MongoDB vs PostgreSQL: 15 diferencias críticas

Al iniciar un nuevo proyecto, una de las cosas con las que los desarrolladores pueden tener problemas es elegir una pila. Concentrarse en la tecnología adecuada para resolver un problema puede ser una experiencia estresante. Las bases de datos en particular pueden ser difíciles de establecer, especialmente si no tiene claro cómo se utilizarán sus datos.

Dado que las bases de datos son una base básica del desarrollo de software y sirven para varios propósitos para crear proyectos de todos los tipos y tamaños, es útil comprender la importancia de las bases de datos para elegir una estructura de base de datos adecuada para su pila.

Este artículo lo ayudará a elegir la base de datos de código abierto adecuada al explorar las diferencias entre dos excelentes sistemas de administración de bases de datos: MongoDB y PostgreSQL.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es una base de datos no relacional de código abierto y multiplataforma lanzada el 11 de febrero de 2009. Es conocida por usar documentos similares a JSON con esquemas opcionales.

MongoDB se considera uno de los servicios de base de datos en la nube más avanzados del mercado con movilidad y distribución de datos sin precedentes en Azure, AWS y Google Cloud, automatización integrada para la optimización de la carga de trabajo y los recursos.

También le permite crear una base de datos en la nube en minutos utilizando Atlas CLI, UI o un proveedor de recursos de infraestructura como servicio (IaaS).

Con MongoDB Atlas, puede mantener su aplicación en ejecución para mantenerse al día con su creciente tráfico a medida que se abren paso nuevas funciones en su tubería. MongoDB Atlas proporciona a sus usuarios herramientas avanzadas de optimización de bases de datos para que siempre tenga los recursos de bases de datos que necesita para seguir construyendo.

Principales características

Aquí hay algunas características clave de MongoDB que le otorgan un lugar entre las mejores bases de datos no relacionales del mercado:

• Consejos de rendimiento : a medida que sus aplicaciones evolucionan, MongoDB lo ayuda con las mejores prácticas de diseño de esquemas bajo demanda para lograr la máxima eficiencia.
• Clústeres de múltiples nubes : con MongoDB, puede habilitar aplicaciones resistentes y potentes que aprovechan dos o más nubes al mismo tiempo.
• Equilibrio de carga : MongoDB facilita la concurrencia de control para atender múltiples solicitudes de clientes en paralelo a otros servidores. Esto puede ayudar a disminuir la carga en cada servidor al tiempo que garantiza la consistencia de los datos y el tiempo de actividad y permite aplicaciones escalables.

Casos de uso

MongoDB es manejado por miles de organizaciones en todo el mundo para las necesidades de almacenamiento de datos o como servicio de base de datos de sus aplicaciones.

MongoDB juega un papel fundamental en:

• Gestión de contenido : con MongoDB, puede servir y almacenar cualquier tipo de contenido, construir cualquier función y entretejer cualquier tipo de datos dentro de una única base de datos. MongoDB lo prepara para el éxito con hardware básico y equipos más productivos para hacer que su proyecto cueste un 10 % de lo que debería mientras ofrece todas las características necesarias para crear aplicaciones ricas en contenido.
• Pagos : si está desarrollando un nuevo producto de pagos, la agilidad de datos de MongoDB permitirá que ese nuevo producto llegue al mercado rápidamente, sin que tenga que preocuparse por complejidades innecesarias como la fragmentación de datos. Incluso si está liderando una empresa madura que intenta modernizar su ecosistema de pago, puede aprovechar la flexibilidad de MongoDB para usarlo como una capa de datos operativos consolidados, lo que le permite crear nuevos productos y servicios utilizando los datos existentes sin una solución riesgosa.
• Personalización : MongoDB le permite personalizar las experiencias de millones de clientes en tiempo real, con funciones como ofertas dirigidas, páginas de inicio personalizadas e inicio de sesión en redes sociales. Incluso puede ejecutar consultas complejas directamente en sus datos sin preocuparse por la transformación, extracción y carga.
• Descarga de mainframe : puede mover fácilmente las cargas de trabajo fuera del mainframe con MongoDB. La descarga de mainframe es el proceso de replicar datos de mainframe de acceso común a una capa de datos operativos (ODL) construida en MongoDB, contra la cual las operaciones pueden redirigirse desde las aplicaciones de consumo.

