MongoDB 與 PostgreSQL：15 個關鍵差異

已發表: 2022-06-15

在開始一個新項目時，開發人員可能會遇到的一個難題是選擇堆棧。 專注於解決問題的正確技術可能是一種令人傷腦筋的經歷。 尤其是數據庫可能很難解決，尤其是當您不清楚如何使用您的數據時。

由於數據庫是軟件開發的基本基礎，並且它們用於構建各種類型和規模的項目的各種目的，因此有助於了解數據庫的重要性，以便為您的堆棧選擇合適的數據庫結構。

本文將通過探索兩個出色的數據庫管理系統 MongoDB 和 PostgreSQL 之間的差異來幫助您選擇正確的開源數據庫。


什麼是 MongoDB？

MongoDB 徽標，在直立的綠葉旁邊顯示文本。
MongoDB 徽標。 （圖片來源：Mecdata）

MongoDB 是一個跨平台、開源的非關係型數據庫，於 2009 年 2 月 11 日發布。它以使用帶有可選模式的類 JSON 文檔而聞名。

MongoDB 被認為是市場上最先進的雲數據庫服務之一，具有無與倫比的跨 Azure、AWS 和 Google Cloud 的數據移動​​性和分佈，內置自動化工作負載和資源優化。

它還允許您使用 Atlas CLI、UI 或基礎架構即服務 (IaaS) 資源提供程序在幾分鐘內創建雲數據庫。

使用 MongoDB Atlas，隨著新功能進入管道，您可以保持應用程序運行以跟上激增的流量。 MongoDB Atlas 為其用戶提供高級數據庫優化工具，以便您始終擁有持續構建所需的數據庫資源。

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主要特點

以下是 MongoDB 的一些關鍵特性，使其躋身市場上最好的非關係數據庫之列：

  • 性能建議：隨著您的應用程序的發展，MongoDB 將幫助您提供最佳的按需模式設計實踐，以實現最高效率。
  • 多雲集群：使用 MongoDB，您可以啟用同時利用兩個或更多雲的彈性和強大的應用程序。
  • 負載平衡：MongoDB 促進控制並發處理多個客戶端請求並行處理其他服務器。 這有助於減少每台服務器的負載，同時確保數據一致性和正常運行時間，並允許可擴展的應用程序。

用例

MongoDB 被全球數以千計的組織用於數據存儲需求或作為其應用程序的數據庫服務。

MongoDB 在以下方面發揮著關鍵作用：

  • 內容管理：使用 MongoDB，您可以在單個數據庫中提供和存儲任何類型的內容、構建任何功能以及編織任何類型的數據。 MongoDB 通過商用硬件和更高效的團隊為您的成功做好準備，使您的項目成本降低 10%，同時提供構建內容豐富的應用程序所需的所有功能。
  • 支付：如果您正在開發一種新的支付產品，MongoDB 的數據敏捷性將使該新產品能夠快速進入市場，而您不必擔心數據碎片等不必要的複雜性。 即使您正在領導一家嘗試對其支付生態系統進行現代化改造的成熟企業，您也可以利用 MongoDB 的靈活性將其用作整合的運營數據層，從而允許您使用現有數據構建新產品和服務，而無需冒險的千篇一律的解決方案。
  • 個性化：MongoDB 允許您實時個性化數百萬客戶的體驗，具有針對性優惠、定制主頁和社交媒體網絡登錄等功能。 您甚至可以直接針對您的數據運行複雜的查詢，而無需擔心轉換、提取和加載。
  • 大型機卸載：您可以使用 MongoDB 輕鬆地將工作負載移出大型機。 大型機卸載是將常用的大型機數據複製到構建在 MongoDB 上的操作數據層 (ODL) 的過程，操作可以從消費應用程序重定向。

