MongoDB vs PostgreSQL: 15 diferențe critice

Când pornesc un nou proiect, unul dintre lucrurile cu care se pot lupta dezvoltatorii este alegerea unei stive. Abordarea tehnologiei potrivite pentru a rezolva o problemă poate fi o experiență uluitoare. În special, bazele de date pot fi dificil de stabilit, mai ales dacă nu știți cum vor fi utilizate datele dvs.

Deoarece bazele de date sunt o bază de bază a dezvoltării software și servesc diverse scopuri pentru construirea de proiecte de toate tipurile și dimensiunile, vă ajută să înțelegeți importanța bazelor de date să alegeți o structură de baze de date adecvată pentru stiva dumneavoastră.

Acest articol vă va ajuta să alegeți baza de date open-source potrivită, explorând diferențele dintre două sisteme excelente de gestionare a bazelor de date: MongoDB și PostgreSQL.

Ce este MongoDB?

MongoDB este o bază de date non-relațională multiplatformă, open-source, lansată pe 11 februarie 2009. Este cunoscută pentru utilizarea documentelor asemănătoare JSON cu scheme opționale.

MongoDB este considerat unul dintre cele mai avansate servicii de baze de date cloud de pe piață, cu o mobilitate și o distribuție de date fără egal în Azure, AWS și Google Cloud, automatizare încorporată pentru optimizarea volumului de lucru și a resurselor.

De asemenea, vă permite să creați o bază de date cloud în câteva minute utilizând CLI, interfața de utilizare Atlas sau un furnizor de resurse infrastructure-as-a-service (IaaS).

Cu MongoDB Atlas, vă puteți menține aplicația în funcțiune pentru a ține pasul cu traficul în creștere, pe măsură ce noi funcții își fac loc în conducta dvs. MongoDB Atlas oferă utilizatorilor săi instrumente avansate de optimizare a bazei de date, astfel încât să aveți întotdeauna resursele bazei de date de care aveți nevoie pentru a continua să construiți.

Caracteristici principale

Iată câteva caracteristici cheie ale MongoDB care îi câștigă un loc printre cele mai bune baze de date non-relaționale de pe piață:

• Sfaturi de performanță : Pe măsură ce aplicațiile dumneavoastră evoluează, MongoDB vă ajută cu cele mai bune practici de proiectare a schemei la cerere pentru o eficiență maximă.
• Clustere multi-cloud : Cu MongoDB, puteți activa aplicații rezistente și puternice care folosesc două sau mai multe nori în același timp.
• Echilibrarea încărcăturii : MongoDB facilitează controlul concurenței pentru a avea grijă de cererile multiple ale clienților în paralel cu alte servere. Acest lucru poate ajuta la scăderea sarcinii pe fiecare server, asigurând în același timp consistența datelor și timpul de funcționare și permite aplicații scalabile.

Cazuri de utilizare

MongoDB este utilizat de mii de organizații din întreaga lume pentru nevoile de stocare a datelor sau ca serviciu de baze de date pentru aplicațiile lor.

MongoDB joacă un rol esențial în:

• Gestionarea conținutului : Cu MongoDB, puteți servi și stoca orice tip de conținut, puteți construi orice caracteristică și puteți include orice tip de date într-o singură bază de date. MongoDB te pregătește pentru succes cu hardware-ul de bază și cu echipe mai productive pentru ca proiectul tău să coste 10% din ceea ce ar trebui, oferind în același timp toate caracteristicile necesare pentru a construi aplicații bogate în conținut.
• Plăți : Dacă dezvoltați un nou produs de plăți, agilitatea datelor MongoDB va permite noului produs să ajungă rapid pe piață, fără să vă faceți griji cu privire la complexitatea inutilă, cum ar fi fragmentarea datelor. Chiar dacă conduceți o întreprindere matură care încearcă să-și modernizeze ecosistemul de plăți, puteți profita de flexibilitatea MongoDB pentru a-l folosi ca strat de date operaționale consolidate, permițându-vă să construiți noi produse și servicii folosind datele existente fără o soluție riscantă de tip cookie-cutter.
• Personalizare : MongoDB vă permite să personalizați experiențele a milioane de clienți în timp real, cu funcții precum oferte vizate, pagini de pornire personalizate și conectare la rețelele sociale. Puteți chiar să executați interogări complexe direct împotriva datelor dvs. fără să vă faceți griji cu privire la transformare, extragere și încărcare.
• Descărcare mainframe : puteți muta cu ușurință încărcăturile de lucru din mainframe cu MongoDB. Descărcarea mainframe-ului este procesul de replicare a datelor mainframe accesate în mod obișnuit la un nivel de date operaționale (ODL) construit pe MongoDB, împotriva căruia operațiunile pot fi redirecționate din aplicațiile consumatoare.

