từ “đang đợi” sang “đang di chuyển”, PostgreSQL phải viết lại entry trong tất cả các index này. Với hàng triệu chuyến đi được cập nhật mỗi ngày, overhead này tích lũy thành một con số khổng lồ.

Vấn đề còn chưa dừng lại ở đó. Sau khi UPDATE, bạn có hai phiên bản của cùng một dòng dữ liệu: phiên bản cũ (đã “chết”) và phiên bản mới (đang “sống”). Phiên bản cũ chiếm không gian lưu trữ nhưng không còn hữu ích nữa. Nếu không được dọn dẹp, bảng của bạn sẽ phình to ra và hiệu năng sẽ giảm dần do phải scan qua nhiều dòng “chết”.

Đây là lúc tiến trình VACUUM xuất hiện. VACUUM là một background process của PostgreSQL có nhiệm vụ dọn dẹp những dòng dữ liệu đã chết, giải phóng không gian và cập nhật các thống kê cho query planner. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng trong thực tế, việc quản lý VACUUM là một nghệ thuật riêng.

VACUUM có hai chế độ: VACUUM thường và VACUUM FULL. VACUUM thường chạy nhanh hơn và không lock bảng, nhưng chỉ đánh dấu không gian là có thể tái sử dụng chứ không trả lại cho hệ điều hành. VACUUM FULL thì thực sự giải phóng không gian, nhưng phải lock toàn bộ bảng và viết lại toàn bộ dữ liệu - một thao tác cực kỳ tốn kém.

PostgreSQL có autovacuum - một tiến trình tự động chạy VACUUM khi cần thiết. Nhưng với các bảng lớn và workload ghi cao, autovacuum có thể không theo kịp. Nếu autovacuum chạy quá thường xuyên, nó tiêu tốn CPU và I/O, ảnh hưởng đến các query khác. Nếu chạy không đủ thường xuyên, bảng sẽ bị bloat (phình to) và hiệu năng giảm sút. Việc tinh chỉnh các tham số như autovacuum_naptime, autovacuum_vacuum_scale_factor, và autovacuum_analyze_scale_factor trở thành một phần quan trọng trong công việc của DBA PostgreSQL.

MySQL với InnoDB: Cập nhật tại chỗ và sự thông minh của indirection

MySQL với InnoDB engine tiếp cận vấn đề theo một cách hoàn toàn khác. Thay vì tạo phiên bản mới, InnoDB cập nhật trực tiếp trên dòng dữ liệu gốc và lưu phiên bản cũ vào một vùng đặc biệt gọi là Undo Tablespace. Điều này thoạt nghe không có gì khác biệt, nhưng ma thuật nằm ở cách InnoDB tổ chức index.

Trong InnoDB, mọi bảng đều phải có một Primary Key (nếu bạn không định nghĩa, InnoDB sẽ tự tạo một cột ẩn). Đây không chỉ là một ràng buộc kỹ thuật mà là nền tảng cho toàn bộ kiến trúc lưu trữ. Dữ liệu trong InnoDB được tổ chức thành một cấu trúc B+Tree dựa trên Primary Key, gọi là clustered index. Mỗi dòng dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự của Primary Key, và việc tìm kiếm theo Primary Key cực kỳ nhanh vì dữ liệu nằm ngay trong cấu trúc index.

Nhưng điều thú vị nằm ở các secondary indexes. Thay vì lưu trữ con trỏ trực tiếp đến địa chỉ vật lý của dòng dữ liệu (như PostgreSQL), các secondary index trong InnoDB lưu trữ giá trị Primary Key. Khi bạn truy vấn qua một secondary index, InnoDB thực hiện hai bước: đầu tiên tìm Primary Key từ secondary index, sau đó tìm dữ liệu thực tế thông qua clustered index.

Thoạt nhìn, việc phải “nhảy” hai lần này có vẻ kém hiệu quả hơn, nhưng nó lại mang đến lợi ích to lớn khi UPDATE. Hãy quay lại ví dụ về bảng users:

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    email VARCHAR(255),
    name VARCHAR(100),
    created_at TIMESTAMP,
    last_login TIMESTAMP,
    INDEX idx_email (email),
    INDEX idx_created_at (created_at),
    INDEX idx_last_login (last_login)
) ENGINE=InnoDB;

Khi bạn thực hiện:

UPDATE users SET name = 'Nguyen Van A' WHERE user_id = 12345;

InnoDB sẽ làm như sau:

Đầu tiên, tìm dòng với user_id = 12345 trong clustered index. Vì đây là Primary Key, việc tìm kiếm này cực kỳ nhanh.

