SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些区别

SQL，在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高（依安装量而非收入）的关系数据库，而且很有代表性。排行第四的DB2（属IBM公司），与Oracle的定位和架构非常相似，就不赘述了。

如果要说明三者的区别，首先就要从历史入手。

Oracle：中文译作甲骨文，这是一家传奇的公司，有一个传奇的大老板Larry Ellision。 Ellision 32岁还一事无成，读了三个大学，没得到一个学位文凭，换了十几家公司，老婆也离他而去。开始创业时只有1200美元，却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番。
Oracle成立于1977年，早期的理论基础，反而来自于一篇IBM的论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》【1】。作者CODD选取了关系代数的五种运算，并基于运算，架构了一种新型的数据存储模型。基于这种模型，Oracle成为了一个非常典型的关系数据库。因此也变的严谨、安全、高速、稳定，并且变的越来越庞大。
由于其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点，使其在传统数据库应用中大杀四方，金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle，早些年的时候，世界500强几乎100%都是Oracle的用户。

MySQL ：MySQL的最初的核心思想，主要是开源、简便易用。其开发可追溯至1985年，而第一个内部发行版本诞生，已经是1995年。到1998年，MySQL已经可以支持10中操作系统了，其中就包括win平台。但依然问题多多，如不支持事务操作、子查询 、外键、存储过程和视图等功能。下图是一个截止至2006年的数据库市场占有率【2】：


图中可以看出，MySQL的爆发实际是在01、02年，尤其是02年发布的4.0 Beta版，正式选定InnoDB作为默认引擎，对事务处理能力及数据缓存能力有了极大的提高。同年4.1版开始支持子查询，至此MySQL终于蜕变成一个成熟的关系型数据库系统。05年的5.0版本又添加了存储过程、服务端游标、触发器、查询优化以及分布式事务功能，但同年被Oracle抄了后路，InnoDB被Oracle收编。08年，MySQL被Sun收购，09年，Oracle收购了Sun和MySQL。
由于MySQL的早期定位，其主要应用场景就是互联网开发。基本上，互联网的爆发成就了MySQL，LAMP架构风靡天下。而由于MySQL更多的的追求轻量、易用，以及早期的事物操作及复杂查询优化的缺失，在传统的数据库应用场景中，份额极少。

SQL Server：一提到SQL Server，大家一般都只想到Microsoft SQL Server，而非Sybase SQL Server。SQL Server最初是由Microsoft, Sybase and Ashton-Tate三家公司拦下的生意，是为IBM（又出现了）公司的OS/2操作系统开发的。随着OS/2项目的失败，大家也分道扬镳。 Microsoft自然转向自己的win操作系统，作为windows NT软件方案的一部分。而Sybase则专注于Linux/Unix方向的数据库开发。
MS SQL Server主要面向中小企业。其最大的优势就是在于集成了MS公司的各类产品及资源，提供了强大的可视化界面、高度集成的管理开发工具，在快速构建商业智能（BI）方面颇有建树。 MS SQL Server是MS公司在软件集成方案中的重要一环，也为WIN系统在企业级应用中的普及做出了很大贡献。

典型应用场景
关于“大型数据库”，并没有严格的界定，有说以数据量为准，有说以恢复时间为准。如果综合数据库应用场景来说，大型数据库应用有以下特点：海量数据、高吞吐量；复杂逻辑、高计算量，以及高可用性。从这点上来说，Oracle，DB2就是比较典型的大型数据库，Sybase SQL Server也算是吧。下面分别说明之前三种数据库的应用场景。

Oracle。Oracle的应用，主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务；零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。此外，高新制造业如芯片厂也基本都离不开Oracle；电商也有很多使用者，如京东（正在投奔Oracle）、阿里巴巴（计划去Oracle化）。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持，在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。一个典型场景是这样的：
某电信公司（非国内）下属某分公司的数据中心，有4台Oracle Sun的大型服务器用来安装Solaris操作系统和Oracle并提供计算服务，3台Sun Storage磁盘阵列来提供Oracle数据存储，12台IBM小型机，一台Oracle Exadata服务器，一台500T的磁带机用来存储历史数据，San连接内网，使用Tuxedo中间件来保证扩展性和无损迁移。建立支持高并发的Oracle数据库，通过OLTP系统用来对海量数据实时处理、操作，建立高运算量的Oracle数据仓库，用OLAP系统用来分析营收数据及提供自动报表。总预算约750万美金。

MySQL。MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性，针对一些对数据库有特别要求的应用，可以通过修改代码来实现定向优化，例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用场景是：
某互联网公司，成立之初，仅有PC数台，通过LAMP架构迅速搭起网站框架。随着业务扩张、市场扩大，迅速发展成为6台Dell小型机的中型网站。现在花了三年，终于成为垂直领域的最大网站，计划中的数据中心，拥有Dell机架式服务器40台，总预算20万美金。

MS SQL Server。windows生态系统的产品，好处坏处都很分明。好处就是，高度集成化，微软也提供了整套的软件方案，基本上一套win系统装下来就齐活了。因此，不那么缺钱，但很缺IT人才的中小企业，会偏爱 MS SQL Server 。例如，自建ERP系统、商业智能、垂直领域零售商、餐饮、事业单位等等。
1996年，Bill Gates亲自出手，从Borland挖来了大牛Anders，搞定了C#语言。微软02年搞定了http://ASP.NET。成熟的.NET、Silverlight技术，为 MS SQL Server赢得了部分互联网市场，其中就有曾经的全球最大社交网站MySpace，其发展历程很有代表性，可作为一个比较特别的例子【3】。其巅峰时有超过1.5亿的注册用户及每月400亿的访问量。应该算是MS SQL Server支撑的最大的数据应用了。

