MongoDB vs PostgreSQL: 15 diferenças críticas

Ao iniciar um novo projeto, uma das coisas com as quais os desenvolvedores podem lutar é escolher uma pilha. Concentrar-se na tecnologia certa para resolver um problema pode ser uma experiência estressante. Bancos de dados, em particular, podem ser desafiadores, especialmente se você não tiver certeza sobre como seus dados serão usados.

Como os bancos de dados são a base básica do desenvolvimento de software e servem a vários propósitos para a construção de projetos de todos os tipos e tamanhos, é importante entender a importância dos bancos de dados para escolher uma estrutura de banco de dados apropriada para sua pilha.

Este artigo irá ajudá-lo a escolher o banco de dados de código aberto certo, explorando as diferenças entre dois grandes sistemas de gerenciamento de banco de dados: MongoDB e PostgreSQL.

O que é MongoDB?

O MongoDB é um banco de dados não relacional de plataforma cruzada e de código aberto lançado em 11 de fevereiro de 2009. É conhecido por usar documentos semelhantes a JSON com esquemas opcionais.

O MongoDB é considerado um dos serviços de banco de dados em nuvem mais avançados do mercado, com mobilidade e distribuição de dados incomparáveis ​​no Azure, AWS e Google Cloud, automação integrada para otimização de carga de trabalho e recursos.

Ele também permite que você crie um banco de dados na nuvem em minutos usando o Atlas CLI, UI ou um provedor de recursos de infraestrutura como serviço (IaaS).

Com o MongoDB Atlas, você pode manter seu aplicativo em execução para acompanhar o tráfego crescente à medida que novos recursos entram em seu pipeline. O MongoDB Atlas fornece a seus usuários ferramentas avançadas de otimização de banco de dados para que você sempre tenha os recursos de banco de dados necessários para continuar construindo.

Principais características

Aqui estão alguns dos principais recursos do MongoDB que o colocam entre os melhores bancos de dados não relacionais do mercado:

• Conselho de desempenho : À medida que seus aplicativos evoluem, o MongoDB o ajuda com as melhores práticas de design de esquema sob demanda para eficiência máxima.
• Clusters de várias nuvens : com o MongoDB, você pode habilitar aplicativos resilientes e poderosos que aproveitam duas ou mais nuvens ao mesmo tempo.
• Balanceamento de carga : MongoDB facilita a simultaneidade de controle para cuidar de várias solicitações de clientes em paralelo com outros servidores. Isso pode ajudar a diminuir a carga em cada servidor, ao mesmo tempo em que garante a consistência e o tempo de atividade dos dados e permite aplicativos escaláveis.

Casos de uso

O MongoDB é usado por milhares de organizações em todo o mundo para necessidades de armazenamento de dados ou como serviço de banco de dados de seus aplicativos.

O MongoDB desempenha um papel fundamental em:

• Gerenciamento de conteúdo : com o MongoDB, você pode servir e armazenar qualquer tipo de conteúdo, construir qualquer recurso e tecer qualquer tipo de dados em um único banco de dados. O MongoDB prepara você para o sucesso com hardware comum e equipes mais produtivas para fazer com que seu projeto custe 10% do que deveria, oferecendo todos os recursos necessários para criar aplicativos ricos em conteúdo.
• Pagamentos : Se você estiver desenvolvendo um novo produto de pagamentos, a agilidade de dados do MongoDB permitirá que esse novo produto chegue ao mercado rapidamente, sem que você precise se preocupar com complexidade desnecessária, como fragmentação de dados. Mesmo se você estiver liderando uma empresa madura tentando modernizar seu ecossistema de pagamentos, você pode aproveitar a flexibilidade do MongoDB para usá-lo como uma camada de dados operacionais consolidada, permitindo que você crie novos produtos e serviços usando dados existentes sem uma solução arriscada.
• Personalização : o MongoDB permite que você personalize as experiências de milhões de clientes em tempo real, com recursos como ofertas direcionadas, páginas iniciais personalizadas e login em rede de mídia social. Você pode até mesmo executar consultas complexas diretamente em seus dados sem se preocupar em transformar, extrair e carregar.
• Descarregamento de mainframe : você pode facilmente mover cargas de trabalho para fora do mainframe com o MongoDB. O descarregamento de mainframe é o processo de replicar dados de mainframe comumente acessados ​​para uma camada de dados operacionais (ODL) construída no MongoDB, contra a qual as operações podem ser redirecionadas de aplicativos de consumo.