Tiếp theo, lưu giá trị cũ của cột name vào Undo Tablespace. Undo log này sẽ được sử dụng để phục vụ các transaction cũ hơn vẫn cần đọc giá trị cũ (theo MVCC).

Sau đó, cập nhật trực tiếp giá trị mới của name vào dòng dữ liệu trong clustered index.

Và đây là điểm quan trọng: Primary Key (user_id) không thay đổi, do đó vị trí của dòng trong clustered index cũng không đổi. Vì các secondary indexes (idx_email, idx_created_at, idx_last_login) đều lưu giá trị Primary Key chứ không phải địa chỉ vật lý, chúng hoàn toàn không cần phải được cập nhật.

Lợi ích này trở nên cực kỳ rõ ràng khi bạn có nhiều secondary indexes. Trong trường hợp của Uber với bảng trips có hàng chục index, mỗi lần cập nhật trạng thái chuyến đi, MySQL chỉ cần sửa một nơi trong clustered index và ghi một entry vào undo log. PostgreSQL thì phải cập nhật tất cả các index, một công việc tốn kém hơn gấp nhiều lần.

Tất nhiên, approach này cũng có trade-offs. Việc tra cứu qua secondary index chậm hơn một chút vì phải “nhảy” qua Primary Key. Nếu Primary Key của bạn lớn (ví dụ UUID 36 ký tự), mọi secondary index đều phải lưu trữ giá trị lớn này, làm tăng kích thước index đáng kể. Đây là lý do tại sao best practice với MySQL là sử dụng integer auto-increment làm Primary Key, ngắn gọn và hiệu quả.

Undo Tablespace cũng cần được quản lý, nhưng cơ chế này đơn giản và dễ dự đoán hơn nhiều so với VACUUM của PostgreSQL. InnoDB tự động dọn dẹp undo logs khi không còn transaction nào cần đến chúng. Bạn ít khi phải lo lắng về việc điều chỉnh các tham số phức tạp như với PostgreSQL.

Khi lý thuyết gặp thực tế: Case study của Uber

Uber không phải là một startup nhỏ thử nghiệm công nghệ. Đây là một hệ thống toàn cầu xử lý hàng triệu chuyến đi mỗi ngày, với các yêu cầu về độ tin cậy và hiệu năng ở mức tối cao. Quyết định chuyển từ PostgreSQL sang MySQL không phải là quyết định cảm tính mà là kết quả của quá trình benchmark và phân tích kỹ lưỡng.

Trong blog post nổi tiếng năm 2016, các kỹ sư của Uber đã chỉ ra một số vấn đề cụ thể họ gặp phải với PostgreSQL:

Write amplification là vấn đề lớn nhất. Với mỗi update đơn giản, PostgreSQL phải ghi vào nhiều nơi: dòng dữ liệu mới, tất cả các secondary indexes, và WAL (Write-Ahead Log). Trong môi trường của Uber với hàng chục index trên các bảng quan trọng, lượng I/O thực tế gấp nhiều lần so với lượng dữ liệu thực sự thay đổi.

Replication lag cũng trở thành vấn đề. PostgreSQL sử dụng physical replication (sao chép ở mức block), nghĩa là mọi thay đổi vật lý - bao gồm cả việc cập nhật các index - đều phải được replicate sang các replica. Với write amplification cao, replication lag tăng lên, ảnh hưởng đến khả năng scale out cho read workload.

Table bloat và vacuum overhead là một thách thức vận hành liên tục. Các bảng lớn cần được vacuum thường xuyên, nhưng quá trình này lại tiêu tốn tài nguyên và đôi khi gây ra performance spike khó dự đoán.

