PostgreSQL vs SQL Server: 16 diferencias críticas

Con una amplia variedad de bases de datos para elegir en el mercado, los usuarios a menudo pueden reflexionar sobre PostgreSQL vs SQL Server para encontrar la mejor opción para su caso de uso. Es posible que las organizaciones que aprovechan PostgreSQL para sus operaciones deseen cambiar a una base de datos como Microsoft SQL Server, ya que se adapta principalmente a diferentes soluciones de almacenamiento de datos, comercio electrónico y otras líneas de negocios.

Históricamente, Microsoft SQL Server ha sido el favorito de las organizaciones que dependen de otros productos de Microsoft, pero PostgreSQL ha dado pasos rápidos para llegar a la cima del nicho no solo por los beneficios de convertirse en fuente abierta, sino también por su comunidad activa de usuarios y funciones útiles.

Esto es lo que nos trae a esta discusión. Comparar PostgreSQL y SQL Server lo ayudará a comprender mejor las posibles ventajas y compensaciones de los dos sistemas, y cuál es el más adecuado para su propósito.

¡Vamos a profundizar en!

¿Qué es PostgreSQL?

PostgreSQL se ha establecido como una base de datos avanzada de código abierto de clase empresarial que admite consultas JSON (no relacionales) y SQL (relacionales). Este potente y estable sistema de administración de bases de datos ha sido respaldado por más de treinta años de desarrollo comunitario activo que ha contribuido a su reputación de integridad, confiabilidad, resiliencia, rendimiento y corrección.

PostgreSQL se utiliza como almacén de datos principal o almacén de datos para diversas aplicaciones móviles, web, analíticas y geoespaciales. PostgreSQL también cuenta con una rica historia de soporte de tipos de datos avanzados junto con la optimización del rendimiento que se encuentra comúnmente en sus contrapartes de bases de datos comerciales, como Microsoft SQL Server y Oracle.

Además de ser gratuito y de código abierto, PostgreSQL también es altamente extensible. Por ejemplo, puede generar funciones personalizadas, definir sus tipos de datos e incluso escribir código de varios lenguajes de programación sin tener que volver a compilar su base de datos.

Historia

Aquí hay una breve descripción general de PostgreSQL a través de los años:

• Ingres se desarrolló por primera vez en 1977.
• Michael Stonebraker y sus asociados desarrollaron Postgres en 1986.
• En 1990, se agregó a PostgreSQL compatibilidad con PL/pgSQL y ACID.
• NYCPUG (Grupo de usuarios de PostgreSQL de la ciudad de Nueva York) se unió a PgUS (Asociación de PostgreSQL de los Estados Unidos) en 2013.
• En 2014, PGconf marcó el comienzo de una nueva era para los usuarios de PostgreSQL.

Principales características

Ahora, pasemos a echar un vistazo a algunas características de PostgreSQL que lo convierten en una herramienta indispensable en el mercado:

• Cumplimiento de estándares y confiabilidad: el registro de escritura anticipada de PostgreSQL le permite destacarse como una base de datos altamente tolerante a fallas. PostgreSQL también es compatible con ACID y brinda soporte completo para vistas, claves externas, disparadores, uniones y procedimientos almacenados, en varios idiomas. Incluye la mayoría de los tipos de datos de SQL: 2008, incluidos BOOLEAN, NUMERIC, INTEGER, DATE, VARCHAR, TIMESTAMP, INTERVAL y CHAR.
• Extensiones sólidas: PostgreSQL alberga conjuntos de características sólidas, como recuperación de un punto en el tiempo, simultaneidad de múltiples versiones (MVCC), espacios de tabla, controles de acceso granulares y copias de seguridad en línea/activas. PostgreSQL también reconoce la configuración regional para la distinción entre mayúsculas y minúsculas, la clasificación y el formato. Es altamente escalable tanto en la cantidad de datos que puede administrar como en la cantidad de usuarios simultáneos que se pueden acomodar.
• Licencia de código abierto: puede hacer uso del código fuente de PostgreSQL bajo una licencia de código abierto, lo que le da la libertad de modificarlo, usarlo e implementarlo como mejor le parezca, sin cargo alguno. Además de esto, PostgreSQL no incurre en costos de licencia, lo que elimina el riesgo de implementación excesiva. La comunidad de entusiastas y colaboradores de PostgreSQL encuentra regularmente correcciones y errores, lo que contribuye a la seguridad general del sistema de base de datos.

