在数据库领域，SQL（Structured Query Language） 作为关系型数据库的标准查询语言，构成了数据操作基础。可是，实际应用中不存在一个完全统一的标准实现。不同的数据库管理系统（DBMS）在追求高性能、特殊功能、历史兼容性或遵循标准的不同理解时，都发展出了各自独特的SQL方言。当我们在 MySQL 中使用AUTO_INCREMENT定义自增主键，在 Oracle 中却需调用SEQUENCE.NEXTVAL，而在 PostgreSQL 中用jsonb高效处理半结构化数据时，会真切感受到 SQL 方言的 “个性”。这些差异并非偶然 —— 它们是各数据库厂商在性能优化、功能扩展与历史兼容性之间权衡的结果。下面将深入解析四大主流关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server）在语法、数据类型、功能特性及行为特性上的差异，拆解其方言差异的底层逻辑。无论是LIMIT与ROWNUM的分页之争，还是jsonb与JSON的存储效率的不同，理解这些细节不仅能避免 “一码多错” 的尴尬，还能帮助我们在技术选型时精准匹配业务场景，让数据库真正成为系统效能的加速器。

一、语法差异：从书写习惯到执行行为

1.1 别名定义与引用

• AS 关键字： 最通用的标准做法。

  -- MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle (推荐), BigQuery
  SELECT first_name AS fn, last_name AS ln FROM employees;
  

• = 语法 (SQL Server专属)： 历史沿袭自Sybase。

  -- Microsoft SQL Server
  SELECT fn = first_name, ln = last_name FROM employees;
  

• 双引号别名： 当别名包含空格、特殊字符或需要区分大小写时使用。

  -- PostgreSQL, Oracle, SQL Server (需打开QUOTED_IDENTIFIER)
  SELECT salary AS "Annual Salary" FROM employees;
  -- MySQL (ANSI模式或ONLY_FULL_GROUP_BY模式要求严格双引号)
  SELECT salary AS `Annual Salary` FROM employees;
  

• 单引号错误尝试： 在绝大多数DBMS中会导致错误或非预期的字符串输出。

  -- 错误或非预期 (可能被解释为字符串，导致返回两列相同的字符串)
  SELECT salary 'Annual Salary' FROM employees; -- 不推荐，易错
  

1.2 引号使用规范：数据定界的关键

• 字符串字面量：通用标准

  -- 所有主流方言
  WHERE name = 'John Doe';
  

• 标识符引用（对象名）：差异显著

  -- MySQL (默认模式下反引号 `` ` ``)
  SELECT `name`, `group` FROM `users`;
  -- PostgreSQL, SQL Server (打开QUOTED_IDENTIFIER时), Oracle (强烈推荐)
  SELECT "name", "group" FROM "users";
  -- 特别注意：Oracle和PostgreSQL默认将未加双引号的标识符转大写（如“users”实际是“USERS”）
  

1.3 大小写敏感性：隐式转换的陷阱

• 字符串比较行为：
• MySQL, PostgreSQL, SQL Server (default)：通常大小写不敏感（受排序规则Collation控制）。‘apple’ = ‘APPLE’ 返回 true。
• Oracle：默认为大小写敏感。‘apple’ = ‘APPLE’ 返回 false。如需不敏感，需显式转换：

  WHERE UPPER(name) = UPPER('John Smith'); -- 或使用NLS*参数或函数索引
  

• 数据存储与排序规则： 基础性差异。Oracle采用复杂的NLS机制，而其他DBMS通过“排序规则”文件定义规则。

1.4 日期时间函数：频率高且差异大的操作

• 获取当前时间：

  -- MySQL
  SELECT NOW(); -- 日期+时间, 等价于 CURTIME()
  SELECT CURDATE(); -- 仅日期
  -- PostgreSQL
  SELECT CURRENT_TIMESTAMP; -- 更精确的时间戳
  SELECT CURRENT_DATE;
  -- SQL Server
  SELECT GETDATE(); -- 高精度时间戳(ms级)
  -- Oracle
  SELECT SYSDATE FROM DUAL; -- 操作系统时间
  SELECT SYSTIMESTAMP FROM DUAL; -- 精确时间戳(微秒级)
  

