MongoDB vs PostgreSQL : 15 différences critiques

Lors du démarrage d'un nouveau projet, l'une des choses avec lesquelles les développeurs peuvent lutter est de choisir une pile. Se concentrer sur la bonne technologie pour résoudre un problème peut être une expérience éprouvante pour les nerfs. Les bases de données en particulier peuvent être difficiles à régler, surtout si vous ne savez pas exactement comment vos données seront utilisées.

Étant donné que les bases de données constituent une base de base du développement logiciel et qu'elles servent à diverses fins pour la construction de projets de tous types et de toutes tailles, il est utile de comprendre l'importance des bases de données pour choisir une structure de base de données appropriée pour votre pile.

Cet article vous aidera à choisir la bonne base de données open source en explorant les différences entre deux grands systèmes de gestion de base de données : MongoDB et PostgreSQL.

Qu'est-ce que MongoDB ?

MongoDB est une base de données non relationnelle multiplateforme et open source publiée le 11 février 2009. Elle est connue pour utiliser des documents de type JSON avec des schémas facultatifs.

MongoDB est considéré comme l'un des services de base de données cloud les plus avancés du marché avec une mobilité et une distribution des données inégalées sur Azure, AWS et Google Cloud, une automatisation intégrée pour l'optimisation de la charge de travail et des ressources.

Il vous permet également de créer une base de données cloud en quelques minutes à l'aide de la CLI Atlas, de l'interface utilisateur ou d'un fournisseur de ressources d'infrastructure en tant que service (IaaS).

Avec MongoDB Atlas, vous pouvez maintenir votre application en cours d'exécution pour suivre votre trafic croissant à mesure que de nouvelles fonctionnalités font leur chemin dans votre pipeline. MongoDB Atlas fournit à ses utilisateurs des outils avancés d'optimisation de base de données afin que vous disposiez toujours des ressources de base de données dont vous avez besoin pour continuer à construire.

Caractéristiques principales

Voici quelques fonctionnalités clés de MongoDB qui lui valent une place parmi les meilleures bases de données non relationnelles du marché :

• Conseils de performance : Au fur et à mesure que vos applications évoluent, MongoDB vous assiste avec les meilleures pratiques de conception de schémas à la demande pour une efficacité maximale.
• Clusters multi-cloud : Avec MongoDB, vous pouvez activer des applications résilientes et puissantes qui exploitent deux ou plusieurs clouds en même temps.
• Équilibrage de charge : MongoDB facilite la concurrence de contrôle pour prendre en charge plusieurs requêtes client en parallèle vers d'autres serveurs. Cela peut aider à réduire la charge sur chaque serveur tout en garantissant la cohérence et la disponibilité des données et permet des applications évolutives.

Cas d'utilisation

MongoDB est utilisé par des milliers d'organisations dans le monde pour les besoins de stockage de données ou en tant que service de base de données de leurs applications.

MongoDB joue un rôle central dans :

• Gestion de contenu : Avec MongoDB, vous pouvez servir et stocker tout type de contenu, construire n'importe quelle fonctionnalité et intégrer tout type de données dans une seule base de données. MongoDB vous prépare au succès avec du matériel de base et des équipes plus productives pour que votre projet coûte 10% de ce qu'il devrait tout en offrant toutes les fonctionnalités nécessaires pour créer des applications riches en contenu.
• Paiements : Si vous développez un nouveau produit de paiement, l'agilité des données de MongoDB permettra à ce nouveau produit d'atteindre rapidement le marché, sans que vous ayez à vous soucier d'une complexité inutile comme la fragmentation des données. Même si vous dirigez une entreprise mature essayant de moderniser son écosystème de paiement, vous pouvez tirer parti de la flexibilité de MongoDB pour l'utiliser comme une couche de données opérationnelles consolidée, vous permettant de créer de nouveaux produits et services en utilisant les données existantes sans une solution risquée à l'emporte-pièce.
• Personnalisation : MongoDB vous permet de personnaliser les expériences de millions de clients en temps réel, avec des fonctionnalités telles que des offres ciblées, des pages d'accueil personnalisées et la connexion aux réseaux sociaux. Vous pouvez même exécuter des requêtes complexes directement sur vos données sans vous soucier de la transformation, de l'extraction et du chargement.
• Déchargement mainframe : vous pouvez facilement déplacer des charges de travail hors du mainframe avec MongoDB. Le déchargement mainframe est le processus de réplication des données mainframe couramment consultées vers une couche de données opérationnelles (ODL) basée sur MongoDB, vers laquelle les opérations peuvent être redirigées à partir des applications consommatrices.