Ce este PostgreSQL?

În ciuda popularității bazelor de date NoSQL, bazele de date relaționale continuă să fie relevante pentru diverse aplicații datorită robusteții și abilităților puternice de interogare.

Bazele de date relaționale sunt excelente pentru a rula interogări complexe și raportare bazată pe date în cazurile în care structura datelor nu se schimbă frecvent. Bazele de date open-source precum PostgreSQL oferă o alternativă rentabilă ca bază de date stabilă de producție în comparație cu contemporanii săi licențiați precum SQL Server și Oracle.

PostgreSQL este un sistem de gestionare a bazelor de date extrem de stabil, susținut de peste 20 de ani de dezvoltare comunitară care a condus la niveluri ridicate de integritate, rezistență și corectitudine. Puteți utiliza PostgreSQL ca depozit de date principal sau sursă de date pentru diverse aplicații mobile, geospațiale, de analiză și web.

De asemenea, PostgreSQL nu are costuri de licențiere, eliminând riscul de supra-implementare. Grupul său dedicat de entuziaști și colaboratori găsește în mod regulat erori și soluții, contribuind la securitatea generală a sistemului de baze de date.

Caracteristici principale

Iată câteva caracteristici importante ale PostgreSQL care îl fac una dintre cele mai utilizate baze de date astăzi:

• Coloane non-atomice : una dintre constrângerile principale ale unui model relațional este că coloanele trebuie să fie atomice. Cu toate acestea, PostgreSQL nu are această constrângere și permite coloanelor să aibă sub-valori pe care interogările le pot accesa cu ușurință.
• Suport pentru date JSON : capacitatea de a interoga și stoca JSON permite PostgreSQL să ruleze și sarcini de lucru NoSQL - de exemplu, dacă proiectați o bază de date pentru a stoca date de la mai mulți senzori și nu sunteți sigur despre coloanele specifice de care veți avea nevoie pentru a suporta tot felul de senzori. În acest scenariu, puteți construi un tabel astfel încât una dintre coloane să fie JSON pentru a stoca datele în continuă schimbare sau nestructurate.
• Funcții de fereastră: funcțiile de fereastră PostgreSQL joacă un rol esențial în a le face favorite pentru aplicațiile de analiză. Cu funcțiile Window, puteți executa funcții care se întind pe mai multe rânduri și puteți returna același număr de rânduri. Funcțiile ferestre diferă de funcțiile agregate în sensul că funcțiile agregate pot returna doar un singur rând după agregare.

Cazuri de utilizare

Iată câteva cazuri de utilizare în care PostgreSQL este util:

• Baza de date hub federat : suportul JSON de la PostgreSQL și pachetele de date străine îi permit să se conecteze cu alte depozite de date - inclusiv tipurile NoSQL - și să servească ca un hub federat pentru sistemele de baze de date poliglote.
• Date științifice : proiectele științifice și de cercetare pot genera terabytes de date, care trebuie gestionate cel mai eficient și mai benefic. PostgreSQL oferă un motor SQL minunat cu capabilități analitice robuste, ceea ce face ca procesarea unor cantități mari de date să fie o simplă simplă.
• Producție : diferiți producători industriali de talie mondială folosesc PostgreSQL pentru a accelera inovația și a propulsa creșterea prin procese centrate pe client, optimizând în același timp performanța lanțului de aprovizionare prin utilizarea PostgreSQL ca backend de stocare.
• Stiva open-source LAPP : PostgreSQL poate rula aplicații și site-uri web dinamice ca parte a unei alternative robuste la stiva LAMP. LAPP înseamnă Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP și Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: comparație directă

Întrebarea adevărată nu este MongoDB vs PostgreSQL, ci mai degrabă cea mai bună bază de date de documente vs cea mai bună bază de date relațională.

Destul de des, la începutul unui proiect de dezvoltare, liderii de proiect au o bună înțelegere a cazului de utilizare, dar nu au claritate cu privire la caracteristicile specifice ale aplicației de care ar avea nevoie utilizatorii și afacerile lor. Ei ajung să fie nevoiți să parieze pe o alegere și să spere că este cea mai potrivită.

