在比较 PostgreSQL 和 MySQL 哪一个更适合“大数据库”时，需要理解“大数据库”本身是一个相对的概念，取决于数据量、并发量、复杂度、读写比例等多种因素。然而，总体而言，PostgreSQL 在处理非常大的数据库（尤其是复杂查询、大量数据、高并发写入）方面，通常被认为比 MySQL 具有更强的优势。

以下是 PostgreSQL 更适合大数据库的特点及其原因：

1. 更强大的数据类型和功能支持：

• 丰富的内置数据类型： PostgreSQL 支持更多复杂和高级的数据类型，例如：
  • JSON/JSONB (二进制JSON): JSONB 允许你像关系型数据一样查询和索引 JSON 文档，这对于存储半结构化数据非常强大，尤其是在大型应用程序中。MySQL 的 JSON 支持相对较晚，且 JSONB 的性能和功能不如 PostgreSQL。
  • 数组 (Arrays): 原生支持数组类型，可以存储和查询数组字段，非常适合需要存储列表或集合数据的场景。
  • 地理空间数据 (PostGIS): PostgreSQL 通过 PostGIS 扩展提供了业界领先的地理空间数据处理能力，包括丰富的空间数据类型、函数和索引。这对于需要处理大量地理位置数据的应用程序（如地图服务、物流）至关重要。
  • 范围类型 (Range Types): 允许存储一个范围的值，非常适合表示时间段、价格范围等。
  • UUID: 原生支持 UUID 类型，可以高效地生成和管理全球唯一标识符。
• 函数式编程和自定义函数： PostgreSQL 支持使用多种语言（如 PL/pgSQL, PL/Python, PL/Java, PL/v8 等）编写存储过程和函数，这使得开发者可以创建更复杂、更优化的数据处理逻辑，减少网络通信，提高性能。MySQL 的存储过程和函数支持相对有限。

2. 更先进的并发控制和MVCC实现：

• 多版本并发控制 (MVCC): PostgreSQL 使用非常成熟和健壮的 MVCC 实现。它允许多个事务并发读取和写入数据，而不会相互阻塞。
  • 读不阻塞写，写不阻塞读： 这是 MVCC 的核心优势。在 MySQL（特别是 InnoDB 之前的版本，或者某些特定隔离级别下）中，读操作可能会被写操作阻塞，反之亦然，这在高并发写入场景下会成为瓶颈。
  • 更少的锁竞争： PostgreSQL 的 MVCC 机制在很多情况下减少了对共享资源的锁争用，从而提高了在高并发环境下的性能和可伸缩性。
• 更细粒度的锁： PostgreSQL 提供更细粒度的锁，可以更精确地控制并发访问，减少不必要的阻塞。

3. 强大的可扩展性和灵活性：

• 扩展性 (Extensions): PostgreSQL 的扩展机制非常强大，允许用户添加新的数据类型、函数、运算符、索引方法、过程语言等，几乎可以扩展成任何你想要的功能。PostGIS 就是一个极好的例子。MySQL 的插件机制相对而言没有 PostgreSQL 的扩展性那么灵活和普遍。
• 索引类型多样： PostgreSQL 支持多种索引类型，包括：
  • B-tree: 标准的二叉树索引。
  • Hash: 用于等值查找。
  • GiST, SP-GiST, GIN, BRIN: 这些是针对特定数据类型（如地理空间数据、全文搜索、数组、范围）的专用索引，能够大幅提升复杂查询的性能。MySQL 主要支持 B-tree 和 Full-text 索引，以及 Hash 索引（在某些存储引擎下）。
• 表继承： PostgreSQL 支持表继承，可以创建父子表，实现数据和结构上的复用，在某些特定场景下可以简化设计和管理。

4. 更好的事务处理和数据完整性：

• ACID Compliant: PostgreSQL 对 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 的遵循非常严格，尤其是在隔离性 (Isolation) 方面，它提供了更丰富的隔离级别，并能更好地保证数据的一致性。
• WAL (Write-Ahead Logging): PostgreSQL 使用 WAL 来确保数据的持久性和恢复能力。WAL 机制非常健壮，即使在系统崩溃时也能快速恢复到一致状态。

5. 稳定性、可靠性和企业级特性：

• 更强的健壮性： PostgreSQL 在处理复杂查询、大量数据和高并发负载时，通常表现出更好的稳定性和可靠性，不易出现性能骤降或崩溃。
• 复制和高可用性： PostgreSQL 提供了多种复制选项（流复制、逻辑复制），可以轻松实现读写分离、高可用性集群，满足大型数据库对可用性的要求。
• 在线备份和恢复： PostgreSQL 支持在线备份和 PITR (Point-in-Time Recovery)，允许在数据库运行的同时进行备份，并在需要时恢复到特定的时间点，这对于大型数据库的容灾和维护至关重要。

MySQL 适合大数据库的特点（和 PostgreSQL 相比的劣势）：

虽然 PostgreSQL 在处理“大数据库”方面有显著优势，但 MySQL 也有其适合的场景，并且在某些方面可能更易于上手：

• 易于使用和学习曲线： MySQL 的语法和概念相对更简单，学习曲线更平缓，对于初学者和小型项目来说更友好。
• 广泛的应用场景和社区支持： MySQL 作为最流行的开源数据库之一，拥有庞大的用户群体和活跃的社区，可以找到大量的教程、工具和第三方支持。
• Web 应用和读密集型场景： 对于以读为主，数据量相对较小，且业务逻辑相对简单的 Web 应用，MySQL 已经足够胜任，并且可能在某些读密集型场景下，通过其优化的读写分离和缓存机制，也能获得不错的性能。
• 优化的复制功能（对于某些场景）： MySQL 的主从复制在实现读写分离方面也做得很好，并且其某些复制模式（如多主复制）在特定场景下可能更易于实现。
• 某些优化手段（例如 Mroonga）： 尽管 PostgreSQL 在全文搜索方面有 GIN 索引，但 MySQL 结合 Mroonga 引擎在全文搜索方面也能提供非常高的性能。

总结：

PostgreSQL 更适合大数据库的特点主要体现在其强大的数据类型和功能支持（特别是 JSONB、地理空间数据）、先进的 MVCC 实现带来的高并发处理能力、丰富的索引类型、卓越的可扩展性以及更强的事务处理和数据完整性保证。

如果您正在构建一个需要处理海量数据、复杂查询、高并发读写、或者需要利用高级数据类型（如地理空间、JSONB）的应用程序，那么 PostgreSQL 通常是更优的选择。

如果您是一个初学者，或者您的应用程序业务逻辑相对简单，以读为主，且数据量尚在可控范围内，MySQL 也可以是一个不错的选择，并且其易用性和广泛的应用生态也是其优势。

最终的选择取决于具体的业务需求、技术栈、团队经验以及对未来可扩展性的预期。