MongoDB vs PostgreSQL: 15 Perbedaan Penting

Saat memulai proyek baru, salah satu hal yang dapat dihadapi pengembang adalah memilih tumpukan. Menekankan pada teknologi yang tepat untuk memecahkan masalah bisa menjadi pengalaman yang menegangkan. Basis data khususnya dapat menjadi tantangan untuk diselesaikan, terutama jika Anda tidak jelas tentang bagaimana data Anda akan digunakan.

Karena basis data adalah fondasi dasar pengembangan perangkat lunak dan mereka melayani berbagai tujuan untuk membangun proyek dari semua jenis dan ukuran, akan membantu untuk memahami pentingnya basis data untuk memilih struktur basis data yang sesuai untuk tumpukan Anda.

Artikel ini akan membantu Anda memilih database open-source yang tepat dengan menjelajahi perbedaan antara dua sistem manajemen database yang hebat: MongoDB dan PostgreSQL.

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah basis data non-relasional lintas platform, sumber terbuka yang dirilis pada 11 Februari 2009. Ia dikenal karena menggunakan dokumen mirip JSON dengan skema opsional.

MongoDB dianggap sebagai salah satu layanan database cloud tercanggih di pasar dengan mobilitas dan distribusi data yang tak tertandingi di Azure, AWS, dan Google Cloud, otomatisasi bawaan untuk beban kerja dan optimalisasi sumber daya.

Ini juga memungkinkan Anda membuat database cloud dalam hitungan menit menggunakan Atlas CLI, UI, atau penyedia sumber daya infrastruktur sebagai layanan (IaaS).

Dengan MongoDB Atlas, Anda dapat membuat aplikasi Anda tetap berjalan untuk mengikuti lonjakan lalu lintas Anda saat fitur-fitur baru masuk ke saluran Anda. MongoDB Atlas memberi penggunanya alat pengoptimalan basis data tingkat lanjut sehingga Anda selalu memiliki sumber daya basis data yang Anda perlukan untuk terus membangun.

Fitur utama

Berikut adalah beberapa fitur utama MongoDB yang menjadikannya sebagai salah satu database non-relasional terbaik di pasar:

• Saran kinerja : Saat aplikasi Anda berkembang, MongoDB membantu Anda dengan praktik desain skema sesuai permintaan terbaik untuk efisiensi puncak.
• Cluster multi-cloud : Dengan MongoDB, Anda dapat mengaktifkan aplikasi tangguh dan kuat yang memanfaatkan dua atau lebih cloud secara bersamaan.
• Load balancing : MongoDB memfasilitasi konkurensi kontrol untuk menangani beberapa permintaan klien secara paralel ke server lain. Ini dapat membantu mengurangi beban pada setiap server sambil memastikan konsistensi data dan waktu aktif serta memungkinkan aplikasi yang dapat diskalakan.

Gunakan Kasus

MongoDB digunakan oleh ribuan organisasi di seluruh dunia untuk kebutuhan penyimpanan data atau sebagai layanan basis data aplikasi mereka.

MongoDB memainkan peran penting dalam:

• Manajemen konten : Dengan MongoDB, Anda dapat menyajikan dan menyimpan semua jenis konten, membangun fitur apa pun, dan menggabungkan semua jenis data dalam satu database. MongoDB menyiapkan Anda untuk sukses dengan perangkat keras komoditas dan tim yang lebih produktif untuk membuat proyek Anda menelan biaya 10% dari yang seharusnya sambil menawarkan semua fitur yang diperlukan untuk membangun aplikasi yang kaya konten.
• Pembayaran : Jika Anda mengembangkan produk pembayaran baru, kelincahan data MongoDB akan memungkinkan produk baru tersebut menjangkau pasar dengan cepat, tanpa Anda harus khawatir tentang kerumitan yang tidak perlu seperti fragmentasi data. Bahkan jika Anda memimpin perusahaan dewasa yang mencoba memodernisasi ekosistem pembayarannya, Anda dapat memanfaatkan fleksibilitas MongoDB untuk menggunakannya sebagai lapisan data operasional terkonsolidasi, yang memungkinkan Anda membangun produk dan layanan baru menggunakan data yang ada tanpa solusi cookie-cutter yang berisiko.
• Personalisasi : MongoDB memungkinkan Anda untuk mempersonalisasi pengalaman jutaan pelanggan secara real-time, dengan fitur-fitur seperti penawaran yang ditargetkan, halaman beranda yang disesuaikan, dan sign-on jaringan media sosial. Anda bahkan dapat menjalankan kueri kompleks secara langsung terhadap data Anda tanpa khawatir tentang transformasi, ekstraksi, dan pemuatan.
• Pembongkaran mainframe : Anda dapat dengan mudah memindahkan beban kerja dari mainframe dengan MongoDB. Pembongkaran mainframe adalah proses mereplikasi data mainframe yang biasa diakses ke lapisan data operasional (ODL) yang dibangun di atas MongoDB, di mana operasi dapat dialihkan dari aplikasi yang dikonsumsi.