În secțiunea următoare, vom elucida diferențele dintre MongoDB și PostgreSQL pentru a vă ajuta să luați această decizie cu ușurință. Informațiile noastre se bazează pe factori cheie precum arhitectura, conformitatea ACID, extensibilitatea, replicarea, securitatea și suportul, pentru a numi câțiva.

Să ne scufundăm!

Conformitatea ACID

Una dintre cele mai esențiale caracteristici ale bazelor de date relaționale care simplifică scrierea aplicațiilor este tranzacțiile ACID. În ceea ce privește nivelurile de izolare în cadrul tranzacțiilor bazei de date, PostgreSQL utilizează în mod implicit nivelul de izolație read committed. De asemenea, permite utilizatorilor să ajusteze nivelul de izolație confirmat de citire până la nivelul de izolare serializabil.

Lucrul important de remarcat aici este că tranzacțiile permit diferite modificări ale unei baze de date fie să fie efectuate, fie să fie anulate într-un grup. Prin urmare, într-o bază de date relațională, datele ar fi modelate prin tabele părinte-copil independente într-o schemă tabelară.

Comparativ, bazele de date de documente au un timp mai ușor de executat tranzacții, deoarece adună date într-un document și, deoarece citirea și scrierea este o operațiune atomică, nu necesită o tranzacție cu mai multe documente.

MongoDB acceptă izolarea completă în timp ce un document este actualizat. Orice eroare ar declanșa operația de actualizare să revină, inversând modificarea și asigurând că clienții obțin o vizualizare consecventă a documentului.

MongoDB acceptă, de asemenea, tranzacții de baze de date în mai multe documente, permițând ca fragmente de modificări asociate să fie anulate sau comise ca grup. Datorită capacității sale de tranzacții cu mai multe documente, MongoDB este una dintre puținele baze de date care îmbină flexibilitatea, viteza și puterea modelului de document cu garanțiile ACID ale bazelor de date tradiționale.

Model de arhitectură/document

Modelul de documente MongoDB permite unui utilizator să mapeze în mod natural obiectele din codul aplicației, făcându-le mai ușor de învățat și utilizat pentru dezvoltatorii full-stack. Documentele vă oferă posibilitatea de a descrie relații ierarhice pentru a stoca cu ușurință matrice și alte structuri mai sofisticate.

Prin stocarea datelor în câmpuri precum subdocumentele și matricele imbricate, informațiile aferente din documentele JSON pot fi stocate împreună pentru acces rapid la interogare prin limbajul de interogare MongoDB.

Cu MongoDB, puteți stoca date ca documente într-o reprezentare binară cunoscută sub numele de JSON binar (BSON). Câmpurile pot diferi în funcție de documentul pentru care se adresează, prin urmare, nu este nevoie să declarați structura documentelor în sistem - documentele se auto-descriu.

Dacă trebuie să adăugați un câmp nou la un document, atunci câmpul poate fi generat fără a afecta alte documente din colecție sau actualizarea unui ORM sau a unui catalog de sistem central.

MongoDB vă oferă, de asemenea, opțiunea de validare a schemei pentru a aplica controalele de guvernare a datelor asupra fiecărei colecții. Această flexibilitate este utilă atunci când se colectează informații din mai multe surse disparate sau când se acceptă modificări ale documentelor în timp, mai ales că noua funcționalitate a aplicației este implementată în mod constant.

PostgreSQL găzduiește un model de arhitectură client-server care constă din următoarele două procese:

• Proces la nivelul clientului : Acestea sunt aplicațiile utilizate de utilizatori pentru a interacționa cu baza de date. De obicei, are o interfață de utilizator simplă și este folosit pentru a comunica între utilizator și baza de date prin intermediul API-urilor.
• Proces pe partea serverului : aceasta este aplicația „Postgres” care abordează operațiuni, conexiuni, active dinamice și statice. Un site PostgreSQL care rulează este gestionat de un Postmaster, un proces central de coordonare. Daemonul postmaster este responsabil pentru:
  • Efectuarea recuperării
  • Inițializarea serverului
  • Închiderea serverului
  • Rularea proceselor de fundal
  • Gestionarea cererilor de conectare de la clienții noi

  .

Extensibilitate

Extensibilitatea este pur și simplu calitatea de a fi proiectat pentru a permite adăugarea de noi capabilități sau funcționalități.