Qu'est-ce que PostgreSQL ?

Malgré la popularité des bases de données NoSQL, les bases de données relationnelles continuent d'être pertinentes pour diverses applications en raison de leur robustesse et de leurs fortes capacités d'interrogation.

Les bases de données relationnelles sont idéales pour exécuter des requêtes complexes et des rapports basés sur des données dans les cas où la structure des données ne change pas fréquemment. Les bases de données open source comme PostgreSQL offrent une alternative rentable en tant que base de données de production stable par rapport à ses contemporains sous licence comme SQL Server et Oracle.

PostgreSQL est un système de gestion de base de données très stable, soutenu par plus de 20 ans de développement communautaire qui a conduit à ses niveaux élevés d'intégrité, de résilience et d'exactitude. Vous pouvez utiliser PostgreSQL comme entrepôt de données principal ou source de données pour diverses applications mobiles, géospatiales, analytiques et Web.

PostgreSQL n'entraîne également aucun coût de licence, éliminant ainsi le risque de déploiement excessif. Son groupe dévoué de passionnés et de contributeurs trouve régulièrement des bogues et des solutions, contribuant à la sécurité globale du système de base de données.

Caractéristiques principales

Voici quelques fonctionnalités saillantes de PostgreSQL qui en font l'une des bases de données les plus utilisées aujourd'hui :

• Colonnes non atomiques : l'une des principales contraintes d'un modèle relationnel est que les colonnes doivent être atomiques. PostgreSQL, cependant, n'a pas cette contrainte et permet aux colonnes d'avoir des sous-valeurs auxquelles les requêtes peuvent facilement accéder.
• Prise en charge des données JSON : La possibilité d'interroger et de stocker JSON permet à PostgreSQL d'exécuter également des charges de travail NoSQL - par exemple, si vous concevez une base de données pour stocker les données de plusieurs capteurs et que vous n'êtes pas sûr des colonnes spécifiques dont vous aurez besoin pour prendre en charge toutes sortes de capteurs. Dans ce scénario, vous pouvez construire une table telle que l'une des colonnes est JSON pour stocker les données en constante évolution ou non structurées.
• Fonctions de fenêtre : les fonctions de fenêtre PostgreSQL jouent un rôle essentiel en en faisant un favori pour les applications d'analyse. Avec les fonctions de fenêtre, vous pouvez exécuter des fonctions s'étendant sur plusieurs lignes et renvoyer le même nombre de lignes. Les fonctions de fenêtre diffèrent des fonctions d'agrégation en ce sens que les fonctions d'agrégation ne peuvent renvoyer qu'une seule ligne après l'agrégation.

Cas d'utilisation

Voici quelques cas d'utilisation où PostgreSQL est utile :

• Base de données hub fédérée : la prise en charge JSON de PostgreSQL et les wrappers de données étrangères lui permettent de se connecter à d'autres magasins de données, y compris les types NoSQL, et de servir de hub fédéré pour les systèmes de bases de données polyglottes.
• Données scientifiques : Les projets scientifiques et de recherche peuvent générer des téraoctets de données, qui doivent être gérées de la manière la plus efficace et la plus avantageuse. PostgreSQL offre un merveilleux moteur SQL avec des capacités analytiques robustes, ce qui rend le traitement de grandes quantités de données un jeu d'enfant.
• Fabrication : Divers fabricants industriels de classe mondiale tirent parti de PostgreSQL pour accélérer l'innovation et propulser la croissance grâce à des processus centrés sur le client tout en optimisant les performances de la chaîne d'approvisionnement en utilisant PostgreSQL comme backend de stockage.
• Pile open source LAPP : PostgreSQL peut exécuter des applications et des sites Web dynamiques dans le cadre d'une alternative robuste à la pile LAMP. LAPP signifie Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP et Perl.

MongoDB vs PostgreSQL : comparaison directe

La vraie question n'est pas MongoDB vs PostgreSQL, mais plutôt la meilleure base de données de documents vs la meilleure base de données relationnelle.