Apa itu PostgreSQL?

Terlepas dari popularitas database NoSQL, database relasional tetap relevan untuk berbagai aplikasi karena kekokohan dan kemampuan query yang kuat.

Basis data relasional sangat bagus dalam menjalankan kueri kompleks dan pelaporan berbasis data jika struktur data tidak sering berubah. Basis data sumber terbuka seperti PostgreSQL menawarkan alternatif hemat biaya sebagai basis data tingkat produksi yang stabil dibandingkan dengan yang berlisensi sezamannya seperti SQL Server dan Oracle.

PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data yang sangat stabil, didukung oleh lebih dari 20 tahun pengembangan komunitas yang menghasilkan tingkat integritas, ketahanan, dan kebenaran yang tinggi. Anda dapat menggunakan PostgreSQL sebagai gudang data utama atau sumber data untuk berbagai aplikasi seluler, geospasial, analitik, dan web.

PostgreSQL juga tidak menanggung biaya lisensi, sehingga menghilangkan risiko penerapan yang berlebihan. Kelompok penggemar dan kontributornya yang berdedikasi secara teratur menemukan bug dan solusi, ikut serta untuk keamanan keseluruhan sistem database.

Fitur utama

Berikut adalah beberapa fitur menonjol dari PostgreSQL yang menjadikannya salah satu database yang paling banyak digunakan saat ini:

• Kolom non-atomik : Salah satu kendala utama model relasional adalah kolom harus atomik. PostgreSQL, bagaimanapun, tidak memiliki batasan ini dan memungkinkan kolom memiliki sub-nilai yang dapat diakses dengan mudah oleh kueri.
• Dukungan untuk data JSON : Kemampuan untuk mengkueri dan menyimpan JSON memungkinkan PostgreSQL untuk menjalankan beban kerja NoSQL juga — katakanlah, jika Anda mendesain database untuk menyimpan data dari beberapa sensor dan Anda tidak yakin tentang kolom spesifik yang Anda perlukan untuk mendukung semua jenis sensor. Dalam skenario ini, Anda dapat membuat tabel sedemikian rupa sehingga salah satu kolomnya adalah JSON untuk menyimpan data yang terus berubah atau tidak terstruktur.
• Fungsi jendela : Fungsi jendela PostgreSQL memainkan peran integral dalam menjadikannya favorit untuk aplikasi analitik. Dengan fungsi Window, Anda dapat menjalankan fungsi yang mencakup beberapa baris dan mengembalikan jumlah baris yang sama. Fungsi jendela berbeda dari fungsi agregat dalam arti bahwa fungsi agregat hanya dapat mengembalikan satu baris setelah agregasi.

Gunakan Kasus

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan di mana PostgreSQL berguna:

• Basis data hub gabungan : Dukungan JSON PostgreSQL dan pembungkus data asing memungkinkannya terhubung dengan penyimpanan data lain — termasuk jenis NoSQL — dan berfungsi sebagai hub gabungan untuk sistem basis data poliglot.
• Data Ilmiah : Proyek ilmiah dan penelitian dapat menghasilkan terabyte data, yang harus dikelola dengan paling efisien dan bermanfaat. PostgreSQL menawarkan mesin SQL yang luar biasa dengan kemampuan analitis yang kuat, yang membuat pemrosesan data dalam jumlah besar menjadi mudah.
• Manufaktur : Berbagai produsen industri kelas dunia memanfaatkan PostgreSQL untuk mempercepat inovasi dan mendorong pertumbuhan melalui proses yang berpusat pada pelanggan sambil mengoptimalkan kinerja rantai pasokan dengan menggunakan PostgreSQL sebagai backend penyimpanan.
• Tumpukan sumber terbuka LAPP : PostgreSQL dapat menjalankan aplikasi dan situs web dinamis sebagai bagian dari alternatif yang kuat untuk tumpukan LAMP. LAPP adalah singkatan dari Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP, dan Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: Perbandingan Head-to-Head

Pertanyaan sebenarnya bukanlah MongoDB vs PostgreSQL, melainkan database dokumen terbaik vs database relasional terbaik.