¿Qué es PostgreSQL?

A pesar de la popularidad de las bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales continúan siendo relevantes para diversas aplicaciones debido a su robustez y gran capacidad de consulta.

Las bases de datos relacionales son excelentes para ejecutar consultas complejas e informes basados ​​en datos en los casos en que la estructura de datos no cambia con frecuencia. Las bases de datos de código abierto como PostgreSQL ofrecen una alternativa rentable como base de datos estable de grado de producción en comparación con sus contemporáneos con licencia como SQL Server y Oracle.

PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos altamente estable, respaldado por más de 20 años de desarrollo comunitario que ha llevado a sus altos niveles de integridad, resiliencia y corrección. Puede usar PostgreSQL como almacén de datos principal o fuente de datos para diversas aplicaciones móviles, geoespaciales, de análisis y web.

PostgreSQL tampoco tiene costo de licencia, lo que elimina el riesgo de implementación excesiva. Su grupo dedicado de entusiastas y colaboradores encuentra regularmente errores y soluciones, contribuyendo a la seguridad general del sistema de base de datos.

Principales características

Aquí hay algunas características sobresalientes de PostgreSQL que lo convierten en una de las bases de datos más utilizadas en la actualidad:

• Columnas no atómicas : una de las principales restricciones de un modelo relacional es que las columnas deben ser atómicas. PostgreSQL, sin embargo, no tiene esta restricción y permite que las columnas tengan subvalores a los que las consultas pueden acceder fácilmente.
• Compatibilidad con datos JSON : la capacidad de consultar y almacenar JSON permite que PostgreSQL también ejecute cargas de trabajo NoSQL; por ejemplo, si está diseñando una base de datos para almacenar datos de varios sensores y no está seguro de las columnas específicas que necesitará. para soportar todo tipo de sensores. En este escenario, puede construir una tabla en la que una de las columnas sea JSON para almacenar los datos en constante cambio o no estructurados.
• Funciones de ventana : las funciones de ventana de PostgreSQL juegan un papel integral al convertirlas en las favoritas para las aplicaciones de análisis. Con las funciones de ventana, puede ejecutar funciones que abarcan varias filas y devolver el mismo número de filas. Las funciones de ventana difieren de las funciones de agregado en el sentido de que las funciones de agregado solo pueden devolver una sola fila después de la agregación.

Casos de uso

Aquí hay algunos casos de uso en los que PostgreSQL resulta útil:

• Base de datos central federada : la compatibilidad con JSON de PostgreSQL y los contenedores de datos externos le permiten conectarse con otros almacenes de datos, incluidos los tipos NoSQL, y servir como un centro federado para sistemas de bases de datos políglotas.
• Datos científicos : los proyectos científicos y de investigación pueden generar terabytes de datos, que deben administrarse de la manera más eficiente y beneficiosa. PostgreSQL ofrece un maravilloso motor SQL con sólidas capacidades analíticas, lo que hace que el procesamiento de grandes cantidades de datos sea pan comido.
• Fabricación : varios fabricantes industriales de clase mundial aprovechan PostgreSQL para acelerar la innovación e impulsar el crecimiento a través de procesos centrados en el cliente mientras optimizan el rendimiento de la cadena de suministro mediante el uso de PostgreSQL como backend de almacenamiento.
• Pila de código abierto LAPP : PostgreSQL puede ejecutar aplicaciones y sitios web dinámicos como parte de una alternativa sólida a la pila LAMP. LAPP significa Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP y Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: comparación cara a cara

La verdadera pregunta no es MongoDB frente a PostgreSQL, sino la mejor base de datos de documentos frente a la mejor base de datos relacional.

Muy a menudo, al comienzo de un proyecto de desarrollo, los líderes del proyecto tienen una buena comprensión del caso de uso, pero no tienen claridad con respecto a las características específicas de la aplicación que necesitarían sus usuarios y negocios. Terminan teniendo que apostar por una opción y esperar que sea la mejor opción.