Très souvent, au début d'un projet de développement, les chefs de projet ont une bonne compréhension du cas d'utilisation mais n'ont pas de clarté concernant les fonctionnalités spécifiques de l'application dont leurs utilisateurs et leur entreprise auraient besoin. Ils finissent par parier sur un choix et espèrent que c'est le meilleur choix.

Dans la section suivante, nous expliquerons les différences entre MongoDB et PostgreSQL pour vous aider à prendre cette décision facilement. Nos informations sont basées sur des facteurs clés tels que l'architecture, la conformité ACID, l'extensibilité, la réplication, la sécurité et le support pour n'en nommer que quelques-uns.

Plongeons-nous !

Conformité ACID

L'une des fonctionnalités les plus essentielles des bases de données relationnelles qui simplifient l'écriture d'applications sont les transactions ACID. En ce qui concerne les niveaux d'isolement dans les transactions de base de données, PostgreSQL utilise le niveau d'isolement de lecture validée, par défaut. Il permet également aux utilisateurs d'ajuster le niveau d'isolement de lecture validée jusqu'au niveau d'isolement sérialisable.

La chose importante à noter ici est que les transactions permettent d'apporter ou d'annuler diverses modifications à une base de données dans un groupe. Par conséquent, dans une base de données relationnelle, les données seraient modélisées dans des tables parent-enfant indépendantes dans un schéma tabulaire.

Comparativement, les bases de données de documents ont plus de facilité à exécuter des transactions car elles rassemblent des données dans un document et, comme la lecture et l'écriture sont des opérations atomiques, elles ne nécessitent pas de transaction multi-documents.

MongoDB prend en charge l'isolation complète pendant la mise à jour d'un document. Toute erreur déclencherait l'annulation de l'opération de mise à jour, annulant la modification et garantissant que les clients obtiennent une vue cohérente du document.

MongoDB prend également en charge les transactions de base de données sur plusieurs documents, ce qui permet d'annuler ou de valider des éléments de modifications connexes en tant que groupe. Grâce à sa capacité de transactions multi-documents, MongoDB est l'une des rares bases de données à combiner la flexibilité, la vitesse et la puissance du modèle de document avec les garanties ACID des bases de données traditionnelles.

Architecture/Modèle de document

Le modèle de document de MongoDB permet à un utilisateur de mapper naturellement des objets dans le code de l'application, ce qui facilite l'apprentissage et l'utilisation des développeurs full-stack. Les documents vous offrent la possibilité de décrire des relations hiérarchiques pour stocker facilement des tableaux et d'autres structures plus sophistiquées.

En stockant des données dans des champs tels que des sous-documents imbriqués et des tableaux, les informations associées dans les documents JSON peuvent être stockées ensemble pour un accès rapide aux requêtes via le langage de requête MongoDB.

Avec MongoDB, vous pouvez stocker des données sous forme de documents dans une représentation binaire appelée JSON binaire (BSON). Les champs peuvent différer en fonction du document auquel ils s'adressent, par conséquent, il n'est pas nécessaire de déclarer la structure des documents au système - les documents sont auto-descriptifs.

Si vous avez besoin d'ajouter un nouveau champ à un document, le champ peut être généré sans impact sur les autres documents de la collection ni sur la mise à jour d'un ORM ou d'un catalogue de système central.

MongoDB vous offre également la possibilité de valider le schéma pour appliquer des contrôles de gouvernance des données sur chaque collection. Cette flexibilité s'avère pratique lors de la collecte d'informations provenant de plusieurs sources disparates ou lors de la prise en compte des modifications apportées aux documents au fil du temps, d'autant plus que la nouvelle fonctionnalité de l'application est déployée de manière cohérente.

PostgreSQL héberge un modèle d'architecture client-serveur composé des deux processus suivants :

• Processus côté client : ce sont les applications utilisées par les utilisateurs pour interagir avec la base de données. Habituellement, il a une interface utilisateur simple et est utilisé pour communiquer entre l'utilisateur et la base de données via des API.
• Processus côté serveur : Il s'agit de l'application « Postgres » qui s'occupe des opérations, des connexions, des actifs dynamiques et statiques. Un site PostgreSQL en cours d'exécution est géré par un Postmaster, un processus de coordination central. Le démon postmaster est responsable de :
  • Récupération en cours
  • Initialisation du serveur
  • Arrêt du serveur
  • Exécution de processus en arrière-plan
  • Gestion des demandes de connexion des nouveaux clients

  .