Casos de uso

La versatilidad de PostgreSQL permite que se aproveche en una amplia gama de casos de uso como:

• Base de datos central federada: la compatibilidad con JSON de PostgreSQL y los envoltorios de datos externos le permiten vincularse con otros almacenes de datos, incluidos los tipos de datos NoSQL, y servir como un centro federado para sistemas de bases de datos políglotas.
• Base de datos OLTP de propósito general: las grandes empresas y las nuevas empresas utilizan PostgreSQL como el almacén de datos principal para respaldar sus aplicaciones, productos y soluciones a escala de Internet.
• Base de datos geoespacial: PostgreSQL admite objetos geográficos cuando se usa con la extensión PostGIS. También se puede utilizar como almacén de datos geoespaciales para sistemas de información geográfica (SIG) y servicios basados ​​en la ubicación.
• Pila de código abierto LAPP: PostgreSQL también puede ejecutar aplicaciones y sitios web dinámicos como parte de una alternativa sólida a la pila LAMP. LAPP significa Linux, Apache, PostgreSQL, Perl, PHP y Python.

¿Qué es el servidor SQL?

SQL Server fue desarrollado por Microsoft como un sistema de gestión de bases de datos relacionales que cuenta con una larga historia, treinta y dos años, para ser precisos. Microsoft SQL Server se considera un producto de software con la función principal de recuperar y cotejar datos solicitados por otras aplicaciones de software.

Estas aplicaciones pueden ejecutarse en una computadora diferente a través de una red o en la misma computadora. Microsoft SQL Server ha visto muchas actualizaciones a lo largo de los años, para convertirse en uno de los RDBMS con mejor soporte y uno de los más reputados en el mercado actual.

SQL Server debe gran parte de su popularidad a su creador, Microsoft. Cuando MS SQL Server estaba en su etapa inicial, Microsoft ya se había establecido como un gigante tecnológico.

SQL Server ha logrado hacerse un hueco como sistema de gestión de bases de datos con su amplia gama de aplicaciones y herramientas que simplifican el trabajo con datos. Su completa interfaz gráfica de usuario (GUI) permite un trabajo intuitivo y fácil con la base de datos al mismo tiempo que le permite generar estadísticas para sus informes.

Historia

Aquí hay una breve descripción general de Microsoft SQL Server a lo largo de los años:

• La evolución de SQL Server comenzó en 1988 cuando Microsoft colaboró ​​con Sybase y Ashton-Tate para desarrollar un software de mantenimiento y creación de bases de datos que impulsaría el mercado de bases de datos comerciales de Microsoft.
• SQL Server 1.0 se implementó en 1989. En ese entonces, aprovechaba la función del administrador del sistema (SAF) para generar bases de datos. No tenía ninguna documentación, pero aún permitía a los usuarios ejecutar consultas SQL y establecer parámetros. El primer fragmento de código para Microsoft SQL Server fue escrito por Sybase.
• Gradualmente, se lanzaron versiones más nuevas con más mejoras y características. SQL Server 2019, o Aries, es la última incorporación a un panteón de versiones integrales, ya que se enfoca en hacer que las funciones de la base de datos sean aún más intuitivas de usar. Esto incluye opciones de clústeres de big data, que brindan a los usuarios la opción de trabajar con conjuntos de datos gigantes.

Principales características

Basta de hablar de historia. Echemos un vistazo a un par de características fundamentales que hacen que SQL Server sea una gran elección:

• Plataforma de seguridad robusta: SQL Server le permite proteger sus datos en movimiento y en reposo con funciones integradas para protección de datos, clasificación de datos, alertas y monitoreo. Con SQL Server, puede encriptar fácilmente datos confidenciales y realizar cálculos enriquecidos en datos encriptados, y permitir el acceso personalizado a datos basados ​​en roles con filtrado de filas complejo.
• Rendimiento líder en la industria: SQL Server cuenta con un rendimiento sin precedentes en Linux y Windows, ya que lidera constantemente la carga de trabajo de almacenamiento de datos TPC-H, la carga de trabajo OLTP TPC-E y los puntos de referencia de rendimiento de aplicaciones del mundo real. También puede utilizar las capacidades de la base de datos en memoria de SQL Server, como tempdb optimizado para memoria y soporte de memoria persistente para mejorar el rendimiento de sus cargas de trabajo de misión crítica.
• Inteligencia en todos sus datos con grandes clústeres de datos: SQL Server le permite obtener información valiosa de todos sus datos consultando datos en todo su patrimonio de datos: Azure SQL Database, SQL Server, Teradata, MongoDB, Azure Cosmos DB y muchos más. sin tener que replicar o mover datos. Incluso puede crear un lago de datos compartido combinando datos estructurados y no estructurados en SQL Server y accediendo a los datos a través de Spark o T-SQL.