En la siguiente sección, aclararemos las diferencias entre MongoDB y PostgreSQL para ayudarlo a tomar esa decisión fácilmente. Nuestra información se basa en factores clave como la arquitectura, el cumplimiento de ACID, la extensibilidad, la replicación, la seguridad y el soporte, por nombrar algunos.

¡Vamos a sumergirnos!

Cumplimiento ACID

Una de las características más fundamentales de las bases de datos relacionales que simplifican la escritura de aplicaciones son las transacciones ACID. En lo que respecta a los niveles de aislamiento dentro de las transacciones de la base de datos, PostgreSQL utiliza el nivel de aislamiento de lectura confirmada de forma predeterminada. También permite a los usuarios ajustar el nivel de aislamiento de confirmación de lectura hasta el nivel de aislamiento serializable.

Lo importante a tener en cuenta aquí es que las transacciones permiten que se realicen o reviertan varios cambios en una base de datos en un grupo. Por lo tanto, en una base de datos relacional, los datos se modelarían en tablas padre-hijo independientes en un esquema tabular.

Comparativamente, las bases de datos de documentos tienen más facilidad para ejecutar transacciones porque recopilan datos en un documento y dado que leer y escribir es una operación atómica, no necesita una transacción de varios documentos.

MongoDB admite el aislamiento completo mientras se actualiza un documento. Cualquier error activaría la operación de actualización para revertir, revirtiendo el cambio y asegurando que los clientes obtengan una vista consistente del documento.

MongoDB también admite transacciones de base de datos en varios documentos, lo que permite revertir o confirmar fragmentos de cambios relacionados como un grupo. Debido a su capacidad de transacciones de múltiples documentos, MongoDB es una de las pocas bases de datos que combina la flexibilidad, la velocidad y el poder del modelo de documentos con las garantías ACID de las bases de datos tradicionales.

Modelo de arquitectura/documento

El modelo de documentos de MongoDB permite que un usuario se asigne de forma natural a los objetos dentro del código de la aplicación, lo que facilita el aprendizaje y el uso de los desarrolladores completos. Los documentos le brindan la capacidad de representar relaciones jerárquicas para almacenar arreglos y otras estructuras más sofisticadas fácilmente.

Al almacenar datos en campos como matrices y subdocumentos anidados, la información relacionada en documentos JSON se puede almacenar junta para un acceso rápido a consultas a través del lenguaje de consulta MongoDB.

Con MongoDB, puede almacenar datos como documentos en una representación binaria conocida como JSON binario (BSON). Los campos pueden diferir según el documento que atienden, por lo tanto, no es necesario declarar la estructura de los documentos al sistema: los documentos se describen a sí mismos.

Si necesita agregar un nuevo campo a un documento, entonces el campo se puede generar sin afectar a otros documentos en la colección o actualizar un ORM o un catálogo del sistema central.

MongoDB también le brinda la opción de validación de esquema para hacer cumplir los controles de gobierno de datos en cada colección. Esta flexibilidad es útil cuando se recopila información de múltiples fuentes dispares o se adaptan modificaciones en documentos a lo largo del tiempo, especialmente cuando la nueva funcionalidad de la aplicación se implementa de manera constante.

PostgreSQL alberga un modelo de arquitectura cliente-servidor que consta de los siguientes dos procesos:

• Proceso del lado del cliente : Estas son las aplicaciones aprovechadas por los usuarios para interactuar con la base de datos. Por lo general, tiene una interfaz de usuario simple y se usa para comunicarse entre el usuario y la base de datos a través de API.
• Proceso del lado del servidor : esta es la aplicación "Postgres" que aborda operaciones, conexiones, activos dinámicos y estáticos. Un sitio de PostgreSQL en ejecución es manejado por un Postmaster, un proceso de coordinación central. El demonio postmaster es responsable de:
  • Realizando la recuperación
  • Inicializando el servidor
  • Apagando el servidor
  • Ejecutar procesos en segundo plano
  • Gestión de solicitudes de conexión de nuevos clientes

  .

Extensibilidad

La extensibilidad es simplemente la cualidad de estar diseñado para permitir la adición de nuevas capacidades o funcionalidades.