架构。其实要说执行的区别，主要还是架构的区别。正是架构导致了相同SQL在执行过程中的解释、优化、效率的差异。这里只做粗略说明，就不细说了：

Oracle： 数据文件包括：控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件。这是根据文件功能行进行划分，并且所有文件都是二进制编码后的文件，对数据库算法效率有极大的提高。由于Oracle文件管理的统一性，就可以对SQL执行过程中的解析和优化，指定统一的标准：
RBO（基于规则的优化器）、CBO（基于成本的优化器）
通过优化器的选择，以及无敌的HINT规则，给与了SQL优化极大的自由，对CPU、内存、IO资源进行方方面面的优化。

MySQL：最大的一个特色，就是自由选择存储引擎。每个表都是一个文件，都可以选择合适的存储引擎。常见的引擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于这种开放插件式的存储引擎，比如要求数据库与引擎之间的松耦合关系。从而导致文件的一致性大大降低。在SQL执行优化方面，也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋，而且只支持极简单的HINT。

SQL Server ：数据架构基本是纵向划分，分为：Protocol Layer（协议层）， Relational Engine（关系引擎）， Storage Engine（存储引擎）， SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程，其中Relational Engine中的优化器，是基于成本的（CBO），其工作过程跟Oracle是非常相似的。在成本之上也是支持很丰富的HINT，包括：连接提示、查询提示、表提示。

简单的说，同类的软件，不同的品牌。各有所长，适用范围不同。
像电信，金融，气象 行业，数据量超大，计算量和周边要求较高的，使用Oracle，就像Linux环境，比较麻烦 ，需要前提条件多，安全性相对高。
像中个企业，需要快速应用，快速解决问题，花费适中，考虑MSSQL。
互联网使用Mysql的多，因为免费，可定制性强。最重要原因是互联网公司初始创业的时候没有钱买Oralce，鄙视MSSQL，选择MYSQL方便又简单。最终做大了，老的代码不能改，就一直用下去了。
MYSQL只是组件没Oracle那么多而已，性能上面差点。但是，可以做到“满足要求”。所以现在用的多。
简单的说，同类的软件，不同的品牌。各有所长，适用范围不同。
像电信，金融，气象 行业，数据量超大，计算量和周边要求较高的，使用Oracle，就像Linux环境，比较麻烦 ，需要前提条件多，安全性相对高。
像中个企业，需要快速应用，快速解决问题，花费适中，考虑MSSQL。
互联网使用Mysql的多，因为免费，可定制性强。最重要原因是互联网公司初始创业的时候没有钱买Oralce，鄙视MSSQL，选择MYSQL方便又简单。最终做大了，老的代码不能改，就一直用下去了。
MYSQL只是组件没Oracle那么多而已，性能上面差点。但是，可以做到“满足要求”。所以现在用的多。
作者：晨钟暮鼓
链接：https://www.zhihu.com/question/19866767/answer/125814040
来源：知乎
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Oracle与Mysql的区别:
Oracle:客户端与命令窗口都是由用户决定的；是大型数据库，市场占有率达40%；价格非常高，占据特别大的内存空间和其他机器性能,安装完后又3G左右
Mysql:客户端与命令窗口都是由数据库决定的；是中小型数据库，市场占有率是20%，开源且免费的，安装完后152M
操作上的区别:
1、组函数用法规则：
MySQL中组函数在select语句中可以随意使用，但在Oracle中如果查询语句中有组函数，那其他列名必须是组函数处理过的，或者是group by子句中的列否则报错
2、自动增长的数据类型处理：
MySQL有自动增长的数据类型，插入记录时不用操作此字段，会自动获得数据值。Oracle没有自动增长的数据类型，需要建立一个自动增长的序列号，插入记录时要把序列号的下一个值赋于此字段。
3、单引号的处理：
mySql用双引号包起字符串，Oracle里用单引号包起字符串，在插入和修改字符串前必须做单引号的替换：把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。
4、翻页的SQL语句的处理：
语句一：
SELECT ID, [FIELD_NAME,...] FROM TABLE_NAME WHERE ID IN ( SELECT ID FROM (SELECT ROWNUM AS NUMROW, ID FROM TABLE_NAME WHERE 条件1 ORDER BY 条件2) WHERE NUMROW > 80 AND NUMROW < 100 ) ORDER BY 条件3;
语句二：
SELECT * FROM (( SELECT ROWNUM AS NUMROW, c.* from (SELECT [FIELD_NAME,...] FROM TABLE_NAME WHERE 条件1 ORDER BY 条件2) c) WHERE NUMROW > 80 AND NUMROW < 100 ) ORDER BY 条件3;
5、长字符串的处理：
插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断，不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告
6、主键
MySQL一般使用自动增长类型，在创建表时只要指定表的主键为auto increment,插入记录时，不需要再指定该记录的主键值，MySQL将自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用的序列，插入记录时将序列号的下一个值付给该字段即可；只是ORM框架是只要是native主键生成策略即可。
7、字符串的模糊比较
mySql里字段名like%'字符串'%，用字符串比较函数instr(字段名，'字符串')>0会得到更精确的查找结果。
8、空字符的处理
MySQL的非空字段也有空的内容，Oracle里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MySQL的NOT NULL来定义Oracle表结构，导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断，如果为NULL或空字符，需要把它改成一个空格的字符串。