O que é PostgreSQL?

Apesar da popularidade dos bancos de dados NoSQL, os bancos de dados relacionais continuam sendo relevantes para várias aplicações devido à sua robustez e fortes capacidades de consulta.

Os bancos de dados relacionais são ótimos para executar consultas complexas e relatórios baseados em dados nos casos em que a estrutura de dados não muda com frequência. Bancos de dados de código aberto, como PostgreSQL, oferecem uma alternativa econômica como um banco de dados estável de nível de produção em comparação com seus contemporâneos licenciados, como SQL Server e Oracle.

O PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados altamente estável, apoiado por mais de 20 anos de desenvolvimento da comunidade que levou a seus altos níveis de integridade, resiliência e correção. Você pode usar o PostgreSQL como o data warehouse primário ou fonte de dados para vários aplicativos móveis, geoespaciais, analíticos e da web.

O PostgreSQL também não tem custo de licenciamento, eliminando o risco de implantação excessiva. Seu grupo dedicado de entusiastas e colaboradores regularmente encontra bugs e soluções, contribuindo para a segurança geral do sistema de banco de dados.

Principais características

Aqui estão alguns recursos importantes do PostgreSQL que o tornam um dos bancos de dados mais usados ​​atualmente:

• Colunas não atômicas : uma das principais restrições de um modelo relacional é que as colunas precisam ser atômicas. O PostgreSQL, no entanto, não tem essa restrição e permite que as colunas tenham subvalores que as consultas podem acessar facilmente.
• Suporte para dados JSON : A capacidade de consultar e armazenar JSON permite que o PostgreSQL execute cargas de trabalho NoSQL também - digamos, se você estiver projetando um banco de dados para armazenar dados de vários sensores e não tiver certeza sobre as colunas específicas de que precisará para suportar todos os tipos de sensores. Nesse cenário, você pode construir uma tabela de forma que uma das colunas seja JSON para armazenar os dados não estruturados ou em constante mudança.
• Funções de janela: As funções de janela do PostgreSQL desempenham um papel fundamental para torná-las favoritas para aplicativos de análise. Com funções de janela, você pode executar funções que abrangem várias linhas e retornar o mesmo número de linhas. As funções de janela diferem das funções de agregação no sentido de que somente as funções de agregação podem retornar uma única linha após a agregação.

Casos de uso

Aqui estão alguns casos de uso em que o PostgreSQL é útil:

• Banco de dados de hub federado : o suporte a JSON do PostgreSQL e os wrappers de dados externos permitem que ele se conecte a outros armazenamentos de dados — incluindo tipos NoSQL — e sirva como um hub federado para sistemas de banco de dados poliglotas.
• Dados científicos : Os projetos científicos e de pesquisa podem gerar terabytes de dados, que devem ser gerenciados de forma mais eficiente e benéfica. O PostgreSQL oferece um maravilhoso mecanismo SQL com recursos analíticos robustos, o que torna o processamento de grandes quantidades de dados muito fácil.
• Fabricação : Vários fabricantes industriais de classe mundial utilizam o PostgreSQL para acelerar a inovação e impulsionar o crescimento por meio de processos centrados no cliente, ao mesmo tempo em que otimizam o desempenho da cadeia de suprimentos usando o PostgreSQL como back-end de armazenamento.
• Pilha de código aberto LAPP : o PostgreSQL pode executar aplicativos e sites dinâmicos como parte de uma alternativa robusta à pilha LAMP. LAPP significa Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP e Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: comparação direta

A verdadeira questão não é MongoDB vs PostgreSQL, mas sim o melhor banco de dados de documentos vs o melhor banco de dados relacional.