Casos de uso

La extensibilidad y el rendimiento de SQL Server permiten que se aproveche en una amplia gama de casos de uso como:

• Servicios de replicación: SQL Server utiliza los servicios de replicación de SQL Server para armonizar y replicar objetos de la base de datos, ya sea como un subconjunto de los objetos presentes o en su totalidad. Los servicios de replicación se adhieren a un modelo de suscriptor/editor, es decir, las modificaciones son enviadas por un servidor de base de datos (editor) y son recopiladas por otros (suscriptores).
• Servicios de notificación: los servicios de notificación se lanzaron originalmente como un complemento posterior al lanzamiento de SQL Server 2000. Es un mecanismo para crear modificaciones basadas en datos, que luego se envían a los suscriptores de los servicios de notificación.
• Servicios de aprendizaje automático: los servicios de aprendizaje automático de SQL Server funcionan dentro de la instancia de SQL Server, lo que permite a las personas realizar análisis de datos y aprendizaje automático sin tener que mover datos a través de la red o verse obstaculizado por la memoria de sus computadoras.
• Analysis Services: los servicios de análisis de SQL Server (SSAS) agregan capacidades de minería de datos y OLAP para las bases de datos de SQL Server. El motor OLAP ofrece compatibilidad con los modos de almacenamiento de datos de procesamiento analítico en línea relacional (ROLAP), procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP) y procesamiento analítico en línea híbrido (HOLAP). Los servicios de análisis de SQL Server también admiten XML para el estándar de análisis como protocolo de comunicación fundamental.

PostgreSQL vs SQL Server: comparación directa

Ahora que tenemos una idea sobre los aspectos más destacados de SQL Server y PostgreSQL, profundicemos en las diferencias entre los dos. Puede utilizar los factores que se mencionan a continuación para identificar qué sistema de administración de bases de datos se adapta mejor a sus necesidades.

Disponibilidad

PostgreSQL ofrece una amplia variedad de soluciones para garantizar una alta disponibilidad para los usuarios, incluido el envío de registros de escritura anticipada, la conmutación por error de disco compartido, la partición de datos y varios métodos de replicación. Herramientas como EDB Postgres Failover Manager brindan conmutación por error automática para garantizar una alta disponibilidad al monitorear e identificar fallas en la base de datos.

Por otro lado, SQL Server incluye varias herramientas de alta disponibilidad, como el envío de registros, los clústeres de conmutación por error y la replicación. Los grupos de disponibilidad de SQL Server que funcionan las 24 horas brindan conmutación por error automática cuando se cumplen condiciones específicas. Sin embargo, solo se puede acceder a esta oferta en la edición empresarial de SQL Server.

Estructura de datos y tablas

PostgreSQL proporciona el lenguaje de programación de procedimientos PL/pgSQL a sus usuarios por simplicidad. Las funcionalidades adicionales al SQL estándar en PostgreSQL incluyen tipos definidos por el usuario, módulos personalizados, extensiones, compatibilidad con JSON y opciones adicionales para disparadores y otras funcionalidades.

SQL Server usa T-SQL, que se parece al SQL estándar. T-SQL incluye soporte adicional para procesamiento de datos y cadenas, programación de procedimientos y variables locales.

Si desea comprender mejor cómo los sistemas almacenan en caché y procesan las solicitudes, PostgreSQL aísla los procesos tratándolos como procesos de sistema operativo separados. Cada base de datos tiene una memoria separada y ejecuta su proceso. Esto hace que la supervisión y la gestión sean muy sencillas, pero al mismo tiempo dificulta el escalado de varias bases de datos.

SQL Server utiliza un grupo de búfer que se puede limitar o aumentar en función de las necesidades de procesamiento. Todo el trabajo se lleva a cabo en un solo grupo, sin varias páginas, a diferencia de PostgreSQL.

Tanto PostgreSQL como SQL Server brindan soporte para tablas temporales, ya que le permite almacenar resultados intermedios de lógica compleja ramificada y procedimientos complejos. Las tablas temporales pueden ayudar a mejorar la organización y el rendimiento de la base de datos al aislar también la información intermedia de la esencial.

Desfragmentación

Cuando los desarrolladores modifican diferentes partes de una base de datos SQL, las modificaciones tienen lugar en diferentes puntos del sistema y pueden ser difíciles de rastrear, leer y administrar. Por lo tanto, el mantenimiento también debe incluir la desfragmentación: el proceso de cotejar la base de datos actualizada mediante la asignación de índices, la generación de nuevas páginas y la revisión de la estructura. Luego, las bases de datos pueden liberar el espacio en disco que no se utiliza correctamente para que una base de datos pueda ejecutarse a un ritmo más rápido.