PostgreSQL acceptă extensibilitatea în mai multe moduri, inclusiv funcții și proceduri stocate. Ceea ce face PostgreSQL extins sunt operațiunile sale bazate pe catalog.

Bazele de date relaționale stochează adesea informații despre tabele, baze de date, coloane etc. în cataloagele de sistem. Aceste „dicționare de date” apar utilizatorului ca tabele, dar au informații stocate intern de sistemul de baze de date.

PostgreSQL stochează informațiile despre coloane și tabele, împreună cu informații despre tipurile de date, funcțiile și metodele de acces prezente.

Mai sunt: ​​PostgreSQL poate încorpora și codul scris de utilizator în sine prin încărcare dinamică. Adesea, utilizatorii pot necesita anumite funcționalități care pot fi implementate prin biblioteci partajate. Utilizatorii pot specifica pur și simplu fișierul de cod și PostgreSQL îl va încărca după cum este necesar, făcându-l astfel unic potrivit pentru prototiparea rapidă a noilor aplicații.

Pe de altă parte, MongoDB a devenit în cele din urmă extensibil, permițând utilizatorilor să-și creeze funcțiile și să le folosească în cadru. Este echivalent cu funcțiile definite de utilizator (UDF) care permit utilizatorilor bazelor de date relaționale (cum ar fi PostgreSQL) să extindă instrucțiunile SQL.

În plus, atât PostgreSQL, cât și MongoDB acceptă mai multe extensii și plugin-uri, cum ar fi Adminer, pentru gestionarea bazelor de date.

Colaborare și agilitate

MongoDB are un model de document, ceea ce face colaborarea și dezvoltarea mai ușor și mai rapid de implementat. MongoDB folosește în esență JSON sau BSON pentru a-și stoca datele ca documente.

BSON include mai multe tipuri de date care nu sunt prezente în datele JSON, cum ar fi DateTime , long , int și matrice de byte , care ajută la gestionarea datelor mai eficient, deoarece ar fi mai specifice în funcție de tipul de date, în loc să gestioneze totul ca un tip de „număr” universal. Face ca interogările să se execute mai rapid, deoarece sunt într-un format de serializare care arhivează eficient documentele asemănătoare JSON.

BSON omite cheile care nu sunt utile pentru interogare, făcând astfel mai rapidă recuperarea datelor. Un utilizator ar putea defini în continuare structura documentului și poate întreprinde o anumită dezvoltare prin introducerea de noi câmpuri, reelaborarea datelor sau dezvoltând-o ori de câte ori consideră necesar.

Această flexibilitate este un avantaj imens pentru MongoDB, deoarece ajută la evitarea întârzierilor cauzate de solicitarea administratorului să restructureze declarațiile limbajului de definire a datelor și apoi pornind de la zero prin recrearea sau reîncărcarea unei baze de date.

MongoDB facilitează, de asemenea, colaborarea între dezvoltatori sau echipe, prin urmare, nu este nevoie de intermediere sau de comunicare complicată între echipe.

Când vine vorba de colaborare, PostgreSQL include privilegii la nivel de utilizator, moștenire de rol și privilegii la nivel de tabel. Puteți gestiona utilizatorii și le puteți acorda privilegii de citire și scriere.

Mai mult, puteți revizui diverse grupuri sau activități de acces la date ale utilizatorilor cu opțiunea de auditare care oferă un nivel suplimentar de securitate. Cu toate acestea, PostgreSQL nu este la fel de rapid ca MongoDB, deoarece este o bază de date relațională care stochează date în rânduri și coloane.

Asistență pentru chei străine

O caracteristică cheie care diferențiază MongoDB de PostgreSQL este abordarea sa de stocare a datelor.

Deoarece este non-relațional, MongoDB folosește colecții în loc de tabele. O cheie externă este pur și simplu un set de atribute dintr-un tabel care se referă la cheia primară a altui tabel. Cheia externă leagă aceste două tabele între ele.

Deoarece nu există tabele în MongoDB, nici în MongoDB nu există chei străine; prin urmare, nu există constrângeri de cheie străină. Cu toate acestea, MongoDB are un standard DBRef care ajută la standardizarea creării referințelor.

Pe de altă parte, PostgreSQL acceptă chei străine deoarece este compatibil cu SQL. Prin activarea constrângerilor de cheie străină, PostgreSQL poate opri inserarea datelor nevalide în coloanele de cheie străină.