Muitas vezes, no início de um projeto de desenvolvimento, os líderes de projeto têm uma boa compreensão do caso de uso, mas não têm clareza sobre os recursos específicos do aplicativo que seus usuários e negócios precisariam. Eles acabam tendo que apostar em uma escolha e torcer para que seja a mais adequada.

Na próxima seção, elucidaremos as diferenças entre MongoDB e PostgreSQL para ajudá-lo a tomar essa decisão facilmente. Nossas informações são baseadas em fatores-chave como arquitetura, conformidade com ACID, extensibilidade, replicação, segurança e suporte, para citar alguns.

Vamos mergulhar!

Conformidade com ACID

Um dos recursos mais importantes dos bancos de dados relacionais que simplificam a escrita de aplicativos são as transações ACID. No que diz respeito aos níveis de isolamento nas transações do banco de dados, o PostgreSQL usa o nível de isolamento de leitura confirmada, por padrão. Ele também permite que os usuários ajustem o nível de isolamento de leitura confirmada até o nível de isolamento serializável.

O importante a ser observado aqui é que as transações permitem que várias alterações em um banco de dados sejam feitas ou revertidas em um grupo. Portanto, em um banco de dados relacional, os dados seriam modelados em tabelas pai-filho independentes em um esquema tabular.

Comparativamente, os bancos de dados de documentos têm mais facilidade na execução de transações porque agrupam dados em um documento e, como ler e escrever é uma operação atômica, não precisa de uma transação de vários documentos.

O MongoDB suporta isolamento completo enquanto um documento está sendo atualizado. Quaisquer erros acionariam a operação de atualização para reverter, revertendo a alteração e garantindo que os clientes obtenham uma visão consistente do documento.

O MongoDB também suporta transações de banco de dados em vários documentos, permitindo que bits de alterações relacionadas sejam revertidos ou confirmados como um grupo. Devido à sua capacidade de transações de vários documentos, o MongoDB é um dos poucos bancos de dados a unir a flexibilidade, velocidade e poder do modelo de documento com as garantias ACID dos bancos de dados tradicionais.

Arquitetura/Modelo de Documento

O modelo de documento do MongoDB permite que um usuário mapeie naturalmente para objetos dentro do código do aplicativo, tornando mais fácil para os desenvolvedores full-stack aprenderem e usarem. Os documentos fornecem a capacidade de descrever relacionamentos hierárquicos para armazenar matrizes e outras estruturas mais sofisticadas com facilidade.

Ao armazenar dados em campos como subdocumentos e matrizes aninhadas, as informações relacionadas em documentos JSON podem ser armazenadas juntas para acesso rápido à consulta por meio da linguagem de consulta MongoDB.

Com o MongoDB, você pode armazenar dados como documentos em uma representação binária conhecida como JSON binário (BSON). Os campos podem diferir com base no documento ao qual estão atendendo, portanto, não há necessidade de declarar a estrutura dos documentos para o sistema — os documentos são autodescritivos.

Se você precisar adicionar um novo campo a um documento, o campo poderá ser gerado sem afetar outros documentos na coleção ou atualizar um ORM ou um catálogo do sistema central.

O MongoDB também oferece a opção de validação de esquema para impor controles de governança de dados em cada coleção. Essa flexibilidade é útil ao reunir informações de várias fontes diferentes ou acomodar modificações em documentos ao longo do tempo, especialmente porque a nova funcionalidade do aplicativo é implantada de forma consistente.

O PostgreSQL abriga um modelo de arquitetura cliente-servidor que consiste nos dois processos a seguir:

• Processo do lado do cliente : Esses são os aplicativos aproveitados pelos usuários para interagir com o banco de dados. Normalmente, possui uma interface de usuário simples e é usada para comunicação entre o usuário e o banco de dados por meio de APIs.
• Processo do lado do servidor : Este é o aplicativo “Postgres” que lida com operações, conexões, ativos dinâmicos e estáticos. Um site PostgreSQL em execução é tratado por um Postmaster, um processo de coordenação central. O daemon postmaster é responsável por:
  • Executando a recuperação
  • Inicializando o servidor
  • Desligando o servidor
  • Executando processos em segundo plano
  • Gerenciando solicitações de conexão de novos clientes

  .