什麼是 PostgreSQL？

PostgreSQL 徽標，顯示黑色和白色輪廓的程式化藍色大像頭下方的文本。
PostgreSQL 徽標。 （圖片來源：Uberconf）

儘管 NoSQL 數據庫很受歡迎，但關係數據庫因其健壯性和強大的查詢能力而繼續與各種應用程序相關。

在數據結構不經常更改的情況下，關係數據庫非常適合運行複雜的查詢和基於數據的報告。 與 SQL Server 和 Oracle 等獲得許可的同時代數據庫相比，PostgreSQL 等開源數據庫作為穩定的生產級數據庫提供了一種經濟高效的替代方案。

PostgreSQL 是一個高度穩定的數據庫管理系統，以 20 多年的社區發展為後盾，使其具有高度的完整性、彈性和正確性。 您可以將 PostgreSQL 用作各種移動、地理空間、分析和 Web 應用程序的主要數據倉庫或數據源。

PostgreSQL 也沒有許可成本，消除了過度部署的風險。 其專門的愛好者和貢獻者小組定期發現錯誤和解決方案，為數據庫系統的整體安全性做出貢獻。

主要特點

以下是 PostgreSQL 的一些顯著特性，使其成為當今使用最廣泛的數據庫之一：

  • 非原子列：關係模型的主要約束之一是列必須是原子的。 然而，PostgreSQL 沒有這個約束，並且允許列具有查詢可以輕鬆訪問的子值。
  • 支持 JSON 數據：查詢和存儲 JSON 的能力允許 PostgreSQL 也可以運行 NoSQL 工作負載——例如，如果您正在設計一個數據庫來存儲來自多個傳感器的數據並且您不確定您需要的特定列支持各種傳感器。 在這種情況下，您可以構建一個表，其中一列是 JSON，以存儲不斷變化或非結構化的數據。
  • 窗口函數：PostgreSQL 窗口函數在使它們成為分析應用程序的最愛方面發揮著不可或缺的作用。 使用窗口函數，您可以執行跨越多行的函數並返回相同數量的行。 窗口函數與聚合函數的不同之處在於聚合函數在聚合後只能返回單行。

用例

以下是 PostgreSQL 派上用場的一些用例：

  • 聯合中心數據庫：PostgreSQL 的 JSON 支持和外部數據包裝器允許它與其他數據存儲（包括 NoSQL 類型）連接，並充當多語言數據庫系統的聯合中心。
  • 科學數據：科學和​​研究項目可以產生數 TB 的數據，這些數據必須得到最有效和最有益的管理。 PostgreSQL 提供了一個出色的 SQL 引擎和強大的分析能力，這使得處理大量數據變得輕而易舉。
  • 製造業：各種世界級的工業製造商利用 PostgreSQL 通過以客戶為中心的流程來加速創新和推動增長，同時通過使用 PostgreSQL 作為存儲後端來優化供應鏈性能。
  • LAPP 開源堆棧：作為 LAMP 堆棧的強大替代方案的一部分，PostgreSQL 可以運行動態應用程序和網站。 LAPP 代表 Linux、Apache、PostgreSQL、Python、PHP 和 Perl。

MongoDB 與 PostgreSQL：頭對頭比較

真正的問題不是 MongoDB 與 PostgreSQL，而是最好的文檔數據庫與最好的關係數據庫。

很多時候，在開發項目開始時，項目負責人對用例有很好的把握，但不清楚他們的用戶和業務需要的特定應用程序功能。 他們最終不得不押註一個選擇，並希望它是最合適的。

在下一節中，我們將闡明 MongoDB 和 PostgreSQL 之間的差異，以幫助您輕鬆做出決定。 我們的信息基於架構、ACID 合規性、可擴展性、複製、安全性和支持等關鍵因素。

讓我們潛入吧！

酸合規

使編寫應用程序更簡單的關係數據庫最關鍵的特性之一是 ACID 事務。 就數據庫事務中的隔離級別而言，PostgreSQL 默認使用讀提交隔離級別。 它還允許用戶將讀取提交的隔離級別調整到可序列化的隔離級別。

