MySQL的优缺点及适用场景
优点
- 开源免费，社区版可商用，成本低。
- 轻量级，安装配置简单，适合中小型项目。
- 读写性能优异，尤其在OLTP（在线事务处理）场景下表现突出。
- 支持主从复制、分片等扩展方案，生态工具丰富（如Percona、MariaDB分支）。
缺点
- 对复杂查询（如多表关联、窗口函数）支持较弱，优化器较简单。
- 早期版本缺乏高级功能（如JSON支持、GIS地理信息处理），需依赖第三方扩展。
- 事务隔离级别默认是REPEATABLE READ，可能引发幻读问题。
适用场景
- Web应用、电商平台等高频读写场景。
- 中小型企业级应用，需要快速部署且预算有限的项目。
- 与LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）或MEAN（MongoDB+Express+Angular+Node.js）技术栈搭配使用。
SQL Server的优缺点及适用场景
优点
- 商业数据库标杆，提供企业级功能（如数据仓库、BI工具集成）。
- 与Windows生态深度绑定，支持.NET开发，管理工具（SSMS）强大。
- 事务处理能力强，支持ACID严格保证，适合高一致性需求场景。
- 内置机器学习服务（SQL Server ML Services）和列存储索引。
缺点
- 商业授权费用高，尤其对CPU核心数敏感，大集群成本陡增。
- 跨平台支持有限（虽然Linux版已推出，但功能仍落后于Windows版）。
- 社区生态较小，问题排查依赖官方支持。
适用场景
- 企业级ERP、CRM系统，尤其是基于微软技术栈（如ASP.NET）的项目。
- 需要与Power BI、Azure云服务深度集成的数据分析场景。
- 对数据安全和合规性要求高的行业（如金融、医疗）。
PostgreSQL的优缺点及适用场景
优点
- 功能全面，支持JSON、GIS、全文检索、自定义数据类型等高级特性。
- 高度符合SQL标准，窗口函数、CTE递归查询等复杂语法支持完善。
- 扩展性强，可通过插件支持时序数据（TimescaleDB）、图数据库（AGE）。
- 事务隔离级别默认为READ COMMITTED，并发控制更灵活。
缺点
- 内存消耗较高，默认配置下需要针对性调优。
- 复制方案（如逻辑复制）配置复杂度高于MySQL。
- 国内企业级支持资源较少，依赖社区或第三方服务商。
适用场景
- 复杂业务逻辑的分析型应用（如数据科学、地理信息系统）。
- 需要高度定制化的项目，如自定义函数、存储过程开发。
- 替代Oracle等商业数据库的迁移场景，对SQL兼容性要求高的系统。
横向对比总结
| 维度 | MySQL | SQL Server | PostgreSQL |
|---|---|---|---|
| 成本 | 低（开源） | 高（商业授权） | 低（开源） |
| 性能 | OLTP优先 | 均衡 | OLAP/复杂查询优先 |
| 扩展性 | 分片方案成熟 | 依赖Windows生态 | 插件化架构灵活 |
| 适用团队 | 中小型开发者 | 微软技术栈企业 | 技术激进型团队 |
选择时需权衡功能需求、团队技术栈和长期维护成本。