Extensibilidade

Extensibilidade é simplesmente a qualidade de ser projetado para permitir a adição de novos recursos ou funcionalidades.

O PostgreSQL suporta extensibilidade de várias maneiras, incluindo funções e procedimentos armazenados. O que torna o PostgreSQL extenso são suas operações orientadas por catálogo.

Os bancos de dados relacionais geralmente armazenam informações sobre tabelas, bancos de dados, colunas, etc. nos catálogos do sistema. Esses “dicionários de dados” aparecem para o usuário como tabelas, mas possuem informações armazenadas internamente pelo sistema de banco de dados.

O PostgreSQL armazena as informações sobre as colunas e tabelas, juntamente com informações sobre os tipos de dados, funções e métodos de acesso presentes.

Há mais: PostgreSQL também pode incorporar código escrito pelo usuário em si mesmo por meio de carregamento dinâmico. Muitas vezes, os usuários podem exigir certas funcionalidades que podem ser implementadas por meio de bibliotecas compartilhadas. Os usuários podem simplesmente especificar o arquivo de código e o PostgreSQL irá carregá-lo conforme necessário, tornando-o especialmente adequado para prototipagem rápida de novos aplicativos.

Por outro lado, o MongoDB acabou se tornando extensível, permitindo que os usuários criem suas funções e as usem dentro do framework. É equivalente a funções definidas pelo usuário (UDF) que permitem que usuários de bancos de dados relacionais (como PostgreSQL) estendam instruções SQL.

Além disso, tanto o PostgreSQL quanto o MongoDB suportam várias extensões e plugins como Adminer para gerenciamento de banco de dados.

Colaboração e Agilidade

O MongoDB possui um modelo de documento, tornando a colaboração e o desenvolvimento mais fáceis e rápidos de implementar. O MongoDB usa essencialmente JSON ou BSON para armazenar seus dados como documentos.

O BSON inclui vários tipos de dados não presentes em dados JSON, como DateTime , long , int e byte array que ajudam a lidar com dados de forma mais eficiente, pois seriam mais específicos de acordo com o tipo de dados em vez de lidar com tudo como um tipo universal de “número”. Ele torna as consultas mais rápidas, pois está em um formato de serialização que arquiva efetivamente documentos do tipo JSON.

O BSON ignora as chaves que não são úteis para a consulta, tornando a recuperação de dados mais rápida. Um usuário pode definir melhor a estrutura do documento e realizar algum desenvolvimento introduzindo novos campos, retrabalhando dados ou desenvolvendo-os sempre que achar necessário.

Essa flexibilidade é uma grande vantagem para o MongoDB, pois ajuda a evitar atrasos causados ​​ao solicitar ao administrador que reestruture as instruções da linguagem de definição de dados e, em seguida, comece do zero recriando ou recarregando um banco de dados.

O MongoDB também facilita a colaboração entre desenvolvedores ou equipes, portanto, não há necessidade de intermediação ou comunicação complicada entre equipes.

Quando se trata de colaboração, o PostgreSQL inclui privilégios em nível de usuário, herança de funções e privilégios em nível de tabela. Você pode gerenciar usuários e conceder a eles privilégios de leitura e gravação.

Além disso, você também pode revisar as atividades de acesso de dados de vários grupos ou usuários com a opção de auditoria que garante uma camada extra de segurança. No entanto, o PostgreSQL não é tão rápido quanto o MongoDB, pois é um banco de dados relacional que armazena dados em linhas e colunas.

Suporte a chave estrangeira

Um recurso importante que diferencia o MongoDB do PostgreSQL é sua abordagem para armazenar seus dados.

Como não é relacional, o MongoDB usa coleções em vez de tabelas. Uma chave estrangeira é simplesmente um conjunto de atributos em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela. A chave estrangeira liga essas duas tabelas uma à outra.

Como não há tabelas no MongoDB, também não há chaves estrangeiras no MongoDB; portanto, não há restrições de chave estrangeira. No entanto, o MongoDB possui um padrão DBRef que ajuda a padronizar a criação das referências.