PostgreSQL escanea las tablas de una capa de datos para buscar filas vacías y eliminar elementos innecesarios. Al hacerlo, el sistema libera espacio en disco. Sin embargo, este método necesita mucha CPU y puede afectar el rendimiento de la aplicación.

Por otro lado, SQL Server proporciona un recolector de elementos no utilizados eficiente que no genera más del 15-20 % de los gastos generales. Técnicamente, los desarrolladores también pueden ejecutar recolectores de basura continuamente, porque es así de efectivo. Para resumir, SQL Server ofrece más métodos de desfragmentación que PostgreSQL.

índices

La forma en que una base de datos aborda los índices es un testimonio de su usabilidad porque los índices se utilizan para identificar datos sin buscar una fila en particular. También puede usar índices para hacer referencia a varias columnas o filas. Puede asignar el mismo índice a los archivos, presentarlos en diferentes lugares de la base de datos y recopilar todas estas piezas con una sola búsqueda.

PostgreSQL admite la organización de tablas basadas en índices, pero las primeras versiones no usaban actualizaciones automáticas de índices. También le permite buscar muchos índices en una sola búsqueda, lo que significa que puede descubrir mucha información.

SQL Server proporciona una rica funcionalidad automatizada para la gestión de índices. Se pueden organizar en grupos y mantener el orden de fila adecuado sin intervención manual. SQL Server también admite índices parciales y búsquedas de índices múltiples.

Características

PostgreSQL no ofrece un programador de trabajos incorporado, a diferencia de otras bases de datos SQL. Las tareas repetitivas necesitan herramientas externas como cron, pgAgent o pg_cron en Linux y SQLBackupAndFTP o Task Scheduler en Windows.

Las tareas en SQL Server, por otro lado, se pueden programar fácilmente a través de SQL Server Management Studio.

PostgreSQL tiene un control de concurrencia de múltiples versiones (MVCC) bien desarrollado para abordar múltiples procedimientos al mismo tiempo. MVCC ofrece instantáneas de la información de la base de datos para evitar mostrar inconsistencias causadas por transacciones simultáneas o el bloqueo de datos que tiene lugar en otros sistemas de bases de datos. PostgreSQL aprovecha el aislamiento de instantáneas serializables (SSI) para garantizar el aislamiento de transacciones.

SQL Server tiene un sistema de control de concurrencia de múltiples versiones menos desarrollado y depende del bloqueo de datos para evitar errores de transacciones simultáneas, de forma predeterminada. SQL Server también ofrece una función de simultaneidad optimista, que supone que estos problemas ocurren con poca frecuencia. Entonces, en lugar de bloquear una fila, se verifica con una versión almacenada en caché para encontrar si se ha producido algún cambio.

Particionamiento y fragmentación

Cuando las ganancias de rendimiento son esenciales para bases de datos más grandes y ha maximizado sus procedimientos almacenados, y su hardware también está actualizado, necesitará distribuir el trabajo entre varios servidores. Aquí es cuando entran en juego la partición y la fragmentación.

Si bien tanto la fragmentación como el particionamiento consisten esencialmente en dividir un gran conjunto de datos en subconjuntos más pequeños, la fragmentación implica que los datos se distribuyen entre varias computadoras mientras que la partición no lo hace.

A partir de la versión 10.0, PostgreSQL admite la partición declarativa: partición por rango, lista o hash.

MS SQL Server admite la partición horizontal: dividir una tabla con muchas filas en varias tablas con menos filas.

MS SQL Server también admite la fragmentación a través de la federación. Las "vistas particionadas federadas" son vistas donde las tablas se distribuyen entre diferentes servidores para equilibrar la carga de procesamiento.

Para recuperar los registros de los servidores, necesita ciertos comandos. Estos comandos se denominan vistas particionadas distribuidas. Utilizan sentencias SQL típicas, junto con la palabra clave UNION, para extraer datos de todos los servidores distribuidos.

Del mismo modo, las instrucciones DML (INSERTAR, ACTUALIZAR y ELIMINAR) se pueden utilizar cuando se observan reglas específicas en las tablas subyacentes. Además, tenga en cuenta que las vistas particionadas federadas solo son compatibles con las ediciones empresariales.

Aunque las vistas particionadas federadas se pueden implementar en cualquier otra edición, ya que no hay una sintaxis distintiva para ellas, no se reconocerán como vistas particionadas federadas. Las reglas para reconocer la vista como dividida entre servidores solo están disponibles con las ediciones empresariales.