Partiționare și partajare

Partiționarea și shardingul se referă în esență la împărțirea seturilor mari de date în subseturi mai mici. Partajarea implică faptul că datele sunt stocate pe mai multe computere, în timp ce partiționarea grupează aceste date într-o singură instanță a bazei de date.

MongoDB este scalabil datorită partiționării datelor între instanțele din cluster. Nu împarte documentele în bucăți, deoarece acestea sunt unități independente, ceea ce face mai ușoară distribuirea lor pe diverse servere, în timp ce datele sunt păstrate local.

Datele pot fi distribuite cu ușurință în diferite regiuni prin intermediul serviciului cloud MongoDB Atlas. De asemenea, puteți alege să le stocați în mod constant în anumite regiuni sau regiuni globale pentru a asigura o latență redusă.

Începând cu versiunea 5.0, MongoDB a inclus o caracteristică de redistribuire „în direct” care este o economie majoră de timp, deoarece trebuie doar să setați o politică. Baza de date poate redistribui automat datele atunci când vine momentul.

Anterior, puteai să faci acest lucru fără a da jos sistemul, dar procesul a fost complicat și riscant. În timp ce MongoDB a avut geo-partiționare globală de ceva timp, datele creșteau în diferite țări cu ritmuri diferite. Recondiționarea live ar putea fi benefică pentru datele care trebuie să rămână locale într-o țară.

Pe de altă parte, PostgreSQL acceptă partiționarea declarativă, care este în esență o modalitate de a specifica modul de împărțire a unui tabel în partiții. Tabelul care este împărțit se numește tabel partiționat, specificația constă în metoda de partiționare, iar lista de coloane sau expresii care trebuie utilizate se numește cheie de partiție.

Puteți implementa partiționarea printr-un interval, în care tabelul poate fi partiționat după intervale definite de o coloană cheie sau un set de coloane, fără suprapunere între intervalele de valori atribuite diferitelor partiții.

De asemenea, puteți implementa partiționarea listelor în care tabelul este partiționat conform valorilor cheie specificate.

Replicare

Replicarea este procesul de creare a unei copii a aceluiași set de date pe mai multe servere. Acesta permite administratorilor de baze de date să ofere o redundanță ridicată a datelor și o disponibilitate ridicată a datelor.

Pentru MongoDB, acest lucru se realizează prin utilizarea unui „set de replicare” - un cluster sincronizat format din trei sau mai multe servere care continuă să reproducă datele între ele. Acest lucru oferă redundanță și protecție împotriva oricărui timp de nefuncționare care ar putea apărea în cazul unei întreruperi programate pentru întreținere sau a unei defecțiuni a sistemului, crescând astfel toleranța la erori a bazei de date.

Seturile de replică pot fi implementate și în diferite centre de date, deoarece ar fi utile în cazul întreruperilor regionale. Acest lucru poate fi realizat de MongoDB Atlas, ceea ce face construirea și configurarea acestor clustere mai simplă și mai rapidă.

PostgreSQL oferă replicare primară-secundară. Jurnalele de scriere anticipată permit partajarea modificărilor făcute cu nodurile de replică, făcând astfel posibilă replicarea asincronă. Alte tipuri de replici includ replicarea logică, replicarea în flux și replicarea fizică.

Indici

Indecșii sunt obiecte sau structuri care ne permit să recuperăm mai rapid anumite rânduri sau date.

PostgreSQL oferă o gamă de tipuri unice de index pentru a se potrivi eficient cu orice sarcină de lucru de interogare. Tehnicile sale de indexare includ arborele B, multicoloană și expresii. În plus, tehnicile de indexare parțială și avansată, cum ar fi GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, indici de acoperire și filtre de înflorire pot fi, de asemenea, implementate în PostgreSQL.

Pe de altă parte, MongoDB vă permite să stocați date în orice structură care poate fi accesată rapid prin indexare, indiferent cât de adânc sunt imbricate în matrice sau subdocumente.

Limbă și sintaxă

Atât MongoDB, cât și PostgreSQL acceptă o varietate de limbi.

MongoDB oferă suport pentru drivere pentru unele dintre cele mai bune limbaje de baze de date, cum ar fi Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js și multe altele. Aceste biblioteci și drivere MongoDB acceptă toate caracteristicile MongoDB, oferind performanță ridicată și scalabilitate în toate aplicațiile.