Por outro lado, o PostgreSQL suporta chaves estrangeiras, pois é compatível com SQL. Ao habilitar restrições de chave estrangeira, o PostgreSQL pode interromper a inserção de dados inválidos em colunas de chave estrangeira.

Particionamento e fragmentação

Particionamento e fragmentação são essencialmente dividir grandes conjuntos de dados em subconjuntos menores. A fragmentação implica que os dados são armazenados em vários computadores enquanto o particionamento agrupa esses dados em uma única instância de banco de dados.

O MongoDB é escalável devido ao particionamento de dados entre instâncias dentro do cluster. Ele não divide os documentos em partes, pois são unidades independentes, facilitando a distribuição entre vários servidores enquanto os dados são preservados localmente.

Os dados podem ser distribuídos em diferentes regiões com facilidade por meio do serviço de nuvem MongoDB Atlas. Você também pode optar por armazená-los constantemente em regiões específicas ou regiões globais para garantir latência reduzida.

Desde a versão 5.0, o MongoDB inclui um recurso de reestilhaçamento “ao vivo” que economiza muito tempo, pois você só precisa definir uma política. O banco de dados pode redistribuir automaticamente os dados quando chegar a hora.

Anteriormente, você podia fazer isso sem derrubar o sistema, mas o processo era complicado e arriscado. Embora o MongoDB tenha geoparticionamento global por algum tempo, os dados estavam crescendo em diferentes países em taxas diferentes. O reestilhaçamento ao vivo pode ser benéfico para dados que devem permanecer locais em um país.

Por outro lado, o PostgreSQL suporta particionamento declarativo, que é essencialmente uma forma de especificar como dividir uma tabela em partições. A tabela dividida é chamada de tabela particionada, a especificação consiste no método de particionamento e a lista de colunas ou expressões a serem usadas é chamada de chave de partição.

Você pode implementar o particionamento por meio de um intervalo, onde a tabela pode ser particionada por intervalos definidos por uma coluna-chave ou conjunto de colunas, sem sobreposição entre os intervalos de valores atribuídos a diferentes partições.

Você também pode implementar o particionamento de lista onde a tabela é particionada de acordo com os valores de chave especificados.

Replicação

Replicação é o processo de criação de uma cópia do mesmo conjunto de dados em mais de um servidor. Ele permite que os administradores de banco de dados forneçam alta redundância de dados e alta disponibilidade de dados.

Para o MongoDB, isso é feito usando um “conjunto de réplicas” – um cluster sincronizado que consiste em três ou mais servidores que continuam replicando dados entre eles. Isso fornece redundância e proteção contra qualquer tempo de inatividade que possa ocorrer no caso de uma parada programada para manutenção ou falha do sistema, aumentando assim a tolerância a falhas do banco de dados.

Os conjuntos de réplicas também podem ser implementados em vários data centers, pois seriam úteis em caso de interrupções regionais. Isso pode ser feito pelo MongoDB Atlas, o que torna a construção e configuração desses clusters mais simples e rápidas.

O PostgreSQL oferece replicação primária-secundária. Os logs de gravação antecipada permitem o compartilhamento das alterações feitas com os nós de réplica, tornando possível a replicação assíncrona. Outros tipos de replicações incluem replicação lógica, replicação de streaming e replicação física.

Índices

Índices são objetos ou estruturas que nos permitem recuperar linhas ou dados específicos mais rapidamente.

O PostgreSQL oferece uma variedade de tipos de índice exclusivos para corresponder com eficiência a qualquer carga de trabalho de consulta. Suas técnicas de indexação incluem árvore B, multicoluna e expressões. Além disso, técnicas de indexação parciais e avançadas como GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, índices de cobertura e filtros bloom também podem ser implementadas no PostgreSQL.

Por outro lado, o MongoDB permite que você armazene dados em qualquer estrutura que possa ser acessada rapidamente por indexação, não importa o quão profundamente aninhado em arrays ou subdocumentos.

Idioma e sintaxe

Tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL suportam uma variedade de linguagens.

O MongoDB fornece suporte de driver para algumas das melhores linguagens de banco de dados, como Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js e muito mais. Essas bibliotecas e drivers do MongoDB suportam todos os recursos do MongoDB, proporcionando alto desempenho e escalabilidade em todos os aplicativos.