Cukup sering, pada awal proyek pengembangan, pemimpin proyek memiliki pemahaman yang baik tentang kasus penggunaan tetapi tidak memiliki kejelasan mengenai fitur aplikasi spesifik yang dibutuhkan pengguna dan bisnis mereka. Mereka akhirnya harus bertaruh pada pilihan dan berharap itu yang paling cocok.

Di bagian selanjutnya, kami akan menjelaskan perbedaan antara MongoDB dan PostgreSQL untuk membantu Anda membuat keputusan itu dengan mudah. Informasi kami didasarkan pada faktor-faktor utama seperti arsitektur, kepatuhan ACID, ekstensibilitas, replikasi, keamanan, dan dukungan untuk beberapa nama.

Mari selami!

Kepatuhan ASAM

Salah satu fitur paling penting dari database relasional yang membuat aplikasi penulisan lebih sederhana adalah transaksi ACID. Sejauh tingkat isolasi dalam transaksi database yang bersangkutan, PostgreSQL menggunakan tingkat isolasi baca berkomitmen, secara default. Hal ini juga memungkinkan pengguna untuk menyetel tingkat isolasi read-commited ke tingkat isolasi serial.

Hal penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa transaksi memungkinkan berbagai perubahan pada database dilakukan atau dibatalkan dalam grup. Oleh karena itu, dalam database relasional, data akan dimodelkan di seluruh tabel induk-anak independen dalam skema tabular.

Relatif, database dokumen memiliki waktu yang lebih mudah untuk mengeksekusi transaksi karena mereka menyusun data dalam dokumen dan karena membaca dan menulis adalah operasi atom, tidak memerlukan transaksi multi-dokumen.

MongoDB mendukung isolasi lengkap saat dokumen sedang diperbarui. Setiap kesalahan akan memicu operasi pembaruan untuk memutar kembali, membalikkan perubahan dan memastikan bahwa klien mendapatkan tampilan dokumen yang konsisten.

MongoDB juga mendukung transaksi basis data di beberapa dokumen yang memungkinkan bit perubahan terkait dibatalkan atau dilakukan sebagai grup. Karena kemampuan transaksi multi-dokumennya, MongoDB adalah salah satu dari sedikit database yang menggabungkan fleksibilitas, kecepatan, dan kekuatan model dokumen dengan jaminan ACID dari database tradisional.

Arsitektur/Model Dokumen

Model dokumen MongoDB memungkinkan pengguna untuk secara alami memetakan ke objek dalam kode aplikasi, sehingga memudahkan pengembang full-stack untuk belajar dan menggunakan. Dokumen memberi Anda kemampuan untuk menggambarkan hubungan hierarkis untuk menyimpan array dan struktur lain yang lebih canggih dengan mudah.

Dengan menyimpan data dalam bidang seperti subdokumen dan larik bersarang, informasi terkait dalam dokumen JSON dapat disimpan bersama untuk akses kueri cepat melalui bahasa kueri MongoDB.

Dengan MongoDB, Anda dapat menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang dikenal sebagai JSON biner (BSON). Bidang dapat berbeda berdasarkan dokumen yang dilayaninya, oleh karena itu, tidak perlu mendeklarasikan struktur dokumen ke sistem — dokumen menggambarkan dirinya sendiri.

Jika Anda perlu menambahkan bidang baru ke dokumen, maka bidang dapat dibuat tanpa memengaruhi dokumen lain dalam koleksi atau memperbarui ORM atau katalog sistem pusat.

MongoDB juga memberi Anda opsi validasi skema untuk menerapkan kontrol tata kelola data atas setiap koleksi. Fleksibilitas ini berguna saat mengumpulkan informasi dari berbagai sumber yang berbeda atau mengakomodasi modifikasi dalam dokumen dari waktu ke waktu, terutama karena fungsionalitas aplikasi baru diterapkan secara konsisten.

PostgreSQL menampung model arsitektur client-server yang terdiri dari dua proses berikut:

• Proses sisi klien : Ini adalah aplikasi yang dimanfaatkan oleh pengguna untuk berinteraksi dengan database. Biasanya, ia memiliki antarmuka pengguna yang sederhana dan digunakan untuk berkomunikasi antara pengguna dan database melalui API.
• Proses sisi server : Ini adalah aplikasi "Postgres" yang menangani operasi, koneksi, aset dinamis, dan statis. Situs PostgreSQL yang sedang berjalan ditangani oleh Postmaster, sebuah proses koordinasi pusat. Daemon postmaster bertanggung jawab untuk:
  • Melakukan pemulihan
  • Inisialisasi server
  • Mematikan server
  • Menjalankan proses latar belakang
  • Mengelola permintaan koneksi dari klien baru

  .

Kemungkinan diperpanjang

Ekstensibilitas hanyalah kualitas yang dirancang untuk memungkinkan penambahan kemampuan atau fungsi baru.

