Mysql数据库不同官方版本对比详细分析_Mysql

前言

mysql 是一种流行的关系型数据库管理系统，其版本众多，不同版本在功能、性能、安全性以及适用场景等方面有所区别。以下是对 mysql 各主要版本及其区别的详细分析：

1. 版本分类

mysql 的主要版本可以分为以下几类：

官方版本：由 oracle 发布的社区版（community edition）和商业版（enterprise edition）。
分支版本：由社区或其他公司基于 mysql 开发的衍生版本，例如 mariadb、percona server。
主要版本号：例如 5.7、8.0，代表大的功能迭代。
次要版本号：例如 8.0.34，表示 bug 修复或小功能增强。

2. 不同官方版本对比

社区版（community edition）

特点：免费开源，所有人都可以使用和修改。
适用场景：中小型企业、开发环境。
限制：
- 不提供官方技术支持。
- 缺少高级功能（如备份、加密等商业功能）。

企业版（enterprise edition）

特点：付费版，提供完整功能和技术支持。
优势：
- 包括备份工具（mysql enterprise backup）。
- 提供高级安全功能，如数据加密、审计日志等。
- 提供性能监控和调优工具（mysql enterprise monitor）。
适用场景：大型企业、高安全性需求场景。

3. 主要版本对比

mysql 5.6

发布时间：2013 年。
新特性：
- innodb 存储引擎优化：支持全文索引。
- 复制功能增强：支持 gtid（全局事务 id），改进主从复制。
- 性能优化：改进查询优化器。
适用场景：适用于中小型业务，但已经较为过时。

mysql 5.7

发布时间：2015 年。
新特性：
- json 数据支持：增加 json 数据类型和相关函数。
- 性能优化：支持虚拟列和生成列，改进查询性能。
- 复制增强：改进并行复制。
- 安全性提升：默认支持 ssl 和密码强度策略。
适用场景：适用于大部分应用场景，仍被广泛使用。

mysql 8.0

发布时间：2018 年。
主要改进：
- 字符集改进：默认字符集改为 utf-8（utf8mb4），更好支持多语言。
- 窗口函数：支持窗口函数和公共表表达式（cte）。
- json 增强：添加更多 json 函数。
- 数据持久性：采用 redo log 刷新机制，提升崩溃恢复性能。
- 性能优化：改进索引管理（如不可见索引），支持 hash join。
- 安全性：增强了密码管理和权限系统。
适用场景：现代化业务系统，特别是需要复杂查询和多语言支持的场景。

4. 衍生版本对比

mariadb

背景：由 mysql 创始人开发，基于 mysql 分支，旨在保持开源。
特点：
- 提供更快的查询性能和更多存储引擎支持（如 aria、tokudb）。
- 兼容 mysql，但部分功能和语法有差异。
适用场景：关注开源生态的企业。

percona server

特点：
- 基于 mysql 社区版开发，增加了企业级特性（如更强的备份和监控）。
- 专注于性能和高可用性。
适用场景：需要高性能和高稳定性的场景。

5. 功能和性能对比总结

特性	5.6	5.7	8.0	企业版（最新）
默认字符集	latin1	latin1	utf8mb4	utf8mb4
json 支持	无	部分支持	全面支持	全面支持
窗口函数	无	无	支持	支持
安全性	较低	较高	很高	极高
并行复制	基础支持	改进	高效	高效
工具支持	基本工具	基本工具	丰富工具	企业级工具
高可用性（集群）	手动配置	部分增强	强（innodb 集群）	企业级增强

6. mysql 5.7 对 json 的“部分支持”

mysql 从 5.7 开始支持 json 数据类型，但相比 8.0，功能较为有限，因此称为“部分支持”。以下是 mysql 5.7 对 json 支持的主要功能及其局限性：

mysql 5.7 对 json 的支持

json 数据类型：
- 提供了原生的 json 数据类型，可以存储 json 格式的数据，保证数据的语法正确性。
- 底层会对 json 数据进行二进制优化存储，比字符串存储更高效。

json 函数：

提供了一些基本的 json 操作函数，例如：
- json_extract(json_doc, path)：从 json 中提取指定路径的值。
- json_unquote(json_doc)：去掉 json 值中的引号。
- json_array(elements)：创建 json 数组。
- json_object(key, value)：创建 json 对象。