O PostgreSQL suporta várias linguagens procedurais com uma distribuição base como PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl e PL/Tcl junto com outras linguagens desenvolvidas e mantidas fora da distribuição central do PostgreSQL como PL/Java, PL/PHP e PL/ Rubi.

Normalização

A normalização é o processo de estruturação de um banco de dados relacional para reduzir a redundância de dados, minimizar anomalias na modificação de dados e melhorar a integridade dos dados.

O MongoDB pode lidar com modelos de dados normalizados e desnormalizados (também conhecidos como modelos incorporados).

Os modelos incorporados permitem que os aplicativos armazenem informações relacionadas no mesmo registro de banco de dados, o que proporcionaria melhor desempenho para operações de leitura e a capacidade de recuperar dados relacionados em uma única operação de banco de dados.

Além disso, você também pode atualizar dados relacionados em uma única operação de gravação atômica enquanto os aplicativos emitem menos consultas para concluir operações comuns. Os documentos no MongoDB para o modelo de dados incorporado devem ser menores que o tamanho máximo do documento BSON (16 MB).

Modelos de dados normalizados descrevem relacionamentos usando referências entre documentos. Isso seria benéfico para usar quando a incorporação pode resultar em duplicação de dados, mas as vantagens de desempenho de leitura insuficientes superam as implicações das duplicações.

No entanto, o processo de desnormalização geralmente causa alto consumo de memória quando dados previamente normalizados em um banco de dados são agrupados para aumentar o desempenho.

Os esquemas do PostgreSQL têm um relacionamento identificado. A estrutura pode ser identificada com um relacionamento 1:1, 1:muitos ou muitos:1. A normalização de dados pode ser muito benéfica, pois remove cópias redundantes de dados, garantindo também a integridade.

atuação

Avaliar o desempenho de dois sistemas de banco de dados diferentes é um desafio, pois tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL têm maneiras diferentes de armazenar e recuperar os dados.

O MongoDB foi desenvolvido para escalar horizontalmente, pois geralmente combina seu poder com máquinas adicionais e não depende do poder de processamento. Ele é capaz de alimentar aplicativos massivos, independentemente de ser medido por tamanhos de dados ou usuários.

O MongoDB também pode acomodar casos de uso que exigem a execução rápida de consultas e podem lidar com uma grande quantidade de dados. Poderia incorporar centenas de máquinas em geral.

Desde o MongoDB 4.4, as consultas implementadas em conjuntos de réplicas produzem desempenho aprimorado e previsível por meio de leituras "hedged". Essas leituras são direcionadas para vários nós dentro do conjunto de réplicas até que o nó mais rápido responda.

O PostgreSQL, embora não seja tão rápido quanto o MongoDB em termos de velocidade de inserção bruta, se destaca em termos de conformidade com ACID. As transações são processadas com segurança e confiabilidade, permitindo que uma transação inteira falhe em vez de executar uma gravação que foi parcialmente bem-sucedida.

O MongoDB só recentemente (com a versão 4) começou a oferecer suporte a transações ACID semelhantes a bancos de dados SQL.

Ao contrário do MongoDB, o PostgreSQL depende de uma estratégia de expansão (escalonamento vertical) para volumes de dados e gravações de escala. É realizado adicionando mais recursos de hardware, como discos, CPUs e memória a um nó de banco de dados existente.

No entanto, o PostgreSQL fez alguns esforços para otimizar o desempenho, incluindo um planejador de consultas maduro, compilação just-in-time (JIT) de expressões, particionamento de tabelas e paralelização de consultas de leitura.

Preço

O PostgreSQL é totalmente gratuito e de código aberto. Assim, qualquer pessoa pode usar seus recursos e fazer modificações no código com facilidade quando necessário.

MongoDB também é uma ferramenta de código aberto. No entanto, o MongoDB tem outras opções como o Enterprise e o Atlas (para a nuvem), que têm preços variados. Um modelo de preços no local é oferecido para a edição corporativa do MongoDB.