Usando esta técnica de particionado, generalmente hay un aumento en el rendimiento de un 20% a un 30% en la mayoría de las aplicaciones. Por lo tanto, es una herramienta muy útil si su negocio maneja una gran cantidad de datos.

Replicación

Mientras que el particionamiento divide la base de datos en subconjuntos más pequeños y distribuye las tablas particionadas en diferentes nodos, la replicación copia la base de datos en varias bases de datos para brindar una vista rápida y menos tiempo de respuesta.

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PostgreSQL ofrece replicación primaria-secundaria. Esta puede ser asíncrona o síncrona. Los registros de escritura anticipada (WAL) permiten compartir cambios con los nodos de réplica, lo que permite la replicación asíncrona.

Los otros tipos de replicaciones incluyen principalmente la replicación lógica, la replicación de transmisión y la replicación física.

• La replicación lógica sigue un modelo de publicación y suscripción. Los cambios se basan en la identidad de la replicación de datos, como su clave principal, en lugar de su ubicación física.
• La replicación de transmisión esencialmente transmite los WAL tan pronto como se crea el archivo, lo que permite que los servidores en espera se actualicen rápidamente, en lugar de esperar a que se llene el archivo.
• Por último, la replicación física generalmente se implementa con archivos y directorios, sin tener en cuenta los contenidos dentro de la ubicación física. PostgreSQL no ofrece replicación primaria múltiple de forma nativa, pero se puede ejecutar con la ayuda de otras herramientas de terceros.

La replicación de SQL Server duplica los datos de un servidor publicador a un suscriptor. Puede ser asíncrono o asíncrono según la edición de SQL Server. Ofrece tres tipos de replicaciones, a saber: replicación transaccional, replicación de instantáneas y replicación de fusión.

• La replicación transaccional generalmente se implementa para entornos de servidor a servidor, donde las modificaciones se entregan del editor al suscriptor a medida que ocurren.
• La replicación de mezcla generalmente se implementa en situaciones donde pueden ocurrir conflictos, para entornos de servidor a cliente, o donde los datos se pueden cambiar y rastrear en el suscriptor o el publicador y luego se sincronizan.
• La replicación de instantáneas se implementa cuando los datos se actualizan con poca frecuencia, no es necesario modificarlos de manera incremental o cuando los datos se duplican exactamente como aparecen en un momento específico. Además, la edición empresarial ofrece replicación punto a punto como una solución alternativa a la replicación de múltiples nodos primarios.

Idioma y sintaxis

PostgreSQL está escrito en lenguaje C y MS SQL está escrito en C y C++. En términos de enlace de lenguaje, PostgreSQL es muy fácil de usar y conectarse debido a su API externa libpq , que está muy bien diseñada y documentada.

Sin embargo, los enlaces de idiomas externos de SQL Server pueden depender de otros factores. Es posible que deba instalar controladores adicionales o crear clases para almacenar los datos que se consultan; por lo tanto, debe saber cómo se ven los datos en el momento de la compilación. Probablemente tendría que consultar la documentación, y el seguimiento podría llevar bastante tiempo.

Cuando se trata de funciones de lenguaje de procedimientos, tanto PostgreSQL como SQL Server brindan un soporte sólido. PostgreSQL admite el tipo de datos JSON y los usuarios pueden usar fácilmente Python, Java, PHP, Perl y R con SQL, ya que están respaldados por la función de lenguaje de procedimientos.

Si bien SQL Server brinda soporte, esta función aún no se ha mejorado, ya que se producen errores leves y puede llevar algún tiempo implementarla, ya que es lenta. El usuario necesita compilar el código en un archivo .dll primero.

En PostgreSQL, no es necesario crear primero un archivo .dll . PostgreSQL también proporciona una gran cantidad de expresiones regulares (regex) como base para el trabajo analítico.

MS SQL Server comparativamente tiene menos expresiones regulares y admite ciertos comandos como subcadena e índice de patrón, que pueden no ser tan buenos como PostgreSQL.

Actuación

Cuando se trata de rendimiento, PostgreSQL supera a SQL Server de varias maneras. Nos referimos al particionamiento, y aunque tanto PostgreSQL como SQL Server ofrecen particionamiento, PostgreSQL lo ofrece de forma gratuita, con más eficiencia.

PostgreSQL también ofrece una mejor concurrencia, que es una característica importante en la que múltiples procesos pueden acceder y modificar datos compartidos al mismo tiempo. La característica MVCC de PostgreSQL garantiza una menor posibilidad de interbloqueo, ya que solo se bloquea si dos consultas intentan modificar la misma fila al mismo tiempo y serializar las actualizaciones realizadas en esa fila.