• 提取日期成分：

  -- MySQL
  SELECT YEAR(order_date), MONTH(order_date), DAY(order_date);
  -- PostgreSQL
  SELECT EXTRACT(YEAR FROM order_date), EXTRACT(MONTH FROM order_date);
  -- SQL Server
  SELECT DATEPART(YEAR, order_date), DATEPART(MONTH, order_date);
  -- Oracle
  SELECT EXTRACT(YEAR FROM order_date), TO_CHAR(order_date, 'MM') FROM orders;
  

• 日期计算：

  -- MySQL
  SELECT order_date + INTERVAL 7 DAY; -- 加7天
  -- PostgreSQL
  SELECT order_date + INTERVAL '7 DAYS';
  SELECT order_date - INTERVAL '1 MONTH';
  -- SQL Server
  SELECT DATEADD(DAY, 7, order_date); -- 加7天
  -- Oracle
  SELECT order_date + 7 FROM orders; -- 直接加减数字代表天数
  SELECT ADD_MONTHS(order_date, 3); -- 加3个月
  

1.5 分页查询：海量数据处理的必备

• LIMIT/OFFSET：清晰直观

  -- MySQL, PostgreSQL, SQLite
  SELECT * FROM products ORDER BY price DESC LIMIT 10 OFFSET 20; -- 第3页(每页10条)
  

• TOP (SQL Server) / ROWNUM (Oracle旧版)：早期方案

  -- SQL Server (TOP + 子查询实现分页)
  SELECT TOP 10 * FROM (
      SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY price DESC) AS RowNum
      FROM products
  ) AS Tmp WHERE RowNum > 20;
  -- Oracle (12c之前使用ROWNUM伪列)
  SELECT * FROM (
      SELECT t.*, ROWNUM rn FROM (
          SELECT * FROM products ORDER BY price DESC
      ) t WHERE ROWNUM <= 30
  ) WHERE rn > 20;
  

• 窗口函数ROW_NUMBER() + FETCH FIRST：现代标准

  -- SQL Server 2012+, Oracle 12c+, PostgreSQL 8.4+, MySQL 8.0+
  SELECT * FROM products
  ORDER BY price DESC
  OFFSET 20 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY; -- 标准清晰且性能优化潜力高
  

1.6 连接语法：历史变迁与兼容考虑

• INNER JOIN：推荐的标准形式

  SELECT e.name, d.department_name
  FROM employees e
  INNER JOIN departments d ON e.dept_id = d.id; -- 清晰表达连接条件
  

• 旧式逗号列表+WHERE：历史遗留风格（不推荐，可读性差，易错）

  SELECT e.name, d.department_name
  FROM employees e, departments d
  WHERE e.dept_id = d.id; -- 隐含内连接，易遗漏条件导致笛卡尔积
  

• (+)：Oracle专属外连接标记（遗留语法）

  -- Oracle (不推荐，应改用标准OUTER JOIN）
  SELECT e.name, d.department_name
  FROM employees e, departments d
  WHERE e.dept_id = d.id(+); -- 表示右外连接（需特别注意符号位置）
  

  重要：所有现代版本均推荐使用 LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN 明确语法。

二、数据类型：基础存储定义的底层差异

2.1 数值类型：精度、范围与存储优化

• 整数类型：

  类型	MySQL	PostgreSQL	Oracle	SQL Server
  微整型	TINYINT  (-128~127)	SMALLINT	无	TINYINT  (0-255)
  标准小整型	SMALLINT	SMALLINT	NUMBER(5)	SMALLINT
  标准整型	INT/INTEGER	INT/INTEGER	NUMBER(10)	INT
  大整型	BIGINT	BIGINT	NUMBER(19)	BIGINT

• 精确小数类型：

  -- MySQL, PostgreSQL
  DECIMAL(10, 2) -- 共10位，小数点后保留2位
  NUMERIC(10, 2)  -- 同DECIMAL
  -- Oracle
  NUMBER(10, 2)   -- 共10位，小数点后保留2位（数值类型）
  -- SQL Server
  DECIMAL(10, 2) -- 常用高精度
  NUMERIC(10, 2)  -- 与DECIMAL基本同义
  MONEY/SMALLMONEY -- 固定精度的货币类型
  