Extensibilité

L'extensibilité est simplement la qualité d'être conçu pour permettre l'ajout de nouvelles capacités ou fonctionnalités.

PostgreSQL prend en charge l'extensibilité de plusieurs manières, y compris les fonctions et procédures stockées. Ce qui rend PostgreSQL étendu, ce sont ses opérations pilotées par catalogue.

Les bases de données relationnelles stockent souvent des informations sur les tables, les bases de données, les colonnes, etc. dans les catalogues système. Ces « dictionnaires de données » apparaissent à l'utilisateur sous forme de tableaux, mais ils contiennent des informations stockées en interne par le système de base de données.

PostgreSQL stocke les informations sur les colonnes et les tables, ainsi que des informations sur les types de données, les fonctions et les méthodes d'accès présentes.

Il y a plus : PostgreSQL peut également incorporer du code écrit par l'utilisateur via un chargement dynamique. Souvent, les utilisateurs peuvent avoir besoin de certaines fonctionnalités qui peuvent être implémentées via des bibliothèques partagées. Les utilisateurs peuvent simplement spécifier le fichier de code et PostgreSQL le chargera selon les besoins, le rendant ainsi particulièrement adapté au prototypage rapide de nouvelles applications.

D'autre part, MongoDB est finalement devenu extensible permettant aux utilisateurs de créer leurs fonctions et de les utiliser dans le cadre. C'est l'équivalent des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) qui permettent aux utilisateurs de bases de données relationnelles (comme PostgreSQL) d'étendre les instructions SQL.

De plus, PostgreSQL et MongoDB prennent en charge plusieurs extensions et plugins comme Adminer pour la gestion de base de données.

Collaboration et Agilité

MongoDB dispose d'un modèle de document, ce qui facilite et accélère la mise en œuvre de la collaboration et du développement. MongoDB utilise essentiellement JSON ou BSON pour stocker ses données sous forme de documents.

BSON inclut plusieurs types de données non présents dans les données JSON, tels que DateTime , long , int et tableau byte qui aident à gérer les données plus efficacement car elles seraient plus spécifiques en fonction du type de données au lieu de tout gérer comme un type "nombre" universel. Il accélère l'exécution des requêtes car il est dans un format de sérialisation qui archive efficacement les documents de type JSON.

BSON ignore les clés qui ne sont pas utiles pour la requête, ce qui accélère la récupération des données. Un utilisateur peut définir plus en détail la structure du document et entreprendre des développements en introduisant de nouveaux champs, en retravaillant des données ou en les développant quand bon leur semble.

Cette flexibilité est un énorme avantage pour MongoDB car elle permet d'éviter les retards causés par la demande à l'administrateur de restructurer les instructions du langage de définition de données, puis de repartir de zéro en recréant ou en rechargeant une base de données.

MongoDB facilite également la collaboration entre développeurs ou équipes, par conséquent, il n'y a pas besoin d'intermédiation ou de communication compliquée entre les équipes.

En matière de collaboration, PostgreSQL inclut des privilèges au niveau de l'utilisateur, l'héritage des rôles et des privilèges au niveau de la table. Vous pouvez gérer les utilisateurs et leur accorder des privilèges de lecture et d'écriture.

En outre, vous pouvez également examiner les activités d'accès aux données de divers groupes ou utilisateurs avec l'option d'audit qui accorde une couche de sécurité supplémentaire. Cependant, PostgreSQL n'est pas aussi rapide que MongoDB, car il s'agit d'une base de données relationnelle qui stocke les données en lignes et en colonnes.

Prise en charge des clés étrangères

Une caractéristique clé qui distingue MongoDB de PostgreSQL est son approche du stockage de ses données.

Comme il n'est pas relationnel, MongoDB utilise des collections au lieu de tables. Une clé étrangère est simplement un ensemble d'attributs dans une table qui fait référence à la clé primaire d'une autre table. La clé étrangère relie ces deux tables entre elles.

Puisqu'il n'y a pas de tables dans MongoDB, il n'y a pas non plus de clés étrangères dans MongoDB ; donc pas de contraintes de clé étrangère. Cependant, MongoDB a une norme DBRef qui aide à standardiser la création des références.