PostgreSQL mendukung ekstensibilitas dalam beberapa cara, termasuk fungsi dan prosedur yang tersimpan. Apa yang membuat PostgreSQL ekstensif adalah operasi berbasis katalognya.

Database relasional sering menyimpan informasi tentang tabel, database, kolom, dll dalam katalog sistem. “Kamus data” ini tampak bagi pengguna sebagai tabel, tetapi mereka memiliki informasi yang disimpan secara internal oleh sistem database.

PostgreSQL menyimpan informasi tentang kolom, dan tabel, bersama dengan informasi mengenai tipe data, fungsi, dan metode akses yang ada.

Masih ada lagi: PostgreSQL juga dapat memasukkan kode yang ditulis pengguna ke dalam dirinya sendiri melalui pemuatan dinamis. Seringkali, pengguna mungkin memerlukan fungsionalitas tertentu yang dapat diimplementasikan melalui perpustakaan bersama. Pengguna cukup menentukan file kode dan PostgreSQL akan memuatnya sesuai kebutuhan, sehingga membuatnya sangat cocok untuk pembuatan prototipe aplikasi baru dengan cepat.

Di sisi lain, MongoDB akhirnya menjadi dapat diperluas yang memungkinkan pengguna untuk membuat fungsi mereka dan menggunakannya dalam kerangka kerja. Ini setara dengan fungsi yang ditentukan pengguna (UDF) yang memungkinkan pengguna database relasional (seperti PostgreSQL) untuk memperluas pernyataan SQL.

Selain itu, PostgreSQL dan MongoDB mendukung beberapa ekstensi dan plugin seperti Adminer untuk manajemen basis data.

Kolaborasi dan Kelincahan

MongoDB memiliki model dokumen, membuat kolaborasi dan pengembangan lebih mudah dan lebih cepat untuk diterapkan. MongoDB pada dasarnya menggunakan JSON atau BSON untuk menyimpan datanya sebagai dokumen.

BSON menyertakan beberapa tipe data yang tidak ada dalam data JSON seperti DateTime , long , int , dan byte array yang membantu menangani data lebih efisien karena akan lebih spesifik menurut tipe data daripada menangani semuanya seperti tipe "angka" universal. Itu membuat kueri dieksekusi lebih cepat karena dalam format serialisasi yang secara efektif mengarsipkan dokumen seperti JSON.

BSON melewatkan kunci yang tidak berguna untuk kueri, sehingga mempercepat pengambilan data. Seorang pengguna selanjutnya dapat menentukan struktur dokumen dan melakukan beberapa pengembangan dengan memperkenalkan bidang baru, mengolah data, atau mengembangkannya kapan pun mereka mau.

Fleksibilitas ini merupakan keuntungan besar bagi MongoDB karena membantu menghindari penundaan yang disebabkan oleh meminta administrator untuk merestrukturisasi pernyataan bahasa definisi data dan kemudian memulai dari awal dengan membuat ulang atau memuat ulang database.

MongoDB juga memudahkan untuk berkolaborasi antar developer atau tim, oleh karena itu, tidak perlu ada intermediasi atau komunikasi yang rumit antar tim.

Dalam hal kolaborasi, PostgreSQL menyertakan hak istimewa tingkat pengguna, pewarisan peran, dan hak istimewa tingkat tabel. Anda dapat mengelola pengguna dan memberi mereka hak baca dan tulis.

Selain itu, Anda juga dapat meninjau berbagai grup atau aktivitas akses data pengguna dengan opsi audit yang memberikan lapisan keamanan ekstra. Namun, PostgreSQL tidak secepat MongoDB, karena merupakan database relasional yang menyimpan data dalam baris dan kolom.

Dukungan Kunci Asing

Fitur utama yang membedakan MongoDB dari PostgreSQL adalah pendekatannya dalam menyimpan datanya.

Karena non-relasional, MongoDB menggunakan koleksi alih-alih tabel. Kunci asing hanyalah sekumpulan atribut dalam tabel yang merujuk ke kunci utama tabel lain. Kunci asing menghubungkan kedua tabel ini satu sama lain.

Karena tidak ada tabel di MongoDB, tidak ada kunci asing di MongoDB juga; karenanya tidak ada batasan kunci asing. Namun, MongoDB memang memiliki standar DBRef yang membantu menstandardisasi pembuatan referensi.

Di sisi lain, PostgreSQL mendukung kunci asing karena sesuai dengan SQL. Dengan mengaktifkan batasan kunci asing, PostgreSQL dapat menghentikan penyisipan data yang tidak valid ke dalam kolom kunci asing.