PostgreSQL admite la extensibilidad de varias maneras, incluidas las funciones y los procedimientos almacenados. Lo que hace que PostgreSQL sea extenso son sus operaciones basadas en catálogos.

Las bases de datos relacionales a menudo almacenan información sobre tablas, bases de datos, columnas, etc. en catálogos del sistema. Estos "diccionarios de datos" aparecen para el usuario como tablas, pero tienen información almacenada internamente por el sistema de base de datos.

PostgreSQL almacena la información sobre las columnas y tablas, junto con información sobre los tipos de datos, funciones y métodos de acceso presentes.

Hay más: PostgreSQL también puede incorporar código escrito por el usuario en sí mismo a través de la carga dinámica. A menudo, los usuarios pueden requerir ciertas funciones que se pueden implementar a través de bibliotecas compartidas. Los usuarios pueden simplemente especificar el archivo de código y PostgreSQL lo cargará según sea necesario, lo que lo hace especialmente adecuado para la creación rápida de prototipos de nuevas aplicaciones.

Por otro lado, MongoDB finalmente se ha vuelto extensible, lo que permite a los usuarios crear sus funciones y usarlas dentro del marco. Es equivalente a las funciones definidas por el usuario (UDF) que permiten a los usuarios de bases de datos relacionales (como PostgreSQL) ampliar las declaraciones SQL.

Además, tanto PostgreSQL como MongoDB admiten varias extensiones y complementos como Adminer para la gestión de bases de datos.

Colaboración y Agilidad

MongoDB tiene un modelo de documento, lo que hace que la colaboración y el desarrollo sean más fáciles y rápidos de implementar. MongoDB esencialmente usa JSON o BSON para almacenar sus datos como documentos.

BSON incluye varios tipos de datos que no están presentes en los datos JSON, como DateTime , long , int y byte array que ayudan a manejar los datos de manera más eficiente, ya que serían más específicos según el tipo de datos en lugar de manejar todo como un tipo de "número" universal. Hace que las consultas se ejecuten más rápido, ya que está en un formato de serialización que archiva efectivamente documentos similares a JSON.

BSON omite las claves que no son útiles para la consulta, lo que agiliza la recuperación de datos. Un usuario podría definir aún más la estructura del documento y emprender algún desarrollo introduciendo nuevos campos, reelaborando datos o desarrollándolo cuando lo considere oportuno.

Esta flexibilidad es una gran ventaja para MongoDB, ya que ayuda a evitar demoras causadas por pedirle al administrador que reestructure las declaraciones del lenguaje de definición de datos y luego comenzar desde cero recreando o recargando una base de datos.

MongoDB también facilita la colaboración entre desarrolladores o equipos, por lo tanto, no hay necesidad de intermediación o comunicación complicada entre equipos.

Cuando se trata de colaboración, PostgreSQL incluye privilegios a nivel de usuario, herencia de roles y privilegios a nivel de tabla. Puede administrar usuarios y otorgarles privilegios de lectura y escritura.

Además, también puede revisar las actividades de acceso a los datos de varios grupos o usuarios con la opción de auditoría que otorga una capa adicional de seguridad. Sin embargo, PostgreSQL no es tan rápido como MongoDB, ya que es una base de datos relacional que almacena datos en filas y columnas.

Soporte de clave externa

Una característica clave que diferencia a MongoDB de PostgreSQL es su enfoque para almacenar sus datos.

Como no es relacional, MongoDB usa colecciones en lugar de tablas. Una clave externa es simplemente un conjunto de atributos en una tabla que hace referencia a la clave principal de otra tabla. La clave externa vincula estas dos tablas entre sí.

Como no hay tablas en MongoDB, tampoco hay claves foráneas en MongoDB; por lo tanto, no hay restricciones de clave externa. Sin embargo, MongoDB tiene un estándar DBRef que ayuda a estandarizar la creación de las referencias.

Por otro lado, PostgreSQL admite claves externas ya que es compatible con SQL. Al habilitar las restricciones de clave externa, PostgreSQL puede detener la inserción de datos no válidos en columnas de clave externa.