PostgreSQL acceptă mai multe limbaje procedurale cu o distribuție de bază precum PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl și PL/Tcl împreună cu alte limbaje dezvoltate și menținute în afara distribuției de bază PostgreSQL, cum ar fi PL/Java, PL/PHP și PL/ Rubin.

Normalizare

Normalizarea este procesul de structurare a unei baze de date relaționale pentru a reduce redundanța datelor, a minimiza anomaliile în modificarea datelor și pentru a îmbunătăți integritatea datelor.

MongoDB poate face față atât modelelor de date normalizate, cât și denormalizate (cunoscute și ca modele încorporate).

Modelele încorporate permit aplicațiilor să stocheze informații aferente în aceeași înregistrare a bazei de date, ceea ce ar oferi performanțe mai bune pentru operațiunile de citire și capacitatea de a prelua date aferente într-o singură operațiune de bază de date.

În plus, puteți actualiza datele asociate într-o singură operațiune de scriere atomică, în timp ce aplicațiile emit mai puține interogări pentru a finaliza operațiunile comune. Documentele din MongoDB pentru modelul de date încorporate trebuie să fie mai mici decât dimensiunea maximă a documentului BSON (16 MB).

Modelele de date normalizate descriu relațiile folosind referințe între documente. Acest lucru ar fi benefic de utilizat atunci când încorporarea poate duce la duplicarea datelor, dar avantajele insuficiente ale performanței de citire depășesc implicațiile dublărilor.

Cu toate acestea, procesul de denormalizare cauzează de obicei un consum mare de memorie atunci când datele normalizate anterior dintr-o bază de date sunt grupate pentru a crește performanța.

Schemele PostgreSQL au o relație identificată. Structura poate fi identificată cu o relație 1:1, 1:mulți sau multe:1. Normalizarea datelor ar putea fi foarte benefică, deoarece elimină copiile redundante ale datelor, asigurând astfel și integritatea.

Performanţă

Evaluarea performanței a două sisteme de baze de date diferite este o provocare, deoarece atât MongoDB, cât și PostgreSQL au moduri diferite de stocare și recuperare a datelor.

MongoDB a fost construit pentru a se extinde pe orizontală, deoarece adesea își combină puterea cu mașini suplimentare și nu se bazează pe puterea de procesare. Este capabil să alimenteze aplicații masive, indiferent dacă acestea sunt măsurate de dimensiunile datelor sau de utilizatori.

MongoDB poate găzdui, de asemenea, cazuri de utilizare care necesită execuția rapidă a interogărilor și poate gestiona o cantitate mare de date. Ar putea încorpora sute de mașini în general.

Începând cu MongoDB 4.4, interogările implementate în seturi de replici produc performanțe îmbunătățite și previzibile prin citiri „acoperite”. Aceste citiri sunt direcționate către mai multe noduri din setul de replică până când cel mai rapid nod răspunde.

PostgreSQL, deși nu este la fel de rapid ca MongoDB în ceea ce privește viteza de inserare brută, excelează în ceea ce privește conformitatea ACID. Tranzacțiile sunt procesate în siguranță și fiabil, permițând unei întregi tranzacții să eșueze în loc să execute o scriere care a reușit parțial.

MongoDB a început abia recent (cu versiunea 4) să accepte tranzacții ACID similare bazelor de date SQL.

Spre deosebire de MongoDB, PostgreSQL depinde de o strategie de extindere (scalare verticală) pentru volumele de date și scrierile de scalare. Se realizează prin adăugarea mai multor resurse hardware, cum ar fi discuri, procesoare și memorie la un nod de bază de date existent.

Cu toate acestea, PostgreSQL a depus unele eforturi pentru optimizarea performanței, inclusiv un planificator de interogări matur, compilarea just-in-time (JIT) de expresii, partiționarea tabelelor și paralelizarea interogărilor citite.

Preț

PostgreSQL este complet gratuit și open-source. Prin urmare, oricine poate folosi funcțiile sale și poate face modificări codului cu ușurință atunci când este necesar.

MongoDB este, de asemenea, un instrument open-source. Cu toate acestea, MongoDB are și alte opțiuni, cum ar fi Enterprise și Atlas (pentru cloud), care au prețuri diferite. Este oferit un model de prețuri on-premise pentru ediția pentru întreprinderi MongoDB.

Mongo RealmDB este disponibil gratuit pentru toți utilizatorii Atlas pentru evaluare și utilizare ușoară, permițând dezvoltatorilor să creeze și să lanseze aplicații mobile.

