Übersicht: Zwei unterschiedliche Designkulturen

PostgreSQL und MySQL sind beide reife, Open‑Source‑Relationaldatenbanken, die große Teile des Internets betreiben. Die dahinterstehenden Kulturen unterscheiden sich deutlich. Postgres wird von einer unabhängigen globalen Entwicklergemeinschaft betreut und hat einen Ruf für strenge Standards‑Compliance, fortgeschrittene Funktionen und Erweiterbarkeit. MySQL gehört Oracle (über Sun) und hat historisch die operative Einfachheit, die reine Leseleistung und ein breites Tooling priorisiert.

Im Jahr 2026 gewinnt Postgres weiterhin die Aufmerksamkeit neuer Projekte. Die Entwicklerumfrage von StackOverflow 2025 hat Postgres zum dritten Jahr in Folge als die am meisten bewunderte und gewünschte Datenbank bewertet. MySQL bleibt massiv in Legacy‑Anwendungen, CMS‑Systemen wie WordPress und groß angelegter Web‑Infrastruktur eingesetzt.

Funktionen & SQL‑Compliance

Postgres ist näher am SQL‑Standard. Es verfügt über ein reichhaltigeres Typensystem (Arrays, Bereiche, hstore, nativen JSONB mit Indexierung, UUID, inet, benutzerdefinierte Typen), vollständige Unterstützung für Fensterfunktionen, CTEs, rekursive Abfragen und materialisierte Sichten. Es verarbeitet komplexe Analyseabfragen mühelos und unterstützt die parallele Abfrageausführung gut.

MySQL 8.x hat deutlich aufgeholt – Window-Funktionen, CTEs, JSON-Unterstützung und unsichtbare Indizes sind vorhanden. Für analytische Workloads, Subquery-Optimierung und seltene SQL-Fälle liefert Postgres jedoch meist schnellere, einfachere Abfragen. MySQL glänzt bei klaren OLTP-Workloads, in denen einfache Lese- und Schreibvorgänge dominieren.

JSON & semistrukturierte Daten

Postgres’ JSONB (binäres JSON) ist wirklich hervorragend. Man kann es mit GIN indexieren, Pfade direkt abfragen und relationale sowie Dokumentendaten ohne Aufwand kombinieren. Viele Teams nutzen Postgres sowohl als SQL- als auch als Dokumentenspeicher und umgehen MongoDB vollständig.

Der JSON-Typ von MySQL ist brauchbar, aber historisch langsamer und weniger flexibel für tiefe Pfadabfragen. Wenn Ihre Workloads stark JSON-basiert sind, ist Postgres die klare Wahl.

Erweiterungen & Ökosystem

Das Erweiterungssystem von Postgres ist sein größter Alleinstellungsmerkmal. pgvector hat es zu einer erstklassigen Vektordatenbank für KI-Anwendungen gemacht. PostGIS ist der Standard für Geodaten. TimescaleDB verwandelt es in eine Zeitreihendatenbank. Citus bietet horizontales Sharding. pg_cron verwaltet geplante Jobs. Der Gesamteffekt: Ein einzelner Postgres-Cluster kann oft drei oder vier spezialisierte Datenbanken ersetzen.

MySQLs Plugin-System existiert, aber nichts kann das Erweiterungsökosystem von Postgres erreichen. Für neue Projekte, die künftig Vektorsuche, Geo-Abfragen oder Zeitreihen benötigen, ist Postgres eindeutig sicherer.

Replikation & Hochverfügbarkeit

MySQL hat eine längere operative Historie für Replikation im großen Maßstab. Seine asynchrone und semi-sync-Replikation, kombiniert mit Tools wie Orchestrator, Vitess und ProxySQL, betreiben einige der größten Webplattformen der Welt (YouTube, Facebook, GitHub historisch). MySQL Group Replication und InnoDB Cluster sind solide integrierte HA-Optionen.

Postgres bietet Streaming-Replikation und logische Replikation (Tabellen-/Zeilengranularität), und verwaltete Dienste wie Aurora PostgreSQL, Neon und Crunchy übernehmen die HA für Sie. Für selbstverwaltete HA bei sehr großem Maßstab hat MySQL jedoch mehr operatorische Erfahrung.

Lizenzierung

Postgres nutzt die permissive PostgreSQL-Lizenz (ähnlich MIT/BSD) – Sie können im Wesentlichen alles damit tun. MySQL ist dual lizenziert: GPLv2 für Open-Use, kommerzielle Lizenz von Oracle für geschlossene Distribution. Für die meisten App-Entwickler ist das praktisch irrelevant, aber der Governance-Unterschied zählt – Oracles Stewardship von MySQL macht einige Teams nervös, was auch der Grund für MariaDB (ein MySQL-Fork) ist.

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