Partisi dan Sharding

Partisi dan sharding pada dasarnya adalah tentang memecah kumpulan data besar menjadi himpunan bagian yang lebih kecil. Sharding menyiratkan bahwa data disimpan di beberapa komputer saat mempartisi mengelompokkan data ini dalam satu contoh database.

MongoDB dapat diskalakan karena mempartisi data di seluruh instance dalam cluster. Itu tidak membagi dokumen menjadi beberapa bagian karena mereka adalah unit independen sehingga lebih mudah untuk mendistribusikannya di berbagai server sementara data disimpan secara lokal.

Data dapat didistribusikan ke berbagai wilayah dengan mudah melalui layanan cloud MongoDB Atlas. Anda juga dapat memilih untuk terus menyimpannya di wilayah tertentu atau wilayah global untuk memastikan latensi yang berkurang.

Sejak versi 5.0, MongoDB telah menyertakan fitur reharding "langsung" yang datang sebagai penghemat waktu utama karena Anda hanya perlu menetapkan kebijakan. Basis data dapat secara otomatis mendistribusikan ulang data ketika saatnya tiba.

Sebelumnya, Anda dapat melakukannya tanpa mematikan sistem, tetapi prosesnya rumit dan berisiko. Sementara MongoDB memang memiliki geo-partisi global untuk beberapa waktu, data tumbuh di berbagai negara dengan kecepatan yang berbeda. Reharding langsung dapat bermanfaat untuk data yang harus tetap lokal dalam suatu negara.

Di sisi lain, PostgreSQL mendukung partisi deklaratif, yang pada dasarnya adalah cara untuk menentukan cara membagi tabel menjadi beberapa partisi. Tabel yang dibagi disebut tabel partisi, spesifikasinya terdiri dari metode partisi, dan daftar kolom atau ekspresi yang akan digunakan disebut kunci partisi.

Anda dapat menerapkan partisi melalui rentang, di mana tabel dapat dipartisi berdasarkan rentang yang ditentukan oleh kolom kunci atau kumpulan kolom, tanpa tumpang tindih antara rentang nilai yang ditetapkan ke partisi yang berbeda.

Anda juga dapat menerapkan partisi daftar di mana tabel dipartisi sesuai dengan nilai kunci yang ditentukan.

Replikasi

Replikasi adalah proses membuat salinan dataset yang sama di lebih dari satu server. Hal ini memungkinkan administrator database untuk menyediakan redundansi data yang tinggi dan ketersediaan data yang tinggi.

Untuk MongoDB, ini dicapai dengan menggunakan "set replika" — cluster tersinkronisasi yang terdiri dari tiga atau lebih server yang terus mereplikasi data di antara mereka. Ini memberikan redundansi dan perlindungan terhadap waktu henti apa pun yang mungkin terjadi jika terjadi jeda terjadwal untuk pemeliharaan atau kegagalan sistem, sehingga meningkatkan toleransi kesalahan database.

Kumpulan replika juga dapat diimplementasikan di berbagai pusat data, karena akan berguna jika terjadi pemadaman regional. Ini dapat dilakukan oleh MongoDB Atlas, yang membuat pembangunan dan konfigurasi kluster ini lebih sederhana dan lebih cepat.

PostgreSQL menawarkan replikasi primer-sekunder. Log write-ahead memungkinkan berbagi perubahan yang dibuat dengan node replika, sehingga memungkinkan replikasi asinkron. Jenis replikasi lainnya termasuk replikasi logis, replikasi streaming, dan replikasi fisik.

indeks

Indeks adalah objek atau struktur yang memungkinkan kita untuk mengambil baris atau data tertentu lebih cepat.

PostgreSQL memberikan berbagai jenis indeks unik untuk mencocokkan beban kerja kueri apa pun secara efisien. Teknik pengindeksannya termasuk B-tree, multicolumn, dan ekspresi. Selanjutnya, teknik pengindeksan parsial dan lanjutan seperti GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, meliputi indeks, dan filter mekar juga dapat diterapkan di PostgreSQL.

Di sisi lain, MongoDB memungkinkan Anda untuk menyimpan data dalam struktur apa pun yang dapat diakses dengan cepat dengan pengindeksan, tidak peduli seberapa dalam bersarang dalam array atau subdokumen.

Bahasa & Sintaks

Baik MongoDB dan PostgreSQL mendukung berbagai bahasa.

MongoDB menyediakan dukungan driver untuk beberapa bahasa database terbaik seperti Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js, dan banyak lagi. Pustaka dan driver MongoDB ini mendukung semua fitur MongoDB, memberikan kinerja dan skalabilitas tinggi di semua aplikasi.

