PostgreSQL并非只有一种存储引擎，而是采用统一存储架构，将存储与事务、MVCC、WAL深度集成，确保一致性与可靠性；通过访问方法（如heap、GIN、BRIN）和扩展（如timescaledb、FDW）实现灵活查询与专用场景优化，体现核心稳定与扩展灵活的设计取向。
很多人在使用 PostgreSQL 时会好奇：为什么 PostgreSQL 只有一种存储引擎？相比之下，MySQL 支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种引擎，而 PostgreSQL 始终只提供一种默认的存储方式。其实这并非功能缺失，而是其架构设计的有意选择。PostgreSQL 并非“只有一种存储引擎”，而是采用统一存储架构，将存储逻辑深度集成在核心系统中，从而实现更高的可靠性、一致性和扩展性。
统一存储的核心设计理念
PostgreSQL 从诞生之初就坚持“一个可靠的、事务安全的、支持复杂查询的关系数据库”这一目标。它的存储机制不是插件式的，而是与事务管理、MVCC（多版本并发控制）、WAL（预写式日志）等核心功能紧密耦合。
这种一体化设计带来几个关键优势：
数据一致性更强：所有表都遵循相同的存储规则和事务语义，避免了不同引擎间行为不一致的问题。 MVCC 实现更彻底：每一行数据都带有事务可见性信息，读写之间不阻塞，这是 PostgreSQL 高并发能力的基础。 WAL 日志统一管理：所有数据变更都通过 WAL 记录，确保崩溃恢复和复制的可靠性。
虽无多引擎，但有灵活的访问方法
虽然 PostgreSQL 不允许你为表选择不同的“存储引擎”，但它提供了丰富的访问方法（Access Methods）来优化不同类型的数据查询。这些方法类似于存储引擎的部分功能，但更加模块化和安全。
常见的访问方法包括：
heap：默认的表存储方式，适用于大多数场景。 btree、hash、gist、spgist、gin、brin：不同类型的索引方法，适应范围查询、全文检索、GIS 数据等特殊需求。
例如，你可以为 JSONB 字段创建 GIN 索引，或为时间序列数据使用 BRIN 索引来节省空间，这些都体现了 PostgreSQL 在统一存储基础上的灵活性。
扩展性通过外部模块实现
PostgreSQL 的设计理念是“核心稳定，扩展灵活”。如果你需要特殊的存储行为，可以通过扩展来实现，而不是更换存储引擎。
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典型例子包括：
timescaledb：基于 PostgreSQL 构建的时间序列数据库，通过分块（chunking）机制优化大规模时间数据存储。 foreign data wrappers (FDW)：可以连接外部数据源，如文件、其他数据库，实现类似“外部表”的功能。 table partitioning：支持范围、列表、哈希分区，提升大表查询性能，底层仍使用统一存储。
这些机制让你在不改变核心存储的前提下，获得接近专用存储引擎的效果。
总结：统一不是限制，而是取舍
PostgreSQL 之所以没有多种存储引擎，是因为它选择了将稳定性、事务完整性和系统一致性放在首位。它的统一存储架构不是技术落后，而是一种深思熟虑的工程取舍。
相比于 MySQL 中因引擎切换导致的兼容性问题（如 MyISAM 不支持事务），PostgreSQL 保证了所有功能在任何表上都能一致工作。同时，通过访问方法和扩展机制，它依然具备应对多样化场景的能力。
基本上就这些 —— PostgreSQL 不追求“多引擎”的表面多样性，而是通过统一而强大的基础，支撑起真正的灵活性和可靠性。
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