目前SQL Server 和 Oracle 及 MySQL是互聯網領域當中最常用的三大數據庫。那么這三大數據庫之間到底有哪些區別呢？中培偉業《SQL Server2012數據庫管理與性能調優》培訓專家姜老師進行了詳細介紹。

姜老師表示，三者是目前市場占有率最高的關系數據庫，而且很有代表性。

從歷史來看， Oracle成立于1977年，由于其誕生早、結構嚴謹、高可用、高性能等特點，使其在傳統數據庫應用中大殺四方，金融、通信、能源、運輸、零售、制造等各個行業的大型公司基本都是用了Oracle，早些年的時候，世界500強幾乎100%都是Oracle的用戶。

MySQL的最初的核心思想，主要是開源、簡便易用。其開發可追溯至1985年，而第一個內部發行版本誕生，已經是1995年。到1998年，MySQL已經可以支持10中操作系統了，其中就包括win平臺。

由于MySQL的早期定位，其主要應用場景就是互聯網開發。基本上，互聯網的爆發成就了MySQL，LAMP架構風靡天下。而由于MySQL更多的的追求輕量、易用，以及早期的事物操作及復雜查詢優化的缺失，在傳統的數據庫應用場景中，份額極少。

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三家公司攔下的生意，是為IBM（又出現了）公司的OS/2操作系統開發的。隨著OS/2項目的失敗，大家也分道揚鑣。 Microsoft自然轉向自己的win操作系統，作為windows NT軟件方案的一部分。而Sybase則專注于Linux/Unix方向的數據庫開發。

MS SQL Server主要面向中小企業。其最大的優勢就是在于集成了MS公司的各類產品及資源，提供了強大的可視化界面、高度集成的管理開發工具，在快速構建商業智能（BI）方面頗有建樹。 MS SQL Server是MS公司在軟件集成方案中的重要一環，也為WIN系統在企業級應用中的普及做出了很大貢獻。

在應用場景方面，Oracle。Oracle的應用，主要在傳統行業的數據化業務中，比如：銀行、金融這樣的對可用性、健壯性、安全性、實時性要求極高的業務；零售、物流這樣對海量數據存儲分析要求很高的業務。此外，高新制造業如芯片廠也基本都離不開Oracle；電商也有很多使用者，如京東（正在投奔Oracle）、阿里巴巴（計劃去Oracle化）。而且由于Oracle對復雜計算、統計分析的強大支持，在互聯網數據分析、數據挖掘方面的應用也越來越多。

MySQL基本是生于互聯網，長于互聯網。其應用實例也大都集中于互聯網方向，MySQL的高并發存取能力并不比大型數據庫差，同時價格便宜，安裝使用簡便快捷，深受廣大互聯網公司的喜愛。并且由于MySQL的開源特性，針對一些對數據庫有特別要求的應用，可以通過修改代碼來實現定向優化，例如SNS、LBS等互聯網業務。

MS SQL Server。windows生態系統的產品，好處壞處都很分明。好處就是，高度集成化，微軟也提供了整套的軟件方案，基本上一套win系統裝下來就齊活了。因此，不那么缺錢，但很缺IT人才的中小企業，會偏愛 MS SQL Server 。例如，自建ERP系統、商業智能、垂直領域零售商、餐飲、事業單位等等。

1996年，Bill Gates親自出手，從Borland挖來了大牛Anders，搞定了C#語言。微軟02年搞定了http://ASP.NET。成熟的.NET、Silverlight技術，為 MS SQL Server贏得了部分互聯網市場，其中就有曾經的全球最大社交網站MySpace，其發展歷程很有代表性，可作為一個比較特別的例子。其巔峰時有超過1.5億的注冊用戶及每月400億的訪問量。應該算是MS SQL Server支撐的最大的數據應用了。

架構。其實要說執行的區別，主要還是架構的區別。正是架構導致了相同SQL在執行過程中的解釋、優化、效率的差異。

Oracle 數據文件包括：控制文件、數據文件、重做日志文件、參數文件、歸檔文件、密碼文件。這是根據文件功能行進行劃分，并且所有文件都是二進制編碼后的文件，對數據庫算法效率有極大的提高。由于Oracle文件管理的統一性，就可以對SQL執行過程中的解析和優化，指定統一的標準。

MySQL最大的一個特色，就是自由選擇存儲引擎。每個表都是一個文件，都可以選擇合適的存儲引擎。常見的引擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于這種開放插件式的存儲引擎，比如要求數據庫與引擎之間的松耦合關系。從而導致文件的一致性大大降低。在SQL執行優化方面，也就有著一些不可避免的瓶頸。在多表關聯、子查詢優化、統計函數等方面是軟肋，而且只支持極簡單的HINT。

SQL Server 數據架構基本是縱向劃分，分為：Protocol Layer（協議層）， Relational Engine（關系引擎）， Storage Engine（存儲引擎）， SQLOS。SQL執行過程就是逐層解析的過程，其中Relational Engine中的優化器，是基于成本的（CBO），其工作過程跟Oracle是非常相似的。