O Mongo RealmDB está disponível gratuitamente para todos os usuários do Atlas para avaliação e uso leve, permitindo que os desenvolvedores criem e lancem aplicativos móveis.

A migração de dados também pode gerar sobrecarga; no entanto, isso é padrão, independentemente do banco de dados que você implementou em seu sistema.

Processamento de consultas

O PostgreSQL usa o modelo de banco de dados relacional que depende do armazenamento de dados em tabelas e da utilização da linguagem de consulta estruturada (SQL) para acesso ao banco de dados. Os comandos SQL podem ser inseridos usando o terminal do PostgreSQL psql . Ele possui um grande recurso de objetos, que fornece acesso em estilo de fluxo aos dados do usuário armazenados em uma estrutura especial de objetos grandes.

Antes de adicionar os dados, o esquema do banco de dados deve ser construído para obter uma compreensão clara dos relacionamentos de dados para processar as consultas. As informações relacionadas podem ser armazenadas em tabelas separadas no banco de dados. Isso pode ser acessado por meio de chaves estrangeiras e junções.

Pode ser difícil ajustar a estrutura do banco de dados depois de carregado. Ele precisa de várias equipes em desenvolvimento, operações e o administrador do banco de dados para coordenar cuidadosamente as alterações feitas na estrutura.

Por outro lado, a estrutura de dados do MongoDB não precisa ser planejada com antecedência, pois trata essencialmente de dados não estruturados. A estrutura de dados também é muito mais fácil de ajustar.

Os desenvolvedores podem escolher o que é essencial no aplicativo e fazer as alterações necessárias. O MongoDB usa MQL, que pode ser usado para trabalhar com documentos no MongoDB e extrair dados enquanto oferece a flexibilidade e o poder que o SQL oferece.

O MongoDB processa dados como documentos JSON. Você também pode consultar os campos dentro do documento JSON. Assim, o MongoDB é bastante útil nos casos em que você deseja armazenar documentos em um campo de dados flexível.

Enquanto o PostgreSQL usa a função GROUP_BY para processar e executar consultas agregadas, o MongoDB normalmente usa pipelines de agregação para processar suas consultas.

Uma grande desvantagem do MongoDB, no entanto, é que você não pode facilmente unir tabelas. No PostgreSQL, isso é simplificado com uma instrução JOIN.

O MongoDB tentou resolver isso introduzindo tipos de dados multidimensionais onde você pode incorporar um armazenamento de documentos dentro de outro. No entanto, é desorganizado e não tão elegante quanto a função de join simples que o PostgreSQL incorpora.

Segurança

Quando se trata de segurança, o PostgreSQL supera o MongoDB. As regras rígidas que governam a estrutura do banco de dados permitem que o PostgreSQL seja um banco de dados muito seguro, portanto, pode ser confiável para ser usado em sistemas bancários.

O PostgreSQL oferece vários métodos de autenticação, incluindo um módulo de autenticação plugável (PAM) e protocolo de acesso ao diretório leve (LDAP), que reduzem a superfície de ataque dos servidores. Ele também garante proteção no nível do servidor por meio de autenticação baseada em host e autenticação de certificado.

Além disso, o PostgreSQL fornece criptografia de dados e permite que você use certificados SSL quando seus dados transitam pela web ou rodovias da rede pública. O PostgreSQL também permite que você implemente as ferramentas de autenticação de certificado de cliente (CCA) como uma opção e use funções criptogênicas para armazenar dados criptografados no PostgreSQL.

No entanto, o nível de segurança do PostgreSQL pode diferir de um sistema em nuvem para outro, mesmo que seja o mesmo banco de dados.

O MongoDB Atlas funciona da mesma maneira nos três maiores provedores de nuvem, facilitando a migração entre várias nuvens.

Além disso, o MongoDB possui criptografia no lado do cliente e em nível de campo, que permite aos usuários criptografar dados antes de enviá-los ao banco de dados pela rede. No entanto, como os dados são armazenados em pares chave-valor em um registro, falta a segurança oferecida pelo PostgreSQL; O foco principal do MongoDB permanece na velocidade.