PostgreSQL mendukung beberapa bahasa prosedural dengan distribusi dasar seperti PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl, dan PL/Tcl bersama dengan bahasa lain yang dikembangkan dan dipelihara di luar distribusi inti PostgreSQL seperti PL/Java, PL/PHP, dan PL/ Rubi.

Normalisasi

Normalisasi adalah proses penataan database relasional untuk mengurangi redundansi data, meminimalkan anomali dalam modifikasi data, dan meningkatkan integritas data.

MongoDB dapat menangani model data yang dinormalisasi dan didenormalisasi (juga dikenal sebagai model yang disematkan).

Model tertanam memungkinkan aplikasi untuk menyimpan potongan informasi terkait dalam catatan database yang sama yang akan memberikan kinerja yang lebih baik untuk operasi membaca dan kemampuan untuk mengambil data terkait dalam operasi database tunggal.

Selain itu, Anda juga dapat memperbarui data terkait dalam satu operasi penulisan atom sementara aplikasi mengeluarkan lebih sedikit kueri untuk menyelesaikan operasi umum. Dokumen di MongoDB untuk model data yang disematkan harus lebih kecil dari ukuran dokumen BSON maksimum (16 MB).

Model data yang dinormalisasi menggambarkan hubungan menggunakan referensi antar dokumen. Ini akan bermanfaat untuk digunakan ketika penyematan dapat mengakibatkan duplikasi data tetapi keuntungan kinerja baca yang tidak mencukupi lebih besar daripada implikasi duplikasi.

Namun, proses denormalisasi biasanya menyebabkan konsumsi memori yang tinggi ketika data yang sebelumnya dinormalisasi dalam database dikelompokkan untuk meningkatkan kinerja.

Skema PostgreSQL memiliki hubungan yang teridentifikasi. Struktur dapat diidentifikasi dengan hubungan 1:1, 1:banyak, atau banyak:1. Normalisasi data bisa sangat bermanfaat karena menghilangkan salinan data yang berlebihan, sehingga juga memastikan integritas.

Pertunjukan

Menilai kinerja dua sistem basis data yang berbeda itu menantang karena MongoDB dan PostgreSQL memiliki cara yang berbeda untuk menyimpan dan mengambil data.

MongoDB dibangun untuk menskalakan secara horizontal, karena sering menggabungkan kekuatannya dengan mesin tambahan dan tidak bergantung pada kekuatan pemrosesan. Ini mampu memberi daya pada aplikasi besar terlepas dari itu diukur dengan ukuran data atau pengguna.

MongoDB juga dapat mengakomodasi kasus penggunaan yang memerlukan eksekusi kueri yang cepat dan dapat menangani sejumlah besar data. Itu bisa menggabungkan ratusan mesin secara keseluruhan.

Sejak MongoDB 4.4, kueri yang diterapkan terhadap kumpulan replika menghasilkan kinerja yang lebih baik dan dapat diprediksi melalui pembacaan "lindung nilai". Pembacaan ini diarahkan ke beberapa node dalam set replika hingga node tercepat membalas.

PostgreSQL, meskipun tidak secepat MongoDB dalam hal kecepatan penyisipan mentahnya, unggul dalam hal kepatuhan ACID. Transaksi diproses dengan aman dan andal, memungkinkan seluruh transaksi gagal alih-alih mengeksekusi penulisan yang sebagian berhasil.

MongoDB baru-baru ini (dengan versi 4) mulai mendukung transaksi ACID yang mirip dengan database SQL.

Tidak seperti MongoDB, PostgreSQL bergantung pada strategi peningkatan skala (penskalaan vertikal) untuk volume data dan penulisan penskalaan. Ini dilakukan dengan menambahkan lebih banyak sumber daya perangkat keras seperti disk, CPU, dan memori ke node database yang ada.

Namun, PostgreSQL telah melakukan beberapa upaya untuk mengoptimalkan kinerja, termasuk perencana kueri yang matang, kompilasi ekspresi just-in-time (JIT), partisi tabel, dan paralelisasi kueri baca.

Harga

PostgreSQL benar-benar bebas biaya dan sumber terbuka. Oleh karena itu siapa pun dapat menggunakan fitur-fiturnya dan membuat modifikasi kode dengan mudah bila diperlukan.

MongoDB juga merupakan alat sumber terbuka. Namun, MongoDB memang memiliki opsi lain seperti perusahaan dan Atlas (untuk cloud), yang memiliki harga bervariasi. Model penetapan harga di tempat ditawarkan untuk edisi perusahaan MongoDB.

Mongo RealmDB tersedia gratis untuk semua pengguna Atlas untuk evaluasi dan penggunaan ringan, memungkinkan pengembang untuk membangun dan merilis aplikasi seluler.