Migrarea datelor poate genera, de asemenea, cheltuieli generale; totuși, acesta este standard, indiferent de baza de date pe care ați implementat-o ​​în sistemul dumneavoastră.

Procesarea interogărilor

PostgreSQL folosește modelul bazei de date relaționale care depinde de stocarea datelor în tabele și de utilizarea limbajului de interogare structurat (SQL) pentru accesul la baza de date. Comenzile SQL pot fi introduse folosind terminalul PostgreSQL psql . Are o facilitate de obiect mare, care oferă acces în stil flux la datele utilizatorului care sunt stocate într-o structură specială de obiecte mari.

Înainte de a adăuga datele, schema bazei de date trebuie construită pentru a obține o înțelegere clară a relațiilor de date pentru a procesa interogările. Informațiile înrudite pot fi stocate în tabele separate în baza de date. Acesta poate fi accesat prin chei străine și uniuni.

Poate fi dificil să ajustați structura bazei de date odată ce aceasta este încărcată. Are nevoie de mai multe echipe în dezvoltare, operațiuni și administratorul bazei de date pentru a coordona cu atenție modificările făcute în structură.

Pe de altă parte, structura de date a MongoDB nu trebuie să fie planificată în avans, deoarece se ocupă în esență de date nestructurate. Structura datelor este, de asemenea, mult mai ușor de ajustat.

Dezvoltatorii pot alege ceea ce este esențial în aplicație și pot face modificările necesare. MongoDB folosește MQL, care poate fi folosit pentru a lucra cu documente în MongoDB și pentru a extrage date, oferind în același timp flexibilitatea și puterea pe care SQL le face.

MongoDB procesează datele ca documente JSON. Puteți căuta și câmpurile din documentul JSON. Astfel, MongoDB este destul de util în cazurile în care doriți să stocați documente într-un câmp de date flexibil.

În timp ce PostgreSQL utilizează funcția GROUP_BY pentru a procesa și a rula interogări agregate, MongoDB utilizează de obicei conducte de agregare pentru a-și procesa interogările.

Cu toate acestea, un dezavantaj major al MongoDB este că nu vă puteți alătura cu ușurință la mese. În PostgreSQL, este simplificat cu o instrucțiune JOIN.

MongoDB a încercat să rezolve acest lucru prin introducerea unor tipuri de date multidimensionale în care puteți încorpora un depozit de documente în altul. Cu toate acestea, este dezorganizat și nu la fel de elegant ca funcția simplă de join pe care o încorporează PostgreSQL.

Securitate

Când vine vorba de securitate, PostgreSQL depășește MongoDB. Regulile stricte care guvernează structura bazei de date permit PostgreSQL să fie o bază de date foarte sigură, prin urmare poate fi fiabilă pentru a fi utilizată pentru sistemele bancare.

PostgreSQL oferă o mulțime de metode de autentificare, inclusiv un modul de autentificare conectabil (PAM) și un protocol ușor de acces la directoare (LDAP), care reduc suprafața de atac a serverelor. De asemenea, asigură protecție la nivel de server prin autentificare bazată pe gazdă și autentificare prin certificat.

În plus, PostgreSQL oferă criptarea datelor și vă permite să utilizați certificate SSL atunci când datele dvs. trec prin web sau pe autostrăzile din rețeaua publică. PostgreSQL vă permite, de asemenea, să implementați instrumentele de autentificare cu certificat de client (CCA) ca opțiune și să utilizați funcții criptogenice pentru a stoca date criptate în PostgreSQL.

Cu toate acestea, nivelul de securitate al PostgreSQL poate diferi de la un sistem cloud la altul, chiar dacă este aceeași bază de date.

MongoDB Atlas funcționează în același mod cu cei mai mari trei furnizori de cloud, facilitând migrarea între mai multe cloud.

În plus, MongoDB are criptare la nivel de client și la nivel de câmp, care permite utilizatorilor să cripteze datele înainte de a le trimite la baza de date prin intermediul rețelei. Cu toate acestea, deoarece datele sunt stocate în perechi cheie-valoare într-o singură înregistrare, îi lipsește securitatea cu care se lăuda PostgreSQL; Accentul principal al MongoDB rămâne pe viteză.

Suport și comunitate

PostgreSQL este complet open-source și susținut de comunitatea sa, ceea ce îl întărește ca un ecosistem complet. PostgreSQL lansează frecvent versiuni actualizate în mod regulat, iar dezvoltatorii, entuziaștii sau companiile terțe oferă suport și încearcă să dezvolte sistemul prin remedierea erorilor sau făcând ușoare modificări sistemului bazei de date.