D'autre part, PostgreSQL prend en charge les clés étrangères car il est conforme à SQL. En activant les contraintes de clé étrangère, PostgreSQL peut arrêter l'insertion de données invalides dans les colonnes de clé étrangère.

Partitionnement et partage

Le partitionnement et le sharding consistent essentiellement à diviser de grands ensembles de données en sous-ensembles plus petits. Le partitionnement implique que les données sont stockées sur plusieurs ordinateurs tandis que le partitionnement regroupe ces données dans une seule instance de base de données.

MongoDB est évolutif en raison du partitionnement des données entre les instances au sein du cluster. Il ne divise pas les documents en morceaux car ce sont des unités indépendantes, ce qui facilite leur distribution sur différents serveurs tandis que les données sont conservées localement.

Les données peuvent être facilement distribuées dans différentes régions via le service cloud MongoDB Atlas. Vous pouvez également choisir de les stocker en permanence dans des régions spécifiques ou des régions mondiales pour garantir une latence réduite.

Depuis la version 5.0, MongoDB a inclus une fonctionnalité de repartitionnement "en direct" qui permet de gagner beaucoup de temps puisque vous n'avez qu'à définir une politique. La base de données peut automatiquement redistribuer les données le moment venu.

Auparavant, vous pouviez le faire sans arrêter le système, mais le processus était compliqué et risqué. Alors que MongoDB avait un géo-partitionnement mondial pendant un certain temps, les données augmentaient dans différents pays à des rythmes différents. Le repartitionnement en direct pourrait être bénéfique pour les données qui doivent rester locales dans un pays.

D'autre part, PostgreSQL prend en charge le partitionnement déclaratif, qui est essentiellement un moyen de spécifier comment diviser une table en partitions. La table qui est divisée est appelée la table partitionnée, la spécification consiste en la méthode de partitionnement et la liste des colonnes ou des expressions à utiliser est appelée la clé de partition.

Vous pouvez implémenter le partitionnement via une plage, où la table peut être partitionnée par des plages définies par une colonne clé ou un ensemble de colonnes, sans chevauchement entre les plages de valeurs affectées aux différentes partitions.

Vous pouvez également implémenter le partitionnement de liste où la table est partitionnée en fonction des valeurs de clé spécifiées.

Réplication

La réplication est le processus de création d'une copie du même jeu de données sur plusieurs serveurs. Il permet aux administrateurs de base de données de fournir une redondance élevée des données et une haute disponibilité des données.

Pour MongoDB, cela est réalisé en utilisant un "jeu de répliques" - un cluster synchronisé composé de trois serveurs ou plus qui continuent à répliquer les données entre eux. Cela fournit une redondance et une protection contre tout temps d'arrêt pouvant survenir en cas d'interruption planifiée pour maintenance ou de panne du système, augmentant ainsi la tolérance aux pannes de la base de données.

Les ensembles de répliques peuvent également être mis en œuvre dans divers centres de données, car ils seraient utiles en cas de pannes régionales. Cela peut être fait par MongoDB Atlas, ce qui simplifie et accélère la création et la configuration de ces clusters.

PostgreSQL offre une réplication primaire-secondaire. Les journaux à écriture anticipée permettent de partager les modifications apportées avec les nœuds de réplique, rendant ainsi possible la réplication asynchrone. Les autres types de réplication incluent la réplication logique, la réplication en continu et la réplication physique.

Index

Les index sont des objets ou des structures qui nous permettent de récupérer plus rapidement des lignes ou des données spécifiques.

PostgreSQL fournit une gamme de types d'index uniques pour correspondre efficacement à toute charge de travail de requête. Ses techniques d'indexation incluent B-tree, multicolumn et expressions. De plus, des techniques d'indexation partielles et avancées telles que GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, les index de couverture et les filtres bloom peuvent également être implémentées dans PostgreSQL.

D'autre part, MongoDB vous permet de stocker des données dans n'importe quelle structure accessible rapidement par indexation, quelle que soit la profondeur de leur imbrication dans des tableaux ou des sous-documents.

Langue et syntaxe

MongoDB et PostgreSQL prennent en charge une variété de langages.

MongoDB fournit un support de pilote pour certains des meilleurs langages de base de données comme Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js et bien d'autres. Ces bibliothèques et pilotes MongoDB prennent en charge toutes les fonctionnalités de MongoDB, offrant des performances et une évolutivité élevées dans toutes les applications.