2.2 字符串类型：定长、变长与编码处理

• CHAR vs VARCHAR 行为对比：
• CHAR(N)：无论输入字符多少，总会固定占用N字节存储空间。输入不满N时，尾部补充空格。MySQL在检索时会隐式去掉尾部空格，而Oracle和PostgreSQL会严格保留尾部空格（注意比较行为）。
• VARCHAR(N) / VARCHAR2(N)：只存储实际字符数据（仅使用所需空间）。VARCHAR2 是Oracle独家优化类型，行为更清晰（不会在存储中预留空格）。
• 大文本类型（LOB）：

  用途	MySQL	PostgreSQL	Oracle	SQL Server
  小文本扩展	TEXT  (64KB)	TEXT (无预设大小)	VARCHAR2(4000) , CLOB	VARCHAR(MAX)
  大文本存储	MEDIUMTEXT (16MB) / LONGTEXT(4GB)	TEXT (TB级)	CLOB  (TB级)	VARCHAR(MAX)

2.3 日期与时间类型：时间表示精度的差异

• 基本日期时间类型对比：

  功能	MySQL	PostgreSQL	Oracle	SQL Server
  仅日期	DATE	DATE	DATE  (含时间旧版) / DATE (仅日期新版)	DATE
  仅时间	TIME  [ (fsp) ]	TIME  [ (p) ]	TIMESTAMP  或DATE扩展	TIME  [ (fsp) ]
  日期+时间	DATETIME  [ (fsp) ]	TIMESTAMP  [ (p) ]	TIMESTAMP  [ (p) ]	DATETIMEOFFSET  / DATETIME2
  时区支持	手动处理	TIMESTAMPTZ	TIMESTAMP WITH TIME ZONE	DATETIMEOFFSET

• 时间精度重要参数：
• (fsp)：Fractional Seconds Precision，表示秒的小数部分精度（MySQL/SQL Server）
• (p)：Precision，PostgreSQL中表示总位数。
• 示例：TIME(3) 可以存储“15:30:45.123”。MySQL中(3)表示小数点后3位；PostgreSQL的time类型(p)仅影响存储空间。

2.4 布尔/位类型：抽象逻辑的表示法

• BOOLEAN类型支持度：
• PostgreSQL：原生支持，TRUE/FALSE存储高效。
• MySQL：原生支持 BOOL/BOOLEAN（实为TINYINT(1)别名：0=FALSE，其他值=TRUE）。
• SQL Server：无原生布尔型，常用BIT类型（0/1）。
• Oracle：无原生布尔型，常用NUMBER(1)或CHAR(1)（‘Y’/‘N’）。
• BIT类型处理差异：
• SQL Server：BIT是真正的布尔值容器（0/1），可存储NULL。在查询条件中直接使用WHERE flag = 1。
• MySQL：BIT(1)实际存储单比特（但行为常令人困扰）。使用b’1′或函数转换。

三、功能特性：性能与复杂业务的支持能力

3.1 窗口函数：OLAP分析的灵魂

• 语法结构：

  function_name([expression]) OVER (
      [PARTITION BY partition_expression, ... ]
      [ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ... ]
      [frame_clause] -- 如ROWS/RANGE BETWEEN...)
  

• 各平台函数列表：

  函数类型	函数	MySQL 8.0+	PostgreSQL	Oracle	SQL Server
  排名	ROW_NUMBER()	✓	✓	✓	✓
  排名	RANK()	✓	✓	✓	✓
  排名	DENSE_RANK()	✓	✓	✓	✓
  偏移	LAG()	✓	✓	✓	✓
  偏移	LEAD()	✓	✓	✓	✓
  聚合	SUM() OVER	✓	✓	✓	✓
  首尾值	FIRST_VALUE()	✓	✓	✓	✓
  分桶	NTILE()	✓	✓	✓	✓

• 窗口框架差异说明：RANGE在物理范围处理上（如处理相同时间点数据）在Oracle与MySQL中存在行为细节差异，应用时应充分验证边界条件。

3.2 公用表表达式 (CTE) 与递归查询

• 基础CTE语法（通用）：

  WITH cte_name (col1, col2) AS (
      SELECT ...
      FROM ...
      WHERE ...
  )
  SELECT * FROM cte_name ...
  