Particionamiento y fragmentación

El particionamiento y la fragmentación consisten esencialmente en dividir grandes conjuntos de datos en subconjuntos más pequeños. La fragmentación implica que los datos se almacenan en varias computadoras, mientras que la partición agrupa estos datos en una sola instancia de base de datos.

MongoDB es escalable debido a la partición de datos entre instancias dentro del clúster. No divide los documentos en partes, ya que son unidades independientes, lo que facilita su distribución en varios servidores mientras los datos se conservan localmente.

Los datos se pueden distribuir en diferentes regiones con facilidad a través del servicio en la nube MongoDB Atlas. También puede optar por almacenarlos constantemente en regiones específicas o regiones globales para garantizar una latencia reducida.

Desde la versión 5.0, MongoDB ha incluido una función de fragmentación "en vivo" que se presenta como un gran ahorro de tiempo, ya que solo necesita establecer una política. La base de datos puede redistribuir automáticamente los datos cuando llegue el momento.

Anteriormente, podía hacerlo sin desconectar el sistema, pero el proceso era complicado y arriesgado. Si bien MongoDB tuvo particiones geográficas globales durante algún tiempo, los datos crecían en diferentes países a diferentes ritmos. Live resharding podría ser beneficioso para los datos que deben permanecer locales dentro de un país.

Por otro lado, PostgreSQL admite el particionamiento declarativo, que es esencialmente una forma de especificar cómo dividir una tabla en particiones. La tabla que se divide se denomina tabla particionada, la especificación consiste en el método de partición y la lista de columnas o expresiones que se utilizarán se denomina clave de partición.

Puede implementar la partición a través de un rango, donde la tabla se puede dividir por rangos definidos por una columna clave o un conjunto de columnas, sin superposición entre los rangos de valores asignados a diferentes particiones.

También puede implementar el particionamiento de listas donde la tabla se particiona de acuerdo con los valores clave especificados.

Replicación

La replicación es el proceso de crear una copia del mismo conjunto de datos en más de un servidor. Permite a los administradores de bases de datos proporcionar alta redundancia de datos y alta disponibilidad de datos.

Para MongoDB, esto se logra mediante el uso de un "conjunto de réplicas", un clúster sincronizado que consta de tres o más servidores que siguen replicando datos entre ellos. Esto proporciona redundancia y protección contra cualquier tiempo de inactividad que pueda ocurrir en caso de una interrupción programada por mantenimiento o una falla del sistema, lo que aumenta la tolerancia a fallas de la base de datos.

Los conjuntos de réplicas también se pueden implementar en varios centros de datos, ya que serían útiles en caso de interrupciones regionales. Esto se puede hacer con MongoDB Atlas, que simplifica y agiliza la construcción y configuración de estos clústeres.

PostgreSQL ofrece replicación primaria-secundaria. Los registros de escritura anticipada permiten compartir los cambios realizados con los nodos de réplica, lo que hace posible la replicación asíncrona. Otros tipos de replicaciones incluyen la replicación lógica, la replicación de transmisión y la replicación física.

índices

Los índices son objetos o estructuras que nos permiten recuperar filas o datos específicos más rápido.

PostgreSQL ofrece una variedad de tipos de índices únicos para adaptarse a cualquier carga de trabajo de consulta de manera eficiente. Sus técnicas de indexación incluyen árbol B, multicolumna y expresiones. Además, las técnicas de indexación parciales y avanzadas como GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, índices de cobertura y filtros de floración también se pueden implementar en PostgreSQL.

Por otro lado, MongoDB le permite almacenar datos en cualquier estructura a la que se pueda acceder rápidamente mediante la indexación, sin importar cuán profundamente anidados en matrices o subdocumentos.

Idioma y sintaxis

Tanto MongoDB como PostgreSQL admiten una variedad de lenguajes.

MongoDB proporciona compatibilidad con controladores para algunos de los mejores lenguajes de bases de datos como Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js y muchos más. Estas bibliotecas y controladores de MongoDB son compatibles con todas las funciones de MongoDB, lo que brinda un alto rendimiento y escalabilidad en todas las aplicaciones.