Sau khi chuyển sang MySQL, Uber báo cáo những cải thiện đáng kể: giảm write amplification, replication lag ổn định hơn, và dễ dàng hơn trong vận hành. Tất nhiên, họ cũng phải điều chỉnh một số queries và tối ưu lại schema, nhưng kết quả cuối cùng là một hệ thống hiệu năng cao và dễ quản lý hơn.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhấn mạnh là quyết định của Uber phù hợp với workload cụ thể của họ: write-heavy, nhiều index, và các queries tương đối đơn giản. Nếu Uber cần chạy các phân tích phức tạp với nhiều lớp JOIN và subqueries, câu chuyện có thể sẽ khác.

Query Optimizer: Nơi trí tuệ nhân tạo gặp gỡ SQL

Một câu SQL đơn giản có thể được thực thi theo hàng trăm cách khác nhau, và sự khác biệt về hiệu năng giữa cách tốt nhất và cách tồi nhất có thể lên đến hàng nghìn lần. Đây chính là lý do tại sao Query Optimizer - bộ phận “suy nghĩ” của database - lại quan trọng đến vậy.

Khi bạn gửi một câu SQL đến database, bạn chỉ nói “cái gì” bạn muốn, không nói “làm thế nào” để lấy được nó. Công việc của Query Optimizer là phân tích câu lệnh, xem xét tất cả các cách có thể để thực thi, ước tính chi phí của mỗi cách, và chọn ra execution plan tối ưu nhất. Đây là một bài toán cực kỳ phức tạp thuộc loại NP-hard, và cách mỗi database giải quyết nó tạo ra những khác biệt lớn trong hiệu năng thực tế.

PostgreSQL: Trí tuệ của một học giả

Query Optimizer của PostgreSQL được phát triển suốt hơn 30 năm với sự đóng góp của hàng trăm nhà nghiên cứu và kỹ sư. Nó không chỉ là một đoạn code mà là tập hợp của vô số thuật toán tối ưu, heuristics thông minh, và tri thức tích lũy qua thời gian.

Một trong những khả năng ấn tượng nhất của PostgreSQL là query rewriting - khả năng tự động viết lại câu truy vấn thành dạng hiệu quả hơn. Hãy xem một ví dụ thực tế:

SELECT u.name, u.email
FROM users u
WHERE u.user_id IN (
    SELECT o.user_id 
    FROM orders o 
    WHERE o.created_at > '2024-01-01'
);

Đây là một subquery điển hình mà nhiều developer viết một cách tự nhiên. Tuy nhiên, về mặt hiệu năng, nó có thể không tối ưu. PostgreSQL không chỉ thực thi câu lệnh này theo đúng cách bạn viết, mà nó phân tích và có thể viết lại thành:

SELECT u.name, u.email
FROM users u
INNER JOIN (
    SELECT DISTINCT o.user_id 
    FROM orders o 
    WHERE o.created_at > '2024-01-01'
) o ON u.user_id = o.user_id;

Hoặc thậm chí tối ưu hơn nữa, sử dụng semi-join nếu điều kiện cho phép. Bạn không cần phải biết cách viết SQL tối ưu nhất, PostgreSQL sẽ làm điều đó cho bạn. Đây là một lợi thế khổng lồ, đặc biệt khi làm việc với team có nhiều developer với các mức độ kinh nghiệm SQL khác nhau.

PostgreSQL cũng hỗ trợ một loạt các phương pháp JOIN, mỗi phương pháp phù hợp với các tình huống khác nhau:

• Nested Loop Join là phương pháp cơ bản nhất, phù hợp khi một trong hai bảng rất nhỏ hoặc khi có index hiệu quả. Với mỗi dòng từ bảng ngoài, PostgreSQL quét qua bảng trong để tìm các dòng matching. Nghe có vẻ kém hiệu quả, nhưng khi có index đúng chỗ, đây lại là phương pháp nhanh nhất cho các bảng nhỏ.

• Hash Join được sử dụng khi cần join hai bảng lớn mà không có index phù hợp. PostgreSQL tạo một hash table từ bảng nhỏ hơn trong bộ nhớ, sau đó quét qua bảng lớn và tra cứu nhanh trong hash table. Phương pháp này cực kỳ hiệu quả cho các large joins, miễn là có đủ RAM.