• 递归CTE能力：
• 所有平台均支持，是处理树状结构（组织架构、分类目录）、图遍历的理想选择。
• 示例：查找员工及其所有下属（递归无限层）：

  WITH RECURSIVE EmployeeHierarchy AS (
      -- 初始节点 (Anchors)
      SELECT id, name, manager_id, 0 AS level
      FROM employees WHERE manager_id IS NULL
      UNION ALL
      -- 递归成员 (Recursive Member)
      SELECT e.id, e.name, e.manager_id, eh.level + 1
      FROM employees e
      INNER JOIN EmployeeHierarchy eh ON e.manager_id = eh.id
  )
  SELECT * FROM EmployeeHierarchy ORDER BY level, name;
  

• SQL Server使用关键字WITH默认即包含递归能力，不需显式添加RECURSIVE。

3.3 JSON支持：半结构化数据处理能力对比

• 基本JSON操作函数对比：

  操作	MySQL (8.0+)	PostgreSQL	Oracle (12.1.0.2+)	SQL Server (2016+)
  构造JSON对象	JSON_OBJECT() , JSON_ARRAY()	json_build_object() , to_json()	JSON_OBJECT , JSON_ARRAY	JSON_MODIFY , FOR JSON PATH/AUTO
  路径提取	column->>'$.path' , JSON_EXTRACT()	column->>'key' , #>>	JSON_VALUE()	JSON_VALUE() , OPENJSON
  存在性判断	JSON_CONTAINS_PATH()	? , ?&, `?	`	JSON_EXISTS()
  修改属性	JSON_SET() , JSON_REPLACE()	使用运算符 `		,  jsonb_set()`

• 存储方式深度差异：
• MySQL： 默认以序列化文本存储JSON类型，支持自动验证但需要运行时解析。优化有限。
• PostgreSQL：jsonb（Binary JSON）类型是王牌。存储为优化过的二进制格式，支持索引GIN（倒排）、搜索和更新效率远高于纯文本。json类型仅用于存储验证。
• Oracle： 可选择作为BLOB存储或使用优化的二进制格式（BLOB + IS JSON检查约束）。JSON Data Guide功能强大。
• SQL Server： 采用文本存储（NVARCHAR(MAX)），并通过ISJSON()约束校验数据有效性。利用专有内存优化机制提升性能。

3.4 存储过程与自定义函数：编程接口能力

• 语言生态差异显著：
• Oracle：PL/SQL是核心语言（图灵完备），深度集成于数据库内核。有DBMS_*庞大包体系。

  PROCEDURE update_salary (emp_id NUMBER, increase NUMBER) IS
  BEGIN
      UPDATE employees SET salary = salary + increase WHERE id = emp_id;
      COMMIT; -- PL/SQL中COMMIT直接触发事务提交
  END;
  

• SQL Server：T-SQL为主（也支持.NET CLR集成）。事务默认需显式控制。错误处理通过TRY...CATCH。

  CREATE PROCEDURE UpdateSalary (@emp_id INT, @increase DECIMAL(10,2))
  AS
  BEGIN TRY
      BEGIN TRANSACTION;
          UPDATE employees SET salary = salary + @increase WHERE id = @emp_id;
      COMMIT TRANSACTION;
  END TRY
  BEGIN CATCH
      ROLLBACK TRANSACTION;
      THROW; -- Rethrow异常
  END CATCH;
  

• PostgreSQL： 支持多种语言（核心是PL/pgSQL，支持Python, Perl, Tcl等），灵活度高但需额外插件安装。事务行为在函数内默认依赖外层。

  CREATE OR REPLACE FUNCTION update_salary(emp_id INT, increase NUMERIC)
  RETURNS VOID AS $$
  BEGIN
      UPDATE employees SET salary = salary + increase WHERE id = emp_id;
      -- 事务控制权在外层调用者
  END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;
  

• MySQL： 使用SQL/PSM风格（类似PL/SQL但不完整）。异常处理较基础。

  DELIMITER //
  CREATE PROCEDURE update_salary(IN emp_id INT, IN increase DECIMAL(10,2))
  BEGIN
      DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION ROLLBACK;
      START TRANSACTION;
          UPDATE employees SET salary = salary + increase WHERE id = emp_id;
      COMMIT;
  END //
  DELIMITER ;
  

