PostgreSQL 不再需要分库分表
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admin
2026年2月19日 10:41
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概述
实际上，在超大规模场景下，PostgreSQL 同样可能面临单机瓶颈，仍需分片。但相比传统 MySQL（尤其是 5.7 及更早版本），现代 PostgreSQL 在多个关键维度上显著延后了“必须分库分表”的临界点，使得很多原本在 MySQL 中需要分库分表的业务，在 PG 中可以长期维持单库架构，从而大幅降低运维复杂度。
✅ 一、存储引擎与架构优势：PG 天然更适合大表
表格
维度 | MySQL（InnoDB） | PostgreSQL |
行存储格式 | 聚簇索引（主键组织数据） | 堆表（Heap Table）+ 独立索引 |
大字段处理 | 大字段（如 TEXT/BLOB）可能溢出页，影响性能 | TOAST 机制自动压缩/外存大字段，对主行透明 |
更新性能 | 原地更新 + Undo Log，频繁更新易产生碎片 | MVCC + 新版本写入（Append-Only），无原地更新，碎片少 |
表大小上限 | 单表理论上可达 64TB，但实际 >10 亿行时性能陡降 | 单表支持32TB+，实测百亿行级仍可高效查询 |
📌关键点：PG 的TOAST + MVCC + Heap 表架构，使其在宽表、大字段、高更新场景下比 InnoDB 更稳定，不易因数据膨胀导致性能崩塌。
✅ 二、分区表能力：PG 原生强大，MySQL 曾长期落后
表格
功能 | PostgreSQL（10+） | MySQL（5.7 / 8.0） |
声明式分区 | ✅ 原生支持（Range / List / Hash） | ❌ 5.7 无；8.0 才完善 |
分区剪枝（Pruning） | ✅ 优化器智能跳过无关分区 | ✅ 8.0 支持，但早期版本弱 |
分区索引 | ✅ 支持全局/本地索引 | ❌ 仅全局索引（8.0.21+ 才支持本地） |
动态增删分区 | ✅ATTACH/DETACH PARTITION
零拷贝 | ⚠️ 需ALTER TABLE
，大表锁表风险高 |
子分区（Subpartition） | ✅ 支持（PG 12+） | ✅ 支持 |
💡效果：PG 可用单逻辑表 + 多物理分区替代“分库分表”，应用无感，且支持：
- 按时间自动归档旧分区（
DETACH后 DROP） - 热点分区单独优化
- 查询自动只扫相关分区
✅ 三、并行查询：PG 更早、更广、更深
表格
能力 | PostgreSQL | MySQL |
并行顺序扫描 | ✅ 9.6+ | ❌ 直到 8.0 才有限支持 |
并行 JOIN / 聚合 | ✅ 10+ | ⚠️ 8.0 有，但限制多（如不能有子查询） |
并行 Bitmap Heap Scan | ✅ | ❌ |
自适应并行度 | ✅ 基于成本估算 | ⚠️ 静态配置为主 |
📈结果：PG 在OLAP 或混合负载下，单查询可利用多核加速，避免因“慢查询”被迫拆分。
✅ 四、扩展性与生态：PG 的“内置分片”替代方案
虽然 PG 官方不提供透明分片，但其生态提供了更优雅的替代路径：
表格
方案 | 说明 | 对比分库分表 |
Citus（官方扩展） | 将 PG 变成分布式数据库，语法 100% 兼容，自动分片、重平衡 | ✅ 透明分片，无需改应用 |
FDW（Foreign Data Wrapper） | 跨库/跨实例联邦查询，可虚拟化多表为一 | ✅ 逻辑统一，物理分散 |
逻辑复制 + 分区路由 | 应用层按分区键路由，但表结构统一 | ⚠️ 需简单改造，但比 MyCat/ShardingSphere 轻量 |
🔥关键优势：这些方案保持 SQL 兼容性，而 MySQL 分库分表通常需引入中间件（如 ShardingSphere），牺牲部分 SQL 能力（如跨分片 JOIN、子查询）。
✅ 五、真实场景对比（典型 SaaS 应用）
表格
指标 | MySQL（5.7） | PostgreSQL（14+） |
单表行数安全阈值 | ～5000 万 ～ 1 亿 | 10 亿 ～ 50 亿 |
写入吞吐（万 TPS） | 需分库才能 >5w | 单机可扛 3～5w（NVMe + tuning） |
复杂查询响应 | >1 亿行基本不可用 | 百亿行 + 分区 + 并行 ≈ 秒级 |
运维复杂度 | 分库分表 + 中间件 + 数据迁移 | 单库 + 分区 + Citus（按需） |
📌案例：
- 很多使用 PG 的 SaaS 公司（如 GitLab、Instacart）在10 亿+ 用户行为日志场景下仍用单 PG 实例 + 分区；
- 而同类 MySQL 架构往往在几千万行就启动分库。
❗ 重要澄清：PG 也不是“永远不分”
以下场景 PG 依然需要分片：
- 写入 QPS > 10 万（单机 WAL 瓶颈）
- 数据量 > 10TB（备份/恢复时间不可接受）
- 多租户强隔离（需物理隔离）
但区别在于：
MySQL 是“先分再优”，PG 是“先优再分”—— PG 让你把单机压榨到极致，推迟分片决策至少 2～3 年，节省大量工程成本。
✅ 结论：为什么说“PG 不再需要分库分表”？
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原因 | 说明 |
1. 单机容量更大 | TOAST + MVCC + Heap 表支撑百亿行 |
2. 分区即分片 | 原生分区替代物理分表，应用无感 |
3. 并行查询扛住复杂负载 | 避免因慢查被迫拆分 |
4. 扩展方案更优雅 | Citus/FDW 保持 SQL 完整性 |
5. 运维成本更低 | 无中间件、无跨库事务难题 |
💬一句话总结：
PostgreSQL 通过强大的单机能力 + 原生分区 + 生态扩展，将“分库分表”从“必选项”变为“可选项”，让大多数中大型应用终身无需面对分片之痛。
而传统 MySQL 架构，往往在业务早期就被迫走上分库分表之路，付出高昂的工程代价。
📌建议：
若新项目预估数据量 > 1 亿行，或需复杂查询，优先评估 PostgreSQL —— 它可能让你未来三年都无需考虑分库分表。
阅读原文：原文链接
该文章在 2026/2/22 23:54:36 编辑过
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