示例：

-- 创建一个 json 数据表
create table test (
    id int auto_increment primary key,
    data json
);

-- 插入 json 数据
insert into test (data) values ('{"name": "alice", "age": 25}');

-- 提取 json 中的值
select json_extract(data, '$.name') as name from test; -- 输出: "alice"

索引支持：

mysql 5.7 支持在 json 数据中提取的字段上创建虚拟列（generated columns），从而间接支持索引。

示例：

alter table test add column name varchar(50) generated always as (json_unquote(json_extract(data, '$.name'))) stored;
create index idx_name on test(name);

局限性

功能较少：mysql 5.7 的 json 函数种类有限，无法进行复杂的 json 操作，例如数组操作。
性能优化不足：对 json 数据的操作效率较低，部分复杂查询需要手动优化。
路径表达式不够灵活：json 路径表达式的支持相对简单，缺乏对多层级和数组的灵活处理。

7. 窗口函数是什么？

窗口函数（window function）是 sql 中的一种强大的分析工具，它在查询结果的每一行上执行计算，同时能够访问该行之前或之后的行的数据。窗口函数允许用户进行分组内的复杂计算，而不需要将数据汇总成一条结果。

窗口函数的基本特点

不会折叠结果集：
- 与聚合函数（如 sum、avg 等）不同，窗口函数的计算不会减少结果集的行数。
- 例如，在一个包含 100 行的表中应用窗口函数，结果仍然是 100 行。
窗口定义：
- 通过 over() 子句定义一个窗口（数据范围），可以指定分组和排序条件。
- 关键字：
  - partition by：定义分组范围。
  - order by：指定计算的顺序。

常见的窗口函数

排名函数：
- rank()：返回排名，跳过相同值的排名。
- dense_rank()：返回排名，但不会跳过相同值的排名。
- row_number()：返回行号。
聚合函数扩展：
- sum() over()、avg() over() 等，对窗口中的数据进行聚合计算。
偏移函数：
- lag(column, offset)：返回当前行之前某一行的值。
- lead(column, offset)：返回当前行之后某一行的值。
其他函数：
- ntile(n)：将结果分为 n 组，并返回每行所属的组号。

窗口函数的语法

select 
    column,
    row_number() over (partition by column2 order by column3) as row_num,
    sum(column4) over (partition by column2) as group_sum
from table_name;

示例

假设有一个销售数据表 sales：

id	region	sales
1	north	100
2	north	200
3	south	150
4	south	300
5	north	250

按区域计算每行的排名：

select 
    id, 
    region, 
    sales,
    rank() over (partition by region order by sales desc) as rank
from sales;

结果：

id	region	sales	rank
2	north	200	1
5	north	250	2
1	north	100	3
4	south	300	1
3	south	150	2

窗口函数的适用场景

分组排名：如在每个部门内对员工进行排名。
累计总和：如按时间计算累计销售额。
环比分析：如比较当前行和上一行的销售额差异。
数据分组：如将结果分为指定数量的组。

mysql 5.7 的局限性

mysql 5.7 不支持窗口函数，需要通过复杂的子查询或用户定义变量模拟窗口函数的行为。这是其重要的缺点之一。

mysql 8.0 的改进

mysql 8.0 原生支持窗口函数，语法简单高效，适合数据分析和复杂查询场景。

总结

到此这篇关于mysql数据库不同官方版本对比的文章就介绍到这了,更多相关mysql不同官方版本对比内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！

Mysql数据库不同官方版本对比详细分析

2025年01月08日 • Mysql •我要评论

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