• Merge Join yêu cầu cả hai bảng đã được sắp xếp theo join key. Nếu điều kiện này thỏa mãn (ví dụ thông qua index), merge join có thể cực kỳ nhanh vì chỉ cần quét mỗi bảng một lần theo kiểu parallel scan.

PostgreSQL không chỉ chọn một phương pháp, mà còn có thể kết hợp chúng trong cùng một query. Trong một query phức tạp với nhiều JOIN, một số join có thể dùng hash, một số dùng merge, và một số dùng nested loop, tất cả được chọn lựa tự động dựa trên thống kê và ước tính chi phí.

Hệ thống thống kê của PostgreSQL cũng rất tinh vi. Mỗi bảng được phân tích định kỳ (qua ANALYZE command) để thu thập các thống kê như: số lượng dòng, phân bố giá trị, most common values, histogram của data distribution, và correlation giữa physical order và logical order. Query planner sử dụng những thống kê này để ước tính số dòng sẽ được trả về ở mỗi bước trong execution plan, từ đó tính toán chi phí tổng thể.

PostgreSQL cũng hỗ trợ parallel query execution từ phiên bản 9.6 trở đi. Với các bảng lớn, một query có thể được chia nhỏ và chạy song song trên nhiều CPU cores. Ví dụ, một sequential scan trên bảng 10GB có thể được chia thành 4 parallel workers, mỗi worker scan 2.5GB, giảm thời gian xuống gần 1/4. Điều này đặc biệt hữu ích cho các analytical queries và reporting.

Ngoài B-Tree index truyền thống, PostgreSQL hỗ trợ nhiều loại index đặc biệt:

• GiST (Generalized Search Tree) cho phép index các kiểu dữ liệu phức tạp như geometric data, full-text search, và range types.

• GIN (Generalized Inverted Index) tối ưu cho việc index các giá trị composite như arrays, JSONB, và full-text search vectors. Nếu bạn lưu JSON trong PostgreSQL và cần query hiệu quả, GIN index là không thể thiếu.

• BRIN (Block Range Index) cho các bảng cực lớn có tính sequential như time-series data. Thay vì index từng dòng, BRIN index từng “block” của dữ liệu, tiết kiệm không gian index đáng kể.

• SP-GiST (Space-Partitioned GiST) cho các cấu trúc dữ liệu phi-cân bằng như quadtrees, k-d trees, và tries.

Sự đa dạng này cho phép PostgreSQL tối ưu hóa hiệu quả các use cases đặc thù mà MySQL khó có thể sánh kịp.

MySQL: Sự tiến hóa từ đơn giản đến phức tạp

Trong nhiều năm, MySQL bị chỉ trích vì có query optimizer quá đơn giản. Các phiên bản cũ của MySQL thường thực thi queries theo cách khá “ngây thơ”, không có nhiều tối ưu hóa thông minh. Điều này buộc các developer phải viết SQL rất cẩn thận, tránh các pattern mà optimizer không xử lý tốt.

Tuy nhiên, MySQL đã có những bước tiến đáng kể, đặc biệt từ phiên bản 8.0. Một số cải tiến quan trọng:

• Hash Join được thêm vào MySQL 8.0.18, một tính năng mà PostgreSQL đã có từ lâu. Trước đó, MySQL chủ yếu dùng nested loop join, rất kém hiệu quả cho các large joins không có index. Với hash join, MySQL giờ đây có thể xử lý các joins lớn hiệu quả hơn nhiều.

• Common Table Expressions (CTE) với WITH clause cho phép viết các queries phức tạp dễ đọc và dễ maintain hơn. Quan trọng hơn, MySQL 8.0 hỗ trợ recursive CTEs, mở ra khả năng xử lý các cấu trúc dữ liệu hierarchical như organizational charts hoặc category trees.

• Window Functions (analytic functions) giúp thực hiện các phép tính phức tạp như running totals, moving averages, ranks, và percentiles mà trước đây rất khó khăn hoặc không thể làm hiệu quả trong MySQL.

• Invisible Indexes cho phép test performance impact của việc drop một index mà không thực sự drop nó. Đây là công cụ hữu ích cho performance tuning.

• Descending Indexes cho phép tạo index theo thứ tự giảm dần, tối ưu cho các queries sắp xếp theo hướng ngược lại.