La fel ca PostgreSQL, MongoDB are, de asemenea, un forum comunitar care le permite utilizatorilor să se conecteze cu alți utilizatori și să primească răspuns la întrebările lor generale. Suportul pentru întreprinderi MongoDB poate include în plus o bază extinsă de cunoștințe cu cazuri de utilizare, tutoriale detaliate, note tehnice despre optimizări și cele mai bune practici.

În plus, există cursuri online cu instruire și certificări oferite de MongoDB, gratuit.

Provocări

Deși am discutat despre caracteristicile atât ale MongoDB, cât și ale PostgreSQL, care le fac un succes în rândul dezvoltatorilor, au și o parte echitabilă de puncte slabe.

MongoDB tinde să se concentreze pe operarea rapidă a datelor, dar îi lipsește securitatea datelor pe care PostgreSQL pare să o posede. Este destul de dificil pentru memorie, deoarece procesul de denormalizare duce de obicei la un consum mare de memorie.

În plus, deoarece nu există suport pentru alăturari, bazele de date MongoDB sunt supraalimentate cu date - uneori duplicate -, prin urmare, încarcă foarte mult memoria. MongoDB a încercat, de asemenea, să includă interpretarea în alte limbaje de interogare ca parte a extensibilității sale; cu toate acestea, poate încetini performanța, deoarece baza de date nu a fost construită inițial pentru a se ocupa de modele de date relaționale.

Traducerea interogărilor SQL în MongoDB poate dura mai mult timp pentru a utiliza motorul, ceea ce ar putea întârzia implementarea și dezvoltarea.

Pe de altă parte, în timp ce PostgreSQL este ușor de instalat și este adaptabil la aproape toate platformele, eficiența sa poate diferi de la o platformă la alta. Mai mult, nu are instrumente de revizuire sau instrumente de raportare care ar putea arăta starea actuală a bazei de date. Este posibil să fie necesar să verificați baza de date în mod continuu dacă ceva nu decurge conform planului pentru a evita observarea unui eșec când este prea târziu.

PostgreSQL este, de asemenea, puțin mai lent, deoarece se concentrează pe compatibilitate. Deși s-au făcut eforturi pentru a îmbunătăți viteza PostgreSQL, modificările necesită încă puțin mai mult lucru.

MongoDB vs PostgreSQL: pe care ar trebui să alegi?

MongoDB este o bază de date non-relațională, în timp ce PostgreSQL este o bază de date relațională. În timp ce bazele de date NoSQL lucrează la stocarea datelor în perechi cheie-valoare ca o singură înregistrare, bazele de date relaționale stochează date pe tabele diferite.

Dacă acordați prioritate integrării mai rapide a datelor și scalabilității pe mai multe servere, MongoDB ar putea fi o alegere potrivită pentru afacerea dvs.

MongoDB poate funcționa cel mai bine atunci când este integrat într-o platformă de analiză, deoarece viteza MongoDB oferă performanțe dinamice care pot ajuta la urmărirea comportamentului utilizatorului în timp real. De asemenea, poate fi foarte benefic pentru afacerea dvs. dacă se întâmplă să dețineți o aplicație web ocupată care nu depinde de o schemă structurată precum New York Times (care, de fapt, folosește MongoDB) sau pentru cataloage de produse de care aveți nevoie. pentru a stoca mai multe obiecte cu diverse colecții de atribute.

Pe de altă parte, PostgreSQL este o potrivire perfectă pentru analiza și depozitarea datelor. Dacă construiți un instrument de automatizare a bazelor de date sau o aplicație bancară în care preferați ca securitatea datelor și garanțiile tranzacționale să fie aplicate, PostgreSQL ar putea fi potrivit.
MongoDB sau PostgreSQL? Aflați mai multe cu acest ghid Faceți clic pentru a trimite un Tweet

rezumat

Pentru a rezuma, până acum, am acoperit detaliile de bază ale PostgreSQL și MongoDB deopotrivă. Am discutat despre istoria lor, caracteristicile cheie și ce le face diferite.

În timp ce atât PostgreSQL, cât și MongoDB creează baze de date uimitoare, în cele din urmă se rezumă la a alege ceea ce este potrivit pentru afacerea ta.

Între PostgreSQL și MongoDB, ce bază de date preferați? Spune-ne în comentarii!