Migrasi data juga dapat menghasilkan overhead; namun, ini standar terlepas dari database yang telah Anda terapkan di sistem Anda.

Pemrosesan Kueri

PostgreSQL menggunakan model database relasional yang bergantung pada penyimpanan data di dalam tabel dan memanfaatkan bahasa kueri terstruktur (SQL) untuk akses database. Perintah SQL dapat dimasukkan menggunakan terminal PostgreSQL psql . Ini memiliki fasilitas objek besar, yang menyediakan akses gaya aliran ke data pengguna yang disimpan dalam struktur objek besar khusus.

Sebelum menambahkan data, skema database harus dibangun untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang hubungan data untuk memproses kueri. Informasi terkait dapat disimpan dalam tabel terpisah dalam database. Ini dapat diakses melalui kunci asing dan bergabung.

Mungkin sulit untuk menyesuaikan struktur database setelah dimuat. Dibutuhkan beberapa tim dalam pengembangan, operasi, dan administrator database untuk mengoordinasikan perubahan yang dibuat dalam struktur dengan hati-hati.

Di sisi lain, struktur data MongoDB tidak perlu direncanakan terlebih dahulu karena pada dasarnya berkaitan dengan data yang tidak terstruktur. Struktur data juga jauh lebih mudah untuk disesuaikan.

Pengembang dapat memilih apa yang penting dalam aplikasi dan membuat perubahan yang diperlukan. MongoDB menggunakan MQL, yang dapat digunakan untuk bekerja dengan dokumen di MongoDB dan mengambil data sambil memberikan fleksibilitas dan kekuatan yang dilakukan SQL.

MongoDB memproses data sebagai dokumen JSON. Anda juga dapat menanyakan bidang di dalam dokumen JSON. Dengan demikian, MongoDB cukup berguna jika Anda ingin menyimpan dokumen dalam bidang data yang fleksibel.

Sementara PostgreSQL menggunakan fungsi GROUP_BY untuk memproses dan menjalankan kueri agregat, MongoDB biasanya menggunakan pipa agregasi untuk memproses kuerinya.

Namun, satu kelemahan utama MongoDB adalah Anda tidak dapat bergabung dengan tabel dengan mudah. Di PostgreSQL, itu dibuat sederhana dengan pernyataan GABUNG.

MongoDB telah mencoba untuk memecahkan ini dengan memperkenalkan tipe data multi-dimensi di mana Anda dapat menyematkan satu penyimpanan dokumen di dalam yang lain. Namun, ini tidak teratur dan tidak seanggun fungsi join sederhana yang disertakan oleh PostgreSQL.

Keamanan

Dalam hal keamanan, PostgreSQL mengalahkan MongoDB. Aturan ketat yang mengatur struktur database memungkinkan PostgreSQL menjadi database yang sangat aman, sehingga dapat diandalkan untuk digunakan untuk sistem perbankan.

PostgreSQL menawarkan banyak metode otentikasi termasuk modul otentikasi pluggable (PAM) dan protokol akses direktori ringan (LDAP), yang mengurangi permukaan serangan server. Ini juga memastikan perlindungan tingkat server melalui otentikasi berbasis host dan otentikasi sertifikat.

Selanjutnya, PostgreSQL menyediakan enkripsi data dan memungkinkan Anda untuk menggunakan sertifikat SSL saat data Anda transit melalui web atau jalan raya jaringan publik. PostgreSQL juga memungkinkan Anda untuk mengimplementasikan alat otentikasi sertifikat klien (CCA) sebagai opsi, dan menggunakan fungsi kriptogenik untuk menyimpan data terenkripsi di PostgreSQL.

Namun, tingkat keamanan PostgreSQL mungkin berbeda dari satu sistem cloud ke sistem cloud lainnya, meskipun databasenya sama.

MongoDB Atlas melakukan cara yang sama di tiga penyedia cloud terbesar, membuat migrasi di antara banyak cloud menjadi lebih mudah.

Selain itu, MongoDB memiliki enkripsi sisi klien dan tingkat lapangan, yang memungkinkan pengguna untuk mengenkripsi data sebelum mengirimnya ke database melalui jaringan. Namun, karena data disimpan dalam pasangan nilai-kunci dalam satu catatan, data tersebut tidak memiliki keamanan yang dibanggakan oleh PostgreSQL; Fokus utama MongoDB tetap pada kecepatan.