四、行为特性：执行机制与安全实践的根本区别

4.1 事务隔离与锁机制

• 默认隔离级别对比：
• Oracle：默认为 READ COMMITTED，提供非阻塞读能力。其UNDO表空间机制实现历史数据访问。
• MySQL (InnoDB)：默认采用 REPEATABLE READ。通过MVCC多版本并发控制解决幻读。
• PostgreSQL：默认 READ COMMITTED，亦支持高效的MVCC。SERIALIZABLE是真正的可串行化。
• SQL Server：默认为 READ COMMITTED。采用行版本控制优化读并发。
• 锁争用处理策略：
• Oracle： 主攻“写不阻塞读”（Consistent Read是其核心竞争力）。
• MySQL：InnoDB采用行级锁，通过Next-Key Locking解决幻读（加锁范围包含行及Gap区间）。死锁检测与自动回滚。
• PostgreSQL： 系统级行级锁，MVCC天然处理读并发性。FOR UPDATE NOWAIT / SKIP LOCKED是应用层解决方案。
• SQL Server： 行锁/页锁/表锁层次结构，支持NOLOCK, READPAST等隔离级别提示。

4.2 角色管理与权限体系

• 授权模型：

  -- PostgreSQL, MySQL 8.0+, Oracle, SQL Server
  CREATE ROLE report_reader;
  GRANT SELECT ON sales_data TO report_reader;
  GRANT report_reader TO user_mike;
  

• 权限继承行为差异：
• PostgreSQL： 角色可嵌套（ROLE A可以拥有ROLE B），权限自动继承。
• MySQL： 角色无真正的继承，权限需显式授予角色和使用者。
• Oracle： 支持强大角色层级（Global Roles, Application Roles）。权限可细化授予列级。
• SQL Server： 权限继承结合Windows域用户体系，支持Schemas划分对象的命名空间。

4.3 数据库内部机制

• 序列（Sequence） vs Auto Increment：
• Oracle, PostgreSQL, SQL Server：主要使用SEQUENCE对象（独立序列发生器）。

  CREATE SEQUENCE order_id_seq;
  INSERT INTO orders (id, ...) VALUES (order_id_seq.NEXTVAL, ...);
  

• MySQL：主要使用AUTO_INCREMENT列属性（内联绑定于表）。

  CREATE TABLE orders (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, ...);
  INSERT INTO orders (...) VALUES (...); -- id自动生成
  

• 空字符串 ('') vs NULL 的语义：
• Oracle： 将空字符串 ('') 视为等价于 NULL。这常导致意外行为，例如：

  SELECT * FROM users WHERE name = ''; -- 返回0行结果（等同于找NULL）
  

• MySQL, PostgreSQL, SQL Server：'' 是一个明确的有效字符串值（非NULL）。

总结：SQL方言的差异比较

下表概括了四种主流SQL方言差异：

选型建议

理解并熟练运用SQL方言差异是高效数据库开发与管理的基本要求。在进行数据库技术选型时，需要重点考虑：

1. 应用场景匹配性：

• 高并发Web应用（读写混合）：考虑PostgreSQL的MVCC并发能力、MySQL高可用集群。
• 强事务系统（如金融）：优先评估Oracle的Undo机制和SQL Server的锁升级策略。
• 复杂分析报表（OLAP）：关注PostgreSQL窗口函数/CTE效率、Oracle分析函数库。
• 地理空间应用（GIS）：PostGIS（PostgreSQL生态）是业界领先方案。

2. 开发运维生态成本：

• Oracle, SQL Server 为商业授权模式（订阅费用高）。技术支持体系成熟。
• MySQL, PostgreSQL 是开源选择（节约成本），但需自建支持能力或购买商业服务。

3. 团队技术背景：

• PL/SQL专家团队可更高效利用Oracle深度功能。
• .NET技术栈与SQL Server整合天然顺畅。
• Linux环境下PostgreSQL往往部署更简洁。

SQL 方言的差异，本质上是数据库技术生态多样性的体现。从 MySQL 的轻量灵活到 Oracle 的 enterprise 级稳健，从 PostgreSQL 的开源创新到 SQL Server 的微软生态整合，每一种方言都在特定场景中闪耀着不可替代的价值。对于我们而言，掌握这些差异不是为了陷入 “语法之争”，而是为了在实践中做到 “因地制宜”：用 PostgreSQL 的jsonb优化 JSON 查询性能，借 Oracle 的 PL/SQL 构建复杂事务逻辑，靠 MySQL 的AUTO_INCREMENT简化 Web 应用开发。最终，无论是跨平台兼容代码的编写，还是数据库架构的设计，理解方言背后的设计哲学，才能让数据操作更高效、系统更稳健。在技术迭代加速的今天，以开放视角接纳差异，方能在数据世界中从容游走。

阅读原文：原文链接