Suporte e comunidade

O PostgreSQL é totalmente open-source e suportado por sua comunidade, o que o fortalece como um ecossistema completo. O PostgreSQL frequentemente lança versões atualizadas regularmente, e desenvolvedores, entusiastas ou empresas terceirizadas fornecem suporte e tentam desenvolver o sistema corrigindo bugs ou fazendo pequenas modificações no sistema de banco de dados.

Assim como o PostgreSQL, o MongoDB também possui um fórum da comunidade que permite que os usuários se conectem com vários outros usuários e tenham suas dúvidas gerais respondidas. O suporte corporativo do MongoDB pode incluir ainda uma extensa base de conhecimento com casos de uso, tutoriais detalhados, notas técnicas sobre otimizações e melhores práticas.

Além disso, há cursos online com treinamentos e certificações fornecidos pelo MongoDB, gratuitamente.

Desafios

Embora tenhamos discutido os recursos do MongoDB e do PostgreSQL que os tornam um sucesso entre os desenvolvedores, eles também têm seu quinhão de fraquezas.

O MongoDB tende a se concentrar na operação rápida de dados, mas não possui a segurança de dados que o PostgreSQL parece possuir. É bastante trabalhoso na memória, pois o processo de desnormalização geralmente resulta em alto consumo de memória.

Além disso, como não há suporte para junções, os bancos de dados MongoDB são sobrecarregados com dados - às vezes duplicados - sobrecarregando muito a memória. O MongoDB também tentou incluir interpretação em outras linguagens de consulta como parte de sua extensibilidade; no entanto, pode diminuir seu desempenho, pois o banco de dados não foi criado inicialmente para lidar com modelos de dados relacionais.

A tradução de consultas SQL para MongoDB pode levar mais tempo para usar o mecanismo, o que pode atrasar a implantação e o desenvolvimento.

Por outro lado, embora o PostgreSQL seja fácil de instalar e adaptável a quase todas as plataformas, sua eficiência pode diferir de plataforma para plataforma. Além disso, não possui ferramentas de revisão ou instrumentos de relatório que possam mostrar a condição atual do banco de dados. Você pode ter que verificar o banco de dados continuamente se algo não sair conforme o planejado para evitar perceber uma falha quando for tarde demais.

O PostgreSQL também é um pouco mais lento, pois se concentra na compatibilidade. Embora esforços tenham sido feitos para melhorar a velocidade do PostgreSQL, as modificações ainda precisam de um pouco mais de trabalho.

MongoDB vs PostgreSQL: Qual você deve escolher?

O MongoDB é um banco de dados não relacional, enquanto o PostgreSQL é um banco de dados relacional. Enquanto os bancos de dados NoSQL trabalham no armazenamento de dados em pares chave-valor como um registro, os bancos de dados relacionais armazenam dados em tabelas diferentes.

Se você priorizar uma integração e escalabilidade de dados mais rápidas em vários servidores, o MongoDB pode ser uma escolha adequada para seus negócios.

O MongoDB pode funcionar melhor quando integrado a uma plataforma de análise, pois a velocidade do MongoDB fornece desempenho dinâmico que pode ajudar a rastrear o comportamento do usuário em tempo real. Também pode ser altamente benéfico para o seu negócio se você possui um aplicativo da Web ocupado que não depende de um esquema estruturado como o New York Times (que, de fato, usa o MongoDB) ou para catálogos de produtos em que você precisa para armazenar vários objetos com várias coleções de atributos.

Por outro lado, o PostgreSQL é uma combinação perfeita para análise de dados e armazenamento. Se você está construindo uma ferramenta de automação de banco de dados ou um aplicativo bancário onde prefere que a segurança dos dados e as garantias transacionais sejam aplicadas, o PostgreSQL pode ser a opção certa.
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Resumo

Para resumir, até agora, cobrimos os detalhes básicos do PostgreSQL e do MongoDB. Discutimos sua história, os principais recursos e o que os torna diferentes.

Embora o PostgreSQL e o MongoDB criem bancos de dados incríveis, tudo se resume a escolher o que é certo para o seu negócio.

Entre PostgreSQL e MongoDB, qual banco de dados você prefere? Deixe-nos saber nos comentários!