Dukungan & Komunitas

PostgreSQL sepenuhnya open-source dan didukung oleh komunitasnya, yang memperkuatnya sebagai ekosistem yang lengkap. PostgreSQL sering merilis versi yang diperbarui secara berkala, dan pengembang, penggemar, atau perusahaan pihak ketiga memberikan dukungan dan mencoba mengembangkan sistem dengan memperbaiki bug atau membuat sedikit modifikasi pada sistem basis data.

Seperti PostgreSQL, MongoDB juga memiliki forum komunitas yang memungkinkan pengguna untuk terhubung dengan beberapa pengguna lain dan mendapatkan jawaban atas pertanyaan umum mereka. Dukungan perusahaan MongoDB selanjutnya dapat mencakup basis pengetahuan yang luas dengan kasus penggunaan, tutorial terperinci, catatan teknis tentang pengoptimalan, dan praktik terbaik.

Selain itu, ada kursus online dengan pelatihan dan sertifikasi yang disediakan oleh MongoDB, gratis.

Tantangan

Meskipun kami telah membahas fitur MongoDB dan PostgreSQL yang membuat mereka populer di kalangan pengembang, mereka juga memiliki kelemahan yang wajar.

MongoDB cenderung fokus pada operasi data yang cepat tetapi tidak memiliki keamanan data yang tampaknya dimiliki PostgreSQL. Ini cukup membebani memori, karena proses denormalisasi biasanya menghasilkan konsumsi memori yang tinggi.

Selain itu, karena tidak ada dukungan untuk bergabung, database MongoDB kelebihan pasokan data — terkadang duplikat — sehingga sangat membebani memori. MongoDB juga mencoba memasukkan interpretasi ke dalam bahasa kueri lain sebagai bagian dari ekstensibilitasnya; namun, ini mungkin memperlambat kinerjanya karena database awalnya tidak dibuat untuk menangani model data relasional.

Penerjemahan kueri SQL ke MongoDB mungkin memerlukan waktu tambahan untuk menggunakan mesin yang dapat menunda penerapan dan pengembangan.

Di sisi lain, walaupun PostgreSQL mudah dipasang dan dapat disesuaikan dengan hampir semua platform, efisiensinya mungkin berbeda dari satu platform ke platform lainnya. Selain itu, tidak memiliki alat revisi atau instrumen pelaporan yang dapat menunjukkan kondisi database saat ini. Anda mungkin harus memeriksa database terus menerus jika ada sesuatu yang tidak berjalan sesuai rencana untuk menghindari kegagalan ketika sudah terlambat.

PostgreSQL juga sedikit lebih lambat karena berfokus pada kompatibilitas. Meskipun upaya telah dilakukan untuk meningkatkan kecepatan PostgreSQL, modifikasi masih membutuhkan sedikit lebih banyak pekerjaan.

MongoDB vs PostgreSQL: Mana yang Harus Anda Pilih?

MongoDB adalah database non-relasional, sedangkan PostgreSQL adalah database relasional. Sementara database NoSQL bekerja untuk menyimpan data dalam pasangan nilai kunci sebagai satu catatan, database relasional menyimpan data pada tabel yang berbeda.

Jika Anda memprioritaskan integrasi dan skalabilitas data yang lebih cepat di beberapa server, MongoDB mungkin menjadi pilihan yang cocok untuk bisnis Anda.

MongoDB dapat bekerja paling baik saat diintegrasikan ke dalam platform analitik, karena kecepatan MongoDB memberikan kinerja dinamis yang dapat membantu melacak perilaku pengguna secara real time. Ini juga dapat sangat bermanfaat bagi bisnis Anda jika Anda memiliki aplikasi web sibuk yang tidak bergantung pada skema terstruktur seperti New York Times (yang sebenarnya menggunakan MongoDB), atau untuk katalog produk yang Anda perlukan untuk menyimpan beberapa objek dengan berbagai koleksi atribut.

Di sisi lain, PostgreSQL sangat cocok untuk analisis data dan pergudangan. Jika Anda sedang membangun alat otomatisasi database atau aplikasi perbankan di mana Anda lebih suka keamanan data dan jaminan transaksional untuk ditegakkan, PostgreSQL bisa menjadi pilihan yang tepat.
MongoDB atau PostgreSQL? Pelajari lebih lanjut dengan panduan ini Klik untuk Tweet

Ringkasan

Singkatnya, sejauh ini, kita telah membahas detail dasar PostgreSQL dan MongoDB. Kami telah membahas sejarah mereka, fitur utama, dan apa yang membuat mereka berbeda.

Meskipun PostgreSQL dan MongoDB membuat database yang luar biasa, pada akhirnya kita harus memilih apa yang tepat untuk bisnis Anda.

Antara PostgreSQL dan MongoDB, database mana yang Anda sukai? Beri tahu kami di komentar!