PostgreSQL prend en charge plusieurs langages procéduraux avec une distribution de base comme PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl et PL/Tcl ainsi que d'autres langages développés et maintenus en dehors de la distribution principale de PostgreSQL comme PL/Java, PL/PHP et PL/ Rubis.

Normalisation

La normalisation est le processus de structuration d'une base de données relationnelle pour réduire la redondance des données, minimiser les anomalies dans la modification des données et améliorer l'intégrité des données.

MongoDB peut traiter à la fois des modèles de données normalisés et dénormalisés (également appelés modèles intégrés).

Les modèles intégrés permettent aux applications de stocker des informations associées dans le même enregistrement de base de données, ce qui offrirait de meilleures performances pour les opérations de lecture et la possibilité de récupérer des données associées en une seule opération de base de données.

De plus, vous pouvez également mettre à jour les données associées en une seule opération d'écriture atomique tandis que les applications émettent moins de requêtes pour effectuer les opérations courantes. Les documents dans MongoDB pour le modèle de données intégré doivent être plus petits que la taille maximale du document BSON (16 Mo).

Les modèles de données normalisés décrivent les relations à l'aide de références entre les documents. Cela serait avantageux à utiliser lorsque l'intégration peut entraîner une duplication des données, mais que des avantages de performances de lecture insuffisants l'emportent sur les implications des duplications.

Cependant, le processus de dénormalisation entraîne généralement une consommation de mémoire élevée lorsque des données précédemment normalisées dans une base de données sont regroupées pour augmenter les performances.

Les schémas PostgreSQL ont une relation identifiée. La structure peut être identifiée par une relation 1:1, 1:plusieurs ou plusieurs:1. La normalisation des données pourrait être très bénéfique car elle supprime les copies redondantes des données, garantissant ainsi également l'intégrité.

Performance

Évaluer les performances de deux systèmes de base de données différents est un défi car MongoDB et PostgreSQL ont des façons différentes de stocker et de récupérer les données.

MongoDB a été conçu pour évoluer horizontalement, car il combine souvent sa puissance avec des machines supplémentaires et ne repose pas sur la puissance de traitement. Il est capable d'alimenter des applications massives, qu'elles soient mesurées par la taille des données ou les utilisateurs.

MongoDB peut également s'adapter aux cas d'utilisation qui nécessitent l'exécution rapide de requêtes et peut gérer une grande quantité de données. Il pourrait incorporer des centaines de machines au total.

Depuis MongoDB 4.4, les requêtes implémentées sur des jeux de réplicas produisent des performances améliorées et prévisibles grâce à des lectures « couvertes ». Ces lectures sont dirigées vers plusieurs nœuds du jeu de répliques jusqu'à ce que le nœud le plus rapide réponde.

PostgreSQL, bien qu'il ne soit pas aussi rapide que MongoDB en termes de vitesse d'insertion brute, excelle en termes de conformité ACID. Les transactions sont traitées de manière sûre et fiable, ce qui permet à une transaction entière d'échouer au lieu d'exécuter une écriture qui a partiellement réussi.

MongoDB n'a que récemment (avec la version 4) commencé à prendre en charge les transactions ACID similaires aux bases de données SQL.

Contrairement à MongoDB, PostgreSQL dépend d'une stratégie de mise à l'échelle (mise à l'échelle verticale) pour les volumes de données et la mise à l'échelle des écritures. Il est effectué en ajoutant plus de ressources matérielles telles que des disques, des processeurs et de la mémoire à un nœud de base de données existant.

Cependant, PostgreSQL a fait des efforts pour optimiser les performances, notamment un planificateur de requêtes mature, la compilation juste-à-temps (JIT) des expressions, le partitionnement des tables et la parallélisation des requêtes de lecture.

Prix

PostgreSQL est entièrement gratuit et open-source. Par conséquent, n'importe qui peut utiliser ses fonctionnalités et apporter facilement des modifications au code si nécessaire.

MongoDB est également un outil open source. Cependant, MongoDB a d'autres options comme l'entreprise et Atlas (pour le cloud), qui ont des prix variables. Un modèle de tarification sur site est proposé pour l'édition entreprise de MongoDB.