PostgreSQL admite varios lenguajes de procedimiento con una distribución base como PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl y PL/Tcl junto con otros lenguajes desarrollados y mantenidos fuera de la distribución central de PostgreSQL como PL/Java, PL/PHP y PL/ Rubí.

Normalización

La normalización es el proceso de estructuración de una base de datos relacional para reducir la redundancia de datos, minimizar las anomalías en la modificación de datos y mejorar la integridad de los datos.

MongoDB puede manejar modelos de datos tanto normalizados como desnormalizados (también conocidos como modelos integrados).

Los modelos integrados permiten que las aplicaciones almacenen información relacionada en el mismo registro de la base de datos, lo que proporcionaría un mejor rendimiento para las operaciones de lectura y la capacidad de recuperar datos relacionados en una sola operación de la base de datos.

Además, también puede actualizar datos relacionados en una sola operación de escritura atómica mientras que las aplicaciones emiten menos consultas para completar operaciones comunes. Los documentos en MongoDB para el modelo de datos incrustados deben ser más pequeños que el tamaño máximo del documento BSON (16 MB).

Los modelos de datos normalizados describen relaciones utilizando referencias entre documentos. Esto sería beneficioso para usar cuando la incrustación puede resultar en la duplicación de datos, pero las ventajas de rendimiento de lectura insuficientes superan las implicaciones de las duplicaciones.

Sin embargo, el proceso de desnormalización generalmente provoca un alto consumo de memoria cuando los datos previamente normalizados en una base de datos se agrupan para aumentar el rendimiento.

Los esquemas de PostgreSQL tienen una relación identificada. La estructura se puede identificar con una relación 1:1, 1:muchos o muchos:1. La normalización de los datos podría ser muy beneficiosa, ya que elimina las copias redundantes de los datos, lo que también garantiza la integridad.

Actuación

Evaluar el rendimiento de dos sistemas de bases de datos diferentes es un desafío, ya que tanto MongoDB como PostgreSQL tienen diferentes formas de almacenar y recuperar los datos.

MongoDB se creó para escalar horizontalmente, ya que a menudo combina su potencia con máquinas adicionales y no depende de la potencia de procesamiento. Es capaz de impulsar aplicaciones masivas independientemente de que se mida por el tamaño de los datos o los usuarios.

MongoDB también puede acomodar casos de uso que requieren la ejecución rápida de consultas y puede manejar una gran cantidad de datos. Podría incorporar cientos de máquinas en general.

Desde MongoDB 4.4, las consultas implementadas contra conjuntos de réplicas producen un rendimiento mejorado y predecible a través de lecturas "coberturadas". Estas lecturas se dirigen a varios nodos dentro del conjunto de réplicas hasta que responde el nodo más rápido.

PostgreSQL, aunque no es tan rápido como MongoDB en términos de su velocidad de inserción sin procesar, sobresale en términos de cumplimiento ACID. Las transacciones se procesan de manera segura y confiable, lo que permite que una transacción completa falle en lugar de ejecutar una escritura que tuvo éxito parcialmente.

MongoDB solo recientemente (con la versión 4) comenzó a admitir transacciones ACID similares a las bases de datos SQL.

A diferencia de MongoDB, PostgreSQL depende de una estrategia de escalado vertical (escalado vertical) para volúmenes de datos y escalado de escrituras. Se realiza agregando más recursos de hardware como discos, CPU y memoria a un nodo de base de datos existente.

Sin embargo, PostgreSQL ha realizado algunos esfuerzos para optimizar el rendimiento, incluido un planificador de consultas maduro, compilación de expresiones justo a tiempo (JIT), creación de particiones de tablas y paralelización de consultas de lectura.

Precio

PostgreSQL es completamente gratuito y de código abierto. Por lo tanto, cualquiera puede usar sus funciones y realizar modificaciones en el código con facilidad cuando sea necesario.

MongoDB también es una herramienta de código abierto. Sin embargo, MongoDB tiene otras opciones como Enterprise y Atlas (para la nube), que tienen precios variables. Se ofrece un modelo de precios local para la edición empresarial de MongoDB.