El bloqueo MVCC adquirido para consultar datos no entra en conflicto con los bloqueos adquiridos para escribir datos. Esto minimiza la contención de bloqueo y proporciona un mejor rendimiento en entornos multiusuario.

Por otro lado, SQL Server tiene una concurrencia subdesarrollada y algunos procesos podrían incluso quedar estancados. A diferencia de la función MVCC, cada vez que se actualiza una fila, se crea una nueva versión de la fila en lugar de sobrescribir la misma fila y ambas se mantienen. Gradualmente, las versiones anteriores pasan a una base de datos del sistema llamada tempdb . Sin embargo, su concurrencia tiene un largo camino por recorrer.

PostgreSQL también ofrece soporte de indexación para varias extensiones, lo que aumenta el rendimiento de la base de datos.

Por otro lado, los servidores SQL aún deben mejorar su implementación de indexación, aún deben incluir matrices, uno de los tipos de variables más utilizados.

Precios

PostgreSQL se lanzó bajo la Licencia PostgreSQL, una licencia liberal de código abierto. El grupo de desarrollo global de PostgreSQL mantiene su compromiso de hacer que PostgreSQL esté disponible como software gratuito y de código abierto para siempre. No hay planes para modificar o lanzar PostgreSQL bajo una licencia diferente.

MS SQL Server se lanzó bajo una licencia comercial como parte de los productos de Microsoft. A principios de 2016, la base de datos estuvo disponible como una herramienta gratuita para desarrolladores, pero solo admite un procesador y 1 GB de memoria máxima. Si bien es gratis, carece de varias funciones que puede necesitar para un negocio. Es posible que deba pagar $ 899 por servidor si necesita más servidores. Últimamente, la edición empresarial de SQL Server cuesta $ 13,748.

Escalabilidad

La capacidad del sistema de base de datos para seguir funcionando bien cuando se aumentan los datos para satisfacer las necesidades de un usuario sin comprometer su rendimiento se denomina escalabilidad.

PostgreSQL ofrece muchas características en términos de escalabilidad y puede emplear varios núcleos de CPU para implementar consultas en paralelo rápidamente.

SQL Server también puede usar núcleos, sin embargo, la versión estándar está limitada a veinticuatro núcleos de CPU. La versión empresarial permite el uso de núcleos de CPU ilimitados. SQL Server también posee una función de hiperescala, en la que puede determinar los límites inferior y superior, lo que le permite escalar hacia arriba y hacia abajo según los requisitos.

Seguridad

Con el aumento del robo de datos, la piratería y la piratería, la seguridad se convierte en el requisito más importante en los sistemas de bases de datos. Sin embargo, tanto SQL Server como PostgreSQL brindan un excelente cifrado y autenticación de datos.

Métodos de autenticación

Del lado del servidor, PostgreSQL ofrece métodos de autenticación avanzados que incluyen el protocolo ligero de acceso a directorios (LDAP) y el módulo de autenticación conectable (PAM), que potencialmente reducen la superficie de ataque de los servidores de bases de datos de PostgreSQL. Otras mejoras de seguridad a nivel de servidor para PostgreSQL incluyen la dirección de escucha del servidor PostgreSQL, la autenticación basada en host y la autenticación de certificado.

En MS SQL Server, hay dos funciones de mejora de la seguridad a nivel de servidor: el modo de autenticación de Windows y el modo mixto, que incluye un proceso de autenticación por parte de Windows Server y MS SQL Server. El modelo de seguridad de MS SQL Server es una estrecha integración entre el modo de autenticación de Windows de Windows Server y la base de datos.

Cifrado de datos

PostgreSQL proporciona cifrado de datos y le permite usar certificados de capa de conexión segura (SSL) cuando sus datos viajan a través de la web o de redes públicas. También le permite implementar herramientas de autenticación de certificados de clientes como una opción. Además, puede usar funciones criptogénicas para almacenar datos cifrados en PostgreSQL que admitan cifrados de clave pública y simétrica.

En MS SQL Server, las funciones de cifrado de datos disponibles incluyen cifrado de datos transparente (TDE), siempre cifrado y cifrado a nivel de columna. TDE utiliza el algoritmo del estándar de cifrado avanzado (AES) para cifrar archivos físicos, que incluyen tanto datos como archivos de registro. La función siempre cifrada le permite cifrar ciertas columnas en ambos estados, en reposo o en movimiento (es decir, los datos también permanecen cifrados en la memoria).

Privilegios de nivel de usuario

Además, puede administrar diferentes usuarios junto con sus permisos (lectura, escritura) tanto en PostgreSQL como en SQL Server.