Mặc dù có những tiến bộ này, query optimizer của MySQL vẫn chưa đạt được mức độ tinh vi của PostgreSQL. Một số hạn chế vẫn tồn tại:

MySQL khó tối ưu hóa các subqueries phức tạp, đặc biệt là correlated subqueries. Trong khi PostgreSQL có thể tự động flatten hoặc convert chúng thành joins, MySQL thường thực thi theo cách kém hiệu quả hơn.

Với các queries có nhiều lớp JOIN (5-10 bảng), PostgreSQL thường tìm ra execution plan tốt hơn nhờ vào dynamic programming và genetic query optimizer cho các joins phức tạp.

Statistics system của MySQL đơn giản hơn, dẫn đến cardinality estimates kém chính xác hơn trong một số trường hợp, đặc biệt với data có distribution phức tạp.

Tuy nhiên, sự đơn giản cũng có mặt tốt. Query optimizer của MySQL dễ dự đoán hơn. Execution plans thường ổn định hơn giữa các lần chạy, ít bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ trong data distribution. Đối với các ứng dụng OLTP truyền thống với các queries đơn giản và lặp lại nhiều lần, tính dễ dự đoán này lại là một lợi thế.

MySQL cũng có một số optimizations đặc biệt cho các pattern phổ biến. Index Condition Pushdown cho phép đẩy các điều kiện WHERE xuống storage engine level, giảm số lượng dòng cần đọc từ disk. Multi-Range Read optimization cải thiện performance của các range scans bằng cách sắp xếp lại các disk reads để giảm random I/O.

Một điểm mạnh khác của MySQL là covering indexes. Khi tất cả các cột cần thiết cho một query đều nằm trong index, MySQL có thể trả về kết quả chỉ bằng cách scan index mà không cần truy cập bảng chính. Điều này đặc biệt hiệu quả với InnoDB vì secondary indexes lưu Primary Key, nên nếu bạn chỉ cần Primary Key và một vài cột khác, việc tạo một composite index có thể tăng tốc query lên rất nhiều lần.

Khi nào sự khác biệt thực sự quan trọng?

Sự khác biệt giữa query optimizers của PostgreSQL và MySQL trở nên rõ rệt nhất trong các tình huống sau:

• Với các analytical queries phức tạp - những câu lệnh có thể dài hàng chục dòng với nhiều CTEs, subqueries, window functions, và joins giữa 5-10 bảng - PostgreSQL thường cho performance tốt hơn đáng kể ngay từ lần đầu. Một data analyst có thể viết query theo cách tự nhiên nhất mà không cần lo lắng quá nhiều về optimization, vì PostgreSQL sẽ lo phần còn lại.

Ví dụ một query phân tích doanh thu phức tạp:

WITH monthly_sales AS (
    SELECT 
        DATE_TRUNC('month', order_date) as month,
        product_id,
        SUM(amount) as total_amount,
        COUNT(*) as order_count
    FROM orders
    WHERE order_date >= '2023-01-01'
    GROUP BY 1, 2
),
product_rankings AS (
    SELECT 
        month,
        product_id,
        total_amount,
        order_count,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY month ORDER BY total_amount DESC) as rank,
        SUM(total_amount) OVER (PARTITION BY month) as month_total
    FROM monthly_sales
),
top_products AS (
    SELECT 
        pr.*,
        p.name as product_name,
        p.category,
        (pr.total_amount / pr.month_total * 100) as percentage_of_month
    FROM product_rankings pr
    JOIN products p ON pr.product_id = p.product_id
    WHERE pr.rank <= 10
)
SELECT 
    tp.month,
    tp.product_name,
    tp.category,
    tp.total_amount,
    tp.order_count,
    tp.rank,
    ROUND(tp.percentage_of_month, 2) as market_share_pct,
    LAG(tp.total_amount) OVER (PARTITION BY tp.product_id ORDER BY tp.month) as prev_month_amount,
    ROUND(
        (tp.total_amount - LAG(tp.total_amount) OVER (PARTITION BY tp.product_id ORDER BY tp.month)) 
        / NULLIF(LAG(tp.total_amount) OVER (PARTITION BY tp.product_id ORDER BY tp.month), 0) * 100, 
        2
    ) as growth_rate_pct
FROM top_products tp
ORDER BY tp.month DESC, tp.rank;

Một query như thế này trong PostgreSQL thường chạy hiệu quả ngay lần đầu. PostgreSQL sẽ tự động quyết định materialization strategy cho CTEs, chọn join methods phù hợp, và tận dụng parallel execution nếu có thể. Trong MySQL, bạn có thể cần phải break down thành nhiều queries nhỏ hơn hoặc tối ưu cẩn thận từng phần để đạt performance tương tự.