Mongo RealmDB est disponible gratuitement pour tous les utilisateurs d'Atlas pour une évaluation et une utilisation légère, permettant aux développeurs de créer et de publier des applications mobiles.

La migration des données peut également générer des frais généraux ; cependant, ceci est standard quelle que soit la base de données que vous avez implémentée dans votre système.

Traitement des requêtes

PostgreSQL utilise le modèle de base de données relationnelle qui dépend du stockage des données dans des tables et de l'utilisation du langage de requête structuré (SQL) pour l'accès à la base de données. Les commandes SQL peuvent être saisies à l'aide du terminal PostgreSQL psql . Il dispose d'une fonction d'objet volumineux, qui fournit un accès de type flux aux données utilisateur stockées dans une structure spéciale d'objet volumineux.

Avant d'ajouter les données, le schéma de base de données doit être construit pour obtenir une compréhension claire des relations de données pour traiter les requêtes. Les informations connexes peuvent être stockées dans des tables distinctes de la base de données. Ceci est accessible via des clés étrangères et des jointures.

Il peut être difficile d'ajuster la structure de la base de données une fois qu'elle est chargée. Il a besoin de plusieurs équipes de développement, d'exploitation et de l'administrateur de la base de données pour coordonner avec soin les modifications apportées à la structure.

D'autre part, la structure de données de MongoDB n'a pas besoin d'être planifiée à l'avance car elle traite essentiellement de données non structurées. La structure des données est également beaucoup plus facile à ajuster.

Les développeurs peuvent choisir ce qui est essentiel dans l'application et apporter les modifications nécessaires. MongoDB utilise MQL, qui peut être utilisé pour travailler avec des documents dans MongoDB et extraire des données tout en offrant la flexibilité et la puissance de SQL.

MongoDB traite les données comme des documents JSON. Vous pouvez également interroger les champs à l'intérieur du document JSON. Ainsi, MongoDB est très utile dans les cas où vous souhaitez stocker des documents dans un champ de données flexible.

Alors que PostgreSQL utilise la fonction GROUP_BY pour traiter et exécuter des requêtes agrégées, MongoDB utilise généralement des pipelines d'agrégation pour traiter ses requêtes.

Un inconvénient majeur de MongoDB, cependant, est que vous ne pouvez pas facilement joindre des tables. Dans PostgreSQL, c'est simplifié avec une instruction JOIN.

MongoDB a essayé de résoudre ce problème en introduisant des types de données multidimensionnels dans lesquels vous pouvez intégrer un magasin de documents dans un autre. Cependant, il est désorganisé et pas aussi élégant que la fonction de join simple que PostgreSQL incorpore.

Sécurité

En matière de sécurité, PostgreSQL l'emporte sur MongoDB. Les règles strictes régissant la structure de la base de données permettent à PostgreSQL d'être une base de données très sécurisée, par conséquent, elle peut être utilisée de manière fiable pour les systèmes bancaires.

PostgreSQL propose des tonnes de méthodes d'authentification, notamment un module d'authentification enfichable (PAM) et un protocole d'accès aux répertoires léger (LDAP), qui réduisent la surface d'attaque des serveurs. Il assure également une protection au niveau du serveur via une authentification basée sur l'hôte et une authentification par certificat.

De plus, PostgreSQL assure le cryptage des données et vous permet d'utiliser des certificats SSL lorsque vos données transitent par le Web ou les autoroutes des réseaux publics. PostgreSQL vous permet également d'implémenter les outils d'authentification par certificat client (CCA) en option et d'utiliser des fonctions cryptogéniques pour stocker des données chiffrées dans PostgreSQL.

Cependant, le niveau de sécurité de PostgreSQL peut différer d'un système cloud à l'autre, même s'il s'agit de la même base de données.

MongoDB Atlas fonctionne de la même manière sur les trois plus grands fournisseurs de cloud, ce qui facilite la migration entre plusieurs clouds.

De plus, MongoDB dispose d'un chiffrement côté client et au niveau du champ, ce qui permet aux utilisateurs de chiffrer les données avant de les envoyer à la base de données via le réseau. Cependant, comme les données sont stockées dans des paires clé-valeur dans un seul enregistrement, il leur manque la sécurité dont se vante PostgreSQL ; L'objectif principal de MongoDB reste la vitesse.