PostgreSQL incluye privilegios a nivel de usuario como asignaciones de roles, privilegios a nivel de tabla a través de roles y herencia de roles. La opción de auditoría le permite revisar las actividades de acceso a datos de usuarios y grupos en su base de datos, lo que proporciona una capa de seguridad adicional.

SQL Server logra esto a través de grupos de usuarios y roles. Los permisos de recursos se otorgan directamente a la cuenta de usuario y los permisos se heredan de un recurso principal.

También puede identificar problemas de simultaneidad, consultas de ejecución prolongada y métricas de carga de trabajo regulares al monitorear y auditar actividades en SQL Server.

Almacenamiento

El almacenamiento es uno de los factores clave del rendimiento de cualquier sistema de base de datos. Con el aumento de la potencia de procesamiento de los servidores y el soporte de memoria a gran escala, se vuelve casi esencial que las bases de datos permitan más capacidades de almacenamiento en el sistema.

PostgreSQL es una base de datos relacional de objetos, mientras que Microsoft SQL Server es un sistema de base de datos relacional. Esto significa que PostgreSQL ofrece tipos de datos más complejos y permite la herencia de objetos, aunque también hace que trabajar con PostgreSQL sea más complejo. Tiene un único motor de almacenamiento compatible con ACID e inicializa un nuevo proceso del sistema con su asignación de memoria para cada conexión de cliente. Por lo tanto, con el aumento de conexiones de clientes en los sistemas, es necesario asignar más memoria.

SQL Server 2016 y versiones posteriores pueden usar un máximo de cien computadoras o máquinas virtuales con un máximo de cinco instancias ejecutándose por computadora. Sin embargo, esto también depende de su edición. La edición empresarial permite un ancho de banda máximo, por lo que se otorgarían más capacidades de almacenamiento. Si bien la última edición estándar permite el uso de hasta 128 GB de memoria, puede usar memoria ilimitada en la versión empresarial.

Soporte y comunidad

PostgreSQL lanza versiones actualizadas regularmente de forma gratuita. Recientemente, el grupo de desarrollo global de PostgreSQL lanzó una actualización para todas las versiones compatibles del sistema de base de datos, solucionando más de 55 errores informados en los últimos tres meses. PostgreSQL cuenta con una amplia comunidad de desarrolladores, empresas de terceros y entusiastas que brindan soporte y también intentan desarrollar el sistema corrigiendo los errores informados.

SQL Server lanza una nueva versión cada pocos años. Los costos de soporte dependen de los términos y condiciones de la licencia. Microsoft SQL Server también tiene una comunidad de soporte, donde los analistas de bases de datos, desarrolladores, administradores de sistemas o cualquier persona interesada en la plataforma pueden hacer preguntas u obtener más información sobre SQL Server a través de podcasts y webcasts como SQL Server Radio con Guy Glantser y Eitan Blumin, donde los usuarios conocen mucho sobre el SQL Server y su compatibilidad con otras herramientas de Microsoft.

Tanto PostgreSQL como SQL Server pueden equiparse con complementos. El precio y la compatibilidad dependen del complemento. Los complementos pueden ser útiles para administrar, limpiar, hacer una copia de seguridad de su base de datos y más.

Por ejemplo, Adminer es una herramienta de administración de datos y se puede usar para administrar datos tanto en PostgreSQL como en MS SQL Server. Se pueden usar varios otros complementos de bases de datos para mejorar la eficiencia de su base de datos, a saber: WP-Optimize, Better Search Replace, WP Database Backup, por nombrar algunos. Cuando actualiza cualquier sistema de base de datos, puede haber costos de migración de datos, pero esto es normal para cualquier otro DBMS estándar.

Activadores y eventos

PostgreSQL tiene varios activadores avanzados entre los que puede elegir según su caso de uso. Los eventos desencadenantes admitidos son DESPUÉS, ANTES y EN LUGAR DE, y se pueden usar para eventos INSERTAR, ACTUALIZAR y ELIMINAR para manipular datos. Como se mencionó anteriormente, PostgreSQL puede ejecutar estos disparadores dinámicamente y no necesita compilarlos en un archivo .dll antes de la ejecución. Las funciones anteriores se pueden usar para ejecutar una consulta compleja cuando se invoca el disparador.

SQL Server ofrece varios disparadores para diferentes tipos de eventos de base de datos, a saber, disparadores DML, disparadores DDL y disparadores de inicio de sesión:

• Los disparadores DML o los disparadores del lenguaje de manipulación de datos son disparadores que se utilizan para manipular datos, insertando, actualizando o eliminando registros.
• Los disparadores DDL son para eventos del lenguaje de definición de datos (DDL), como crear, descartar o modificar una base de datos.
• Los activadores de inicio de sesión se utilizan para eventos de inicio de sesión, como cuando se establece una sesión de usuario. Estos activadores se activan después de una autenticación exitosa y antes de establecer la sesión del usuario. Son útiles para auditar y controlar la actividad de inicio de sesión.