Ngược lại, với các simple transactional queries - những câu lệnh SELECT, INSERT, UPDATE đơn giản chạy hàng triệu lần mỗi ngày - cả MySQL và PostgreSQL đều cho performance tuyệt vời. Sự khác biệt về query optimizer ở đây không đáng kể, và các yếu tố khác như MVCC implementation và index structure lại trở nên quan trọng hơn.

Khi lý thuyết gặp thực tế: Chiến lược lựa chọn đúng đắn

Sau khi hiểu sâu về cơ chế hoạt động của cả hai hệ thống, câu hỏi quan trọng nhất vẫn là: “Tôi nên chọn cái nào cho dự án của mình?” Câu trả lời không nằm ở việc database nào “tốt hơn” mà ở việc database nào “phù hợp hơn” với workload cụ thể của bạn.

Chọn MySQL khi bài toán của bạn là write-intensive OLTP

Hãy chọn MySQL nếu bạn đang xây dựng một hệ thống có những đặc điểm sau:

Tỷ lệ ghi cao với nhiều updates liên tục. Nếu ứng dụng của bạn chủ yếu thực hiện các thao tác INSERT, UPDATE, DELETE với tần suất cao - giống như một hệ thống theo dõi vị trí real-time, một nền tảng trading, hay một game online với hàng triệu player actions mỗi giây - MySQL sẽ cho performance ổn định hơn nhờ vào cơ chế MVCC hiệu quả hơn cho write workloads.

Schema với nhiều indexes để tối ưu đa dạng access patterns. Khi bạn cần query dữ liệu theo nhiều cách khác nhau (theo user, theo thời gian, theo location, theo status, etc.) và tạo nhiều secondary indexes để hỗ trợ các patterns này, MySQL sẽ xử lý updates hiệu quả hơn vì không cần cập nhật tất cả indexes khi chỉ một vài cột thay đổi.

Dữ liệu tăng trưởng nhanh và liên tục. Với các bảng lớn có thể đạt hàng trăm GB đến TB và tăng trưởng hàng ngày, việc quản lý table bloat và vacuum trong PostgreSQL có thể trở thành gánh nặng vận hành. MySQL với InnoDB undo log mechanism dễ quản lý và dự đoán hơn.

Queries chủ yếu đơn giản và transactional. Nếu 90% queries của bạn là các câu lệnh đơn giản như SELECT * FROM users WHERE user_id = ? hoặc UPDATE orders SET status = ? WHERE order_id = ?, bạn không cần đến sức mạnh của PostgreSQL query optimizer. MySQL sẽ xử lý những queries này cực kỳ nhanh và hiệu quả.

Team có kinh nghiệm với MySQL ecosystem. Nếu team của bạn đã quen với MySQL, có sẵn các tools, monitoring solutions, và knowledge base về MySQL, việc tiếp tục sử dụng MySQL sẽ giảm learning curve và tận dụng được expertise hiện có.

Ví dụ thực tế: Một ứng dụng social network với bảng posts có 20 indexes khác nhau để phục vụ các feeds khác nhau (chronological feed, trending feed, personalized feed, hashtag searches, location-based searches, etc.). Mỗi khi user thích một post, bạn cần update like_count. Với MySQL, thao tác này chỉ sửa một field trong clustered index và ghi undo log. Với PostgreSQL, có thể phải update 20 indexes, gây ra write amplification nghiêm trọng.

Chọn PostgreSQL khi bài toán yêu cầu analytical power

PostgreSQL là lựa chọn tốt hơn nếu hệ thống của bạn có những đặc điểm sau:

Analytical và reporting workload chiếm tỷ trọng đáng kể. Nếu bạn thường xuyên chạy các báo cáo phức tạp, dashboard analytics, hoặc ad-hoc queries với nhiều joins, aggregations, và window functions, PostgreSQL sẽ cho performance tốt hơn nhiều. Khả năng parallel query execution cũng giúp các long-running analytical queries hoàn thành nhanh hơn.