Mongo RealmDB está disponible de forma gratuita para todos los usuarios de Atlas para evaluación y uso ligero, lo que permite a los desarrolladores crear y lanzar aplicaciones móviles.

La migración de datos también puede generar gastos generales; sin embargo, esto es estándar independientemente de la base de datos que haya implementado en su sistema.

Procesamiento de consultas

PostgreSQL utiliza el modelo de base de datos relacional que depende del almacenamiento de datos en tablas y utiliza el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para acceder a la base de datos. Los comandos SQL se pueden ingresar usando el terminal psql de PostgreSQL. Tiene una función de objetos grandes, que proporciona acceso de estilo de transmisión a los datos del usuario que se almacenan en una estructura especial de objetos grandes.

Antes de agregar los datos, se debe crear el esquema de la base de datos para obtener una comprensión clara de las relaciones de datos para procesar las consultas. La información relacionada se puede almacenar en tablas separadas en la base de datos. Se puede acceder a esto a través de claves foráneas y uniones.

Puede ser difícil ajustar la estructura de la base de datos una vez cargada. Necesita varios equipos de desarrollo, operaciones y el administrador de la base de datos para coordinar cuidadosamente los cambios realizados en la estructura.

Por otro lado, la estructura de datos de MongoDB no necesita planificarse con anticipación, ya que trata esencialmente con datos no estructurados. La estructura de datos también es mucho más fácil de ajustar.

Los desarrolladores pueden elegir lo que es esencial en la aplicación y realizar los cambios necesarios. MongoDB usa MQL, que se puede usar para trabajar con documentos en MongoDB y sacar datos mientras brinda la flexibilidad y el poder que tiene SQL.

MongoDB procesa datos como documentos JSON. También puede consultar los campos dentro del documento JSON. Por lo tanto, MongoDB es bastante útil en los casos en los que desea almacenar documentos dentro de un campo de datos flexible.

Mientras que PostgreSQL usa la función GROUP_BY para procesar y ejecutar consultas agregadas, MongoDB generalmente usa canalizaciones de agregación para procesar sus consultas.

Sin embargo, un inconveniente importante de MongoDB es que no puede unir tablas fácilmente. En PostgreSQL, se simplifica con una instrucción JOIN.

MongoDB ha intentado resolver esto mediante la introducción de tipos de datos multidimensionales en los que puede incrustar un almacén de documentos dentro de otro. Sin embargo, es desorganizado y no tan elegante como la función de combinación simple que join PostgreSQL.

Seguridad

Cuando se trata de seguridad, PostgreSQL triunfa sobre MongoDB. Las reglas estrictas que rigen la estructura de la base de datos permiten que PostgreSQL sea una base de datos muy segura, por lo que puede ser confiable para ser utilizada en sistemas bancarios.

PostgreSQL ofrece toneladas de métodos de autenticación, incluido un módulo de autenticación conectable (PAM) y un protocolo ligero de acceso a directorios (LDAP), que reducen la superficie de ataque de los servidores. También garantiza la protección a nivel de servidor a través de la autenticación basada en host y la autenticación de certificados.

Además, PostgreSQL proporciona encriptación de datos y le permite usar certificados SSL cuando sus datos transitan por la web o las autopistas de la red pública. PostgreSQL también le permite implementar las herramientas de autenticación de certificado de cliente (CCA) como una opción y usar funciones criptogénicas para almacenar datos cifrados en PostgreSQL.

Sin embargo, el nivel de seguridad de PostgreSQL puede diferir de un sistema en la nube a otro, incluso si se trata de la misma base de datos.

MongoDB Atlas funciona de la misma manera en los tres proveedores de nube más grandes, lo que facilita la migración entre múltiples nubes.

Además, MongoDB tiene cifrado del lado del cliente y de nivel de campo, lo que permite a los usuarios cifrar los datos antes de enviarlos a la base de datos a través de la red. Sin embargo, dado que los datos se almacenan en pares clave-valor en un registro, carecen de la seguridad que ofrece PostgreSQL; El enfoque principal de MongoDB sigue siendo la velocidad.