Puntos de vista

Las vistas son esencialmente tablas virtuales que no almacenan datos físicamente. Generalmente se utilizan con fines de seguridad para limitar el acceso de los usuarios a los datos. Tanto PostgreSQL como SQL Server admiten vistas actualizables.

Sin embargo, en PostgreSQL, las actualizaciones no ocurren automáticamente a menos que se cumplan los siguientes requisitos previos:

• Debería haber una sección en la cláusula FROM en la consulta de esa vista. La sección puede ser de una tabla u otra vista actualizable.
• No debe haber funciones de ventana, funciones agregadas o funciones de devolución de conjuntos en la lista de selección.
• La consulta no debe incluir los comandos HAVING, LIMIT, DISTINCT, WITH, INTERSECT, EXCEPT, OFFSET o LIMIT en el nivel superior.

En resumen, las vistas creadas con consultas simples se pueden actualizar mientras que es casi imposible actualizar las creadas con consultas complejas. Por otro lado, las vistas complejas se pueden actualizar mediante el uso de reglas. Si bien es posible que PostgreSQL no brinde la posibilidad de ejecutar vistas materializadas, tiene un módulo llamado matviews , que puede ayudar a reconstruir cualquier vista materializada.

En SQL Server, las vistas se pueden actualizar automáticamente y se admiten tanto las vistas definidas por el usuario como las definidas por el sistema. Moreover, two table views are updated at the same time if they have different keys and the update statement doesn't involve more than one table.

Additionally, the user can utilize triggers to update complex views. SQL Server also provides facilities to run materialized views also known as indexed views. Unlike materialized views in other relational databases, indexed views are synced to the underlying data and are thus updated automatically.

Shortcomings of SQL Server and PostgreSQL

While we've discussed all the details on PostgreSQL and SQL Server, both have their drawbacks.

While PostgreSQL is free, it isn't owned by a single organization. Because of that, it has struggled to find footing among the masses, despite being heavily featured. PostgreSQL also focuses on compatibility more than speed. Thus, modifications that are created for speed improvement demand more work.

On the other hand, SQL Server has often been criticized for its poor user interface. It has complex performance tuning features and no native support for source control. If you're using it for your company, the enterprise version may burn a hole in your pocket. SQL Server 2019 enterprise edition alone costs $13,748 — that's like thirteen rooms worth of Ikea furniture! Moreover, the licensing can be quite challenging to comprehend and is continuously changing.

If PostgreSQL and SQL Server aren't quite to your liking, you can try out MongoDB or MariaDB for your unique use case.

MongoDB is a document-oriented, free-to-use, cross-platform database program that can easily leverage JSON-like documents.

MariaDB, on the other hand, is a commercially-supported fork of MySQL whose pluggable and purpose-built storage engines support workloads that generally required a vast variety of different databases.

PostgreSQL vs SQL Server: Which Database Should You Choose?

Both PostgreSQL and SQL Server are widely used relational databases, but who takes the cake? From the above comparisons, PostgreSQL trumps SQL Server in several scenarios. Not only is it open-source and free, but it also has several features that are easily available and can be implemented automatically, unlike Microsoft SQL Server.

Moreover, PostgreSQL has a more suitable concurrency management system. It can brilliantly handle cases where multiple processes can access and modify shared data at the same time.

If you are running a small business, PostgreSQL could be a suitable choice for you as it's free and offers several features that are useful to manage the data. It's easy to install and can be implemented in almost all kinds of operating systems. However, for businesses with a huge investment in the Microsoft SQL Server stack, SQL Server has its benefits over PostgreSQL.
Comparing PostgreSQL and SQL Server will help you understand the advantages of the two systems, and which one is best suited for you. Let's dive in! Click to Tweet

Resumen

All in all, both PostgreSQL and SQL Server are functional and multifaceted databases. While PostgreSQL can be used for almost any operating system and is suitable for small businesses that require maximum functionality, SQL Server is the best for huge businesses, especially those that require the use of Microsoft products.

In this article, we've covered the major differences between PostgreSQL and SQL Server, and their functions. The “right” choice will eventually come down to how you plan to run your business.

Between PostgreSQL vs SQL Server, which database would you plan on using for your next project, and why? We'd love to hear your thoughts! Share them in the comment section below.