Schema phức tạp với relationships sâu. Khi data model của bạn có nhiều lớp relationships (ví dụ: users → orders → order_items → products → categories → suppliers) và bạn cần join qua nhiều bảng để lấy thông tin, PostgreSQL query optimizer sẽ tìm ra execution plans hiệu quả hơn.

Cần các tính năng advanced indexes. Nếu bạn làm việc với JSON data và cần query hiệu quả bên trong JSON (GIN indexes), hoặc có geospatial data cần tìm kiếm theo vị trí (PostGIS với GiST indexes), hoặc xử lý full-text search phức tạp, PostgreSQL cung cấp các index types mà MySQL không có hoặc hỗ trợ kém hơn.

Read-heavy workload hoặc balanced read-write. PostgreSQL MVCC implementation rất hiệu quả cho read operations. Nếu bạn có nhiều long-running reports chạy đồng thời với transactional writes mà không muốn chúng block lẫn nhau, PostgreSQL xử lý tốt hơn.

Cần data integrity và advanced constraints. PostgreSQL hỗ trợ exclusion constraints, partial indexes, expression indexes, và nhiều advanced features khác giúp enforce business rules ở database level. Nếu data integrity là ưu tiên cao nhất, PostgreSQL cho nhiều options hơn.

Làm việc với diverse data types. PostgreSQL hỗ trợ native nhiều kiểu dữ liệu phức tạp như Arrays, JSONB, hstore, range types, geometric types, và network address types. Nếu data model của bạn tận dụng những kiểu dữ liệu này, PostgreSQL sẽ hiệu quả hơn nhiều so với việc phải serialize/deserialize trong MySQL.

Ví dụ thực tế: Một nền tảng e-commerce analytics cần tạo báo cáo kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: user behavior, transactions, inventory, shipping, customer support, marketing campaigns. Một báo cáo điển hình có thể join 8-10 bảng, có nhiều lớp aggregations, window functions để tính rankings và trends, và CTEs để tổ chức logic phức tạp. PostgreSQL sẽ handle queries này hiệu quả hơn nhiều so với MySQL.

Khi nào bạn có thể cần cả hai?

Trong thực tế, nhiều tổ chức lớn sử dụng cả PostgreSQL và MySQL cho các use cases khác nhau. Đây được gọi là polyglot persistence strategy:

• MySQL cho transactional systems: Các services xử lý user transactions, orders, payments, real-time updates thường dùng MySQL vì write performance ổn định và dễ dự đoán.

• PostgreSQL cho analytics và reporting: Data warehouse, business intelligence, và analytical databases thường dùng PostgreSQL để tận dụng query optimizer mạnh mẽ và các tính năng analytical.

• Data pipeline giữa hai hệ thống: Sử dụng CDC (Change Data Capture) hoặc ETL tools để sync dữ liệu từ MySQL transactional database sang PostgreSQL analytical database. Điều này cho phép bạn tối ưu hóa mỗi database cho workload cụ thể của nó mà không ảnh hưởng lẫn nhau.

Tất nhiên, approach này tăng complexity về mặt infrastructure và yêu cầu team có expertise với cả hai platforms, nhưng nó cho phép bạn “có được cả hai thế giới tốt nhất”.

Những yếu tố khác cần cân nhắc

Ngoài MVCC và query optimizer, còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến quyết định:

Ecosystem và tooling

MySQL có một ecosystem cực kỳ phong phú với nhiều managed services (AWS RDS, Google Cloud SQL, Azure Database for MySQL), monitoring tools (Percona Monitoring and Management, MySQL Enterprise Monitor), backup solutions, và third-party tools được phát triển trong nhiều thập kỷ.

PostgreSQL ecosystem cũng rất mạnh với các extensions nổi tiếng như PostGIS (geospatial), TimescaleDB (time-series), Citus (distributed PostgreSQL), pgvector (vector similarity search), và hàng trăm extensions khác. Managed services như AWS RDS, Google Cloud SQL, và Azure Database for PostgreSQL cũng rất mature.