Soporte y comunidad

PostgreSQL es completamente de código abierto y cuenta con el respaldo de su comunidad, lo que lo fortalece como un ecosistema completo. PostgreSQL lanza versiones actualizadas con frecuencia, y los desarrolladores, entusiastas o empresas de terceros brindan soporte e intentan desarrollar el sistema corrigiendo errores o realizando ligeras modificaciones en el sistema de la base de datos.

Al igual que PostgreSQL, MongoDB también tiene un foro comunitario que permite a los usuarios conectarse con otros usuarios y obtener respuestas a sus consultas generales. El soporte empresarial de MongoDB puede incluir además una amplia base de conocimiento con casos de uso, tutoriales detallados, notas técnicas sobre optimizaciones y mejores prácticas.

Además, existen cursos en línea con capacitación y certificaciones proporcionadas por MongoDB, de forma gratuita.

Desafíos

Si bien hemos discutido las características de MongoDB y PostgreSQL que los convierten en un éxito entre los desarrolladores, también tienen una buena cantidad de debilidades.

MongoDB tiende a centrarse en la operación rápida de datos, pero carece de la seguridad de datos que parece poseer PostgreSQL. Es bastante laborioso en la memoria, ya que el proceso de desnormalización generalmente resulta en un alto consumo de memoria.

Además, como no hay soporte para uniones, las bases de datos de MongoDB están sobrecargadas de datos, a veces duplicados, por lo que sobrecargan la memoria. MongoDB también ha intentado incluir la interpretación en otros lenguajes de consulta como parte de su extensibilidad; sin embargo, puede ralentizar su rendimiento ya que la base de datos no se creó inicialmente para manejar modelos de datos relacionales.

La traducción de consultas de SQL a MongoDB puede llevar más tiempo para usar el motor, lo que podría retrasar la implementación y el desarrollo.

Por otro lado, aunque PostgreSQL es fácil de instalar y se adapta a casi todas las plataformas, su eficiencia puede diferir de una plataforma a otra. Además, no cuenta con herramientas de revisión o instrumentos de reporte que puedan mostrar el estado actual de la base de datos. Es posible que deba verificar la base de datos continuamente si algo no sale según lo planeado para evitar notar una falla cuando ya es demasiado tarde.

PostgreSQL también es un poco más lento ya que se enfoca en la compatibilidad. Aunque se han realizado esfuerzos para mejorar la velocidad de PostgreSQL, las modificaciones aún necesitan un poco más de trabajo.

MongoDB vs PostgreSQL: ¿Cuál debería elegir?

MongoDB es una base de datos no relacional, mientras que PostgreSQL es una base de datos relacional. Mientras que las bases de datos NoSQL funcionan almacenando datos en pares clave-valor como un solo registro, las bases de datos relacionales almacenan datos en diferentes tablas.

Si prioriza una integración y escalabilidad de datos más rápidas en varios servidores, MongoDB podría ser una opción adecuada para su negocio.

MongoDB puede funcionar mejor cuando se integra en una plataforma de análisis, ya que la velocidad de MongoDB proporciona un rendimiento dinámico que puede ayudar a rastrear el comportamiento del usuario en tiempo real. También puede ser muy beneficioso para su negocio si posee una aplicación web ocupada que no depende de un esquema estructurado como el New York Times (que de hecho usa MongoDB), o para catálogos de productos donde necesitaría para almacenar múltiples objetos con varias colecciones de atributos.

Por otro lado, PostgreSQL es una combinación perfecta para el análisis y almacenamiento de datos. Si está creando una herramienta de automatización de bases de datos o una aplicación bancaria en la que prefiere que se apliquen la seguridad de los datos y las garantías transaccionales, PostgreSQL podría ser la opción adecuada.
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Resumen

En resumen, hasta ahora, hemos cubierto los detalles básicos de PostgreSQL y MongoDB por igual. Hemos discutido su historia, características clave y lo que los hace diferentes.

Si bien PostgreSQL y MongoDB crean bases de datos increíbles, en última instancia se trata de elegir lo que es adecuado para su negocio.

Entre PostgreSQL y MongoDB, ¿qué base de datos prefiere? ¡Cuéntanos en los comentarios!