Assistance et communauté

PostgreSQL est entièrement open-source et soutenu par sa communauté, ce qui le renforce en tant qu'écosystème complet. PostgreSQL publie fréquemment des versions mises à jour régulièrement, et des développeurs, des passionnés ou des sociétés tierces fournissent une assistance et essaient de développer le système en corrigeant des bogues ou en apportant de légères modifications au système de base de données.

Comme PostgreSQL, MongoDB dispose également d'un forum communautaire qui permet aux utilisateurs de se connecter avec plusieurs autres utilisateurs et d'obtenir des réponses à leurs questions générales. Le support d'entreprise MongoDB peut en outre inclure une base de connaissances étendue avec des cas d'utilisation, des didacticiels détaillés, des notes techniques sur les optimisations et les meilleures pratiques.

De plus, il existe des cours en ligne avec une formation et des certifications fournies par MongoDB, gratuitement.

Défis

Bien que nous ayons discuté des fonctionnalités de MongoDB et de PostgreSQL qui en font un succès auprès des développeurs, ils ont également leur juste part de faiblesses.

MongoDB a tendance à se concentrer sur le fonctionnement rapide des données, mais n'a pas la sécurité des données que PostgreSQL semble posséder. C'est assez gourmand en mémoire, car le processus de dénormalisation entraîne généralement une consommation de mémoire élevée.

De plus, comme il n'y a pas de prise en charge des jointures, les bases de données MongoDB sont suralimentées en données - parfois en double - ce qui surcharge fortement la mémoire. MongoDB a également essayé d'inclure l'interprétation dans d'autres langages de requête dans le cadre de son extensibilité ; cependant, cela peut ralentir ses performances car la base de données n'a pas été initialement conçue pour traiter les modèles de données relationnelles.

La traduction des requêtes SQL vers MongoDB peut prendre plus de temps pour utiliser le moteur, ce qui pourrait retarder le déploiement et le développement.

D'autre part, bien que PostgreSQL soit facile à installer et adaptable à presque toutes les plates-formes, son efficacité peut différer d'une plate-forme à l'autre. De plus, il ne dispose pas d'outils de révision ou d'instruments de rapport qui pourraient montrer l'état actuel de la base de données. Vous devrez peut-être vérifier la base de données en permanence si quelque chose ne se passe pas comme prévu pour éviter de remarquer un échec lorsqu'il est trop tard.

PostgreSQL est également un peu plus lent car il se concentre sur la compatibilité. Bien que des efforts aient été faits pour améliorer la vitesse de PostgreSQL, les modifications nécessitent encore un peu plus de travail.

MongoDB vs PostgreSQL : lequel choisir ?

MongoDB est une base de données non relationnelle, tandis que PostgreSQL est une base de données relationnelle. Alors que les bases de données NoSQL fonctionnent sur le stockage des données dans des paires clé-valeur comme un seul enregistrement, les bases de données relationnelles stockent les données sur différentes tables.

Si vous privilégiez une intégration et une évolutivité plus rapides des données sur plusieurs serveurs, MongoDB peut être un choix approprié pour votre entreprise.

MongoDB fonctionne mieux lorsqu'il est intégré à une plate-forme d'analyse, car la vitesse de MongoDB offre des performances dynamiques qui peuvent aider à suivre le comportement de l'utilisateur en temps réel. Cela peut également être très avantageux pour votre entreprise si vous possédez une application Web chargée qui ne dépend pas d'un schéma structuré comme le New York Times (qui utilise en fait MongoDB), ou pour des catalogues de produits où vous auriez besoin pour stocker plusieurs objets avec différentes collections d'attributs.

D'autre part, PostgreSQL est parfaitement adapté à l'analyse et à l'entreposage de données. Si vous construisez un outil d'automatisation de base de données ou une application bancaire où vous préférez que la sécurité des données et les garanties transactionnelles soient appliquées, PostgreSQL pourrait être la bonne solution.
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Sommaire

Pour résumer, jusqu'à présent, nous avons couvert les détails de base de PostgreSQL et de MongoDB. Nous avons discuté de leur histoire, de leurs principales caractéristiques et de ce qui les rend différents.

Bien que PostgreSQL et MongoDB créent des bases de données incroyables, il s'agit en fin de compte de choisir ce qui convient à votre entreprise.

Entre PostgreSQL et MongoDB, quelle base de données préférez-vous ? Faites le nous savoir dans les commentaires!