MySQL高可用依赖异步/半同步复制+MHA等工具，但有数据丢失或退化风险；PostgreSQL通过Patroni+物理/逻辑复制实现强一致、可控failover与灵活扩展。
高可用核心能力对比：主从复制与故障切换
MySQL 主流方案依赖异步或半同步复制，配合 MHA、Orchestrator 或官方 InnoDB Cluster（基于 Group Replication）实现自动故障转移。但异步复制存在数据丢失风险，半同步在超时后会退化为异步；Group Replication 虽支持多写和强一致性，但对网络延迟敏感，且节点数建议为奇数（3/5），扩容和运维复杂度较高。
PostgreSQL 原生支持逻辑复制和物理流复制，配合 Patroni + etcd/ZooKeeper 可构建稳定高可用集群。Patroni 自动管理 PostgreSQL 实例状态、执行主库选举、触发故障转移，并支持自定义健康检查与回调脚本。其 failover 过程可控性强，支持同步/异步备库混合部署，且不依赖特定存储引擎——只要 WAL 日志能及时传输，数据一致性就有保障。
扩展性与读写分离支持差异
MySQL 的读写分离通常需额外组件（如 ProxySQL、MaxScale 或应用层路由），主库写压力大时，从库延迟易升高，尤其在大事务或DDL操作期间。Group Replication 和 InnoDB Cluster 对 DDL 支持有限制（如不支持 LOCK=NONE 的部分场景），影响在线变更效率。
PostgreSQL 通过物理备库天然支持只读查询分流，配合 pgbouncer 连接池与应用层简单路由即可实现基础读写分离。逻辑复制（v10+）支持表级订阅，适合分库分表后的数据汇聚或异构同步；而 Citus（已并入 Enterprise 版本）可将 PostgreSQL 扩展为分布式数据库，支持透明分片与分布式查询，适用于需要横向扩展的分析型场景。
运维成熟度与生态工具链
MySQL 在国内互联网环境沉淀深厚，Zabbix 监控模板、Prometheus exporter、备份工具（mydumper/xtrabackup）高度成熟，DBA 熟悉度高。但高可用架构选型碎片化严重：MHA 已基本停止维护，Orchestrator 配置较重，InnoDB Cluster 学习成本高，实际落地常需定制开发。
PostgreSQL 近年生态快速完善，pgBackRest 提供高性能增量备份与 PITR 恢复，repmgr 曾广泛使用（现逐步被 Patroni 取代），Patroni 成为事实标准。其日志结构清晰（WAL + CSV 日志）、参数调优路径明确，配合 pg_stat_replication、pg_stat_wal_receiver 等视图可精准定位复制延迟原因。云厂商（如 AWS RDS、阿里云 PolarDB）对 PostgreSQL 高可用支持也日趋完善。
适用场景建议
优先考虑 MySQL：
- 已有大量 MySQL 技术栈与运维经验，且业务对写入吞吐要求极高（如高频交易订单）
- 需要兼容旧系统或第三方中间件（如 Canal、ShardingSphere 对 MySQL 支持更早更全）
- 接受一定数据丢失风险，以换取更低的复制延迟与更高主库性能
优先考虑 PostgreSQL：
- 重视数据强一致性、审计合规性（如金融、政务类系统）
- 需要灵活的数据类型（JSONB、数组、范围类型）、高级查询能力（CTE、窗口函数、全文检索）
- 计划长期演进至分布式架构，或已有 Kubernetes 环境，便于部署 Patroni+etcd
不复杂但容易忽略：高可用不是“配好就完事”，真实水位下的切换耗时、脑裂防护机制、备份有效性验证、以及升级/打补丁时的集群协同策略，往往比选型本身更决定成败。