Licensing và support

MySQL có dual licensing: GPL cho open source và commercial license cho các công ty muốn embed MySQL vào proprietary software. Oracle cung cấp MySQL Enterprise với support chính thức, nhưng chi phí có thể cao.

PostgreSQL hoàn toàn open source với PostgreSQL License (tương tự MIT/BSD), rất permissive. Không có “commercial version”, nhưng nhiều công ty cung cấp commercial support (EDB, Crunchy Data, Percona).

Replication và high availability

Cả hai đều hỗ trợ replication tốt, nhưng có sự khác biệt:

MySQL có mature replication features với statement-based, row-based, và mixed replication. Group Replication và InnoDB Cluster cung cấp high availability solutions. Semi-synchronous replication cho phép trade-off giữa performance và durability.

PostgreSQL sử dụng physical replication (streaming replication) và logical replication. Physical replication rất nhanh nhưng replica phải là exact copy. Logical replication cho phép replicate chỉ một số tables hoặc chỉ một số operations, linh hoạt hơn cho một số use cases.

Community và documentation

PostgreSQL có một community rất active và documentation cực kỳ chi tiết, được coi là một trong những documentation tốt nhất trong thế giới open source databases.

MySQL cũng có community lớn, tuy nhiên sau khi Oracle mua lại Sun Microsystems, một phần community đã fork ra MariaDB. Điều này tạo ra một chút fragmentation trong ecosystem.

Lời kết

Việc lựa chọn giữa PostgreSQL và MySQL không phải là quyết định đen trắng. Cả hai đều là những hệ quản trị cơ sở dữ liệu excellent, được battle-tested qua hàng triệu deployments trên toàn thế giới. Quyết định đúng đắn phụ thuộc vào việc bạn hiểu rõ workload characteristics của mình và match chúng với strengths của mỗi database.

Nếu bạn đang bắt đầu một dự án mới và chưa chắc chắn về workload trong tương lai, một số gợi ý:

Bắt đầu với PostgreSQL nếu bạn đang xây dựng một application phức tạp với data model chưa rõ ràng hoàn toàn. Tính linh hoạt và power của PostgreSQL sẽ cho bạn nhiều options hơn khi requirements thay đổi. Advanced query optimizer cũng giúp bạn không phải lo lắng quá nhiều về query optimization trong giai đoạn đầu.

Bắt đầu với MySQL nếu bạn đang xây dựng một high-traffic transactional system với well-defined access patterns. Nếu bạn biết chắc rằng sẽ có nhiều writes và ít complex analytics, MySQL sẽ cho bạn better out-of-the-box performance và easier operations.

Quan trọng nhất, đừng chọn database chỉ vì “mọi người đều dùng” hoặc “nghe nói là tốt”. Hãy dành thời gian để:

1. Profile workload của bạn: Tỷ lệ read/write là bao nhiêu? Queries phức tạp đến mức nào? Data growth rate như thế nào?

2. Benchmark với data thực tế: Tạo một test environment với data tương tự production và chạy các queries representative. Đừng tin vào synthetic benchmarks của người khác - workload của bạn là unique.

3. Cân nhắc team expertise: Một database “tốt hơn” nhưng team không ai biết sẽ kém hơn một database “kém hơn” nhưng team thành thạo.

4. Plan for the future: Một database có thể perfect cho MVP nhưng không scale được khi product phát triển. Hãy nghĩ về 2-3 năm tới, không chỉ 6 tháng tới.

5. Đừng ngại thay đổi: Nếu sau khi chọn rồi nhưng nhận ra không phù hợp, migration vẫn có thể thực hiện được. Uber đã làm, và nhiều công ty khác cũng vậy. Chi phí migration có thể cao, nhưng không cao bằng chi phí của một database không phù hợp chạy trong production suốt nhiều năm.

Cuối cùng, hãy nhớ rằng database chỉ là một component trong hệ thống của bạn. Một architecture tốt với caching layer hợp lý, proper indexing, và well-designed schema có thể làm cho bất kỳ database nào chạy tốt. Ngược lại, một architecture tồi có thể làm cho database “tốt nhất thế giới” cũng trở nên chậm chạp.