這裡要注意的重要一點是，事務允許在組中對數據庫進行各種更改或回滾。 因此，在關係數據庫中，數據將在表格模式中跨獨立的父子表建模。

相比之下，文檔數據庫更容易執行事務，因為它們會整理文檔中的數據，並且由於讀寫是原子操作，因此不需要多文檔事務。

MongoDB 在更新文檔時支持完全隔離。 任何錯誤都會觸發更新操作回滾，撤消更改並確保客戶端獲得一致的文檔視圖。

MongoDB 還支持跨多個文檔的數據庫事務，允許將一些相關更改作為一個組回滾或提交。 由於其多文檔事務能力，MongoDB 是少數幾個將文檔模型的靈活性、速度和功能與傳統數據庫的 ACID 保證結合起來的數據庫之一。

架構/文檔模型

MongoDB 的文檔模型允許用戶自然地映射到應用程序代碼中的對象，使全棧開發人員更容易學習和使用。 文檔使您能夠描述層次關係以輕鬆存儲數組和其他更複雜的結構。

通過將數據存儲在嵌套子文檔和數組等字段中，可以將JSON文檔中的相關信息存儲在一起，以便通過MongoDB查詢語言進行快速查詢訪問。

使用 MongoDB，您可以將數據存儲為二進製表示形式的文檔，稱為二進制 JSON (BSON)。 字段可以根據它所服務的文檔而有所不同，因此，無需向系統聲明文檔的結構——文檔是自描述的。

如果您需要向文檔添加新字段，則可以在不影響集合中的其他文檔或更新 ORM 或中央系統目錄的情況下生成該字段。

MongoDB 還為您提供模式驗證選項，以對每個集合實施數據治理控制。 當整理來自多個不同來源的信息或隨著時間的推移適應文檔中的修改時，這種靈活性會派上用場，尤其是在一致部署新的應用程序功能時。

PostgreSQL 包含一個客戶端-服務器架構模型，它由以下兩個進程組成：

  • 客戶端進程：這些是用戶用來與數據庫交互的應用程序。 通常，它具有簡單的用戶界面，用於通過 API 在用戶和數據庫之間進行通信。
  • 服務器端進程：這是處理操作、連接、動態和靜態資產的“Postgres”應用程序。 一個正在運行的 PostgreSQL 站點由一個中央協調進程 Postmaster 處理。 postmaster 守護進程負責：
    • 執行恢復
    • 初始化服務器
    • 關閉服務器
    • 運行後台進程
    • 管理來自新客戶端的連接請求

    .

可擴展性

可擴展性只是設計允許添加新功能或功能的質量。

PostgreSQL 以多種方式支持可擴展性，包括存儲函數和過程。 使 PostgreSQL 廣泛的是其目錄驅動的操作。

關係數據庫通常將有關表、數據庫、列等的信息存儲在系統目錄中。 這些“數據字典”在用戶看來是表格，但它們確實有數據庫系統內部存儲的信息。

PostgreSQL 存儲有關列和表的信息，以及有關存在的數據類型、函數和訪問方法的信息。

還有更多：PostgreSQL 還可以通過動態加載將用戶編寫的代碼合併到自身中。 通常，用戶可能需要可以通過共享庫實現的某些功能。 用戶可以簡單地指定代碼文件，PostgreSQL 會根據需要加載它，因此它非常適合新應用程序的快速原型設計。

另一方面，MongoDB 最終變得可擴展，允許用戶創建他們的函數並在框架內使用它們。 它相當於用戶定義函數 (UDF)，它允許關係數據庫（如 PostgreSQL）的用戶擴展 SQL 語句。

此外，PostgreSQL 和 MongoDB 都支持多個擴展和插件，例如用於數據庫管理的 Adminer。

協作和敏捷性

MongoDB 有一個文檔模型，使協作和開發更容易和更快地實現。 MongoDB 本質上使用 JSON 或 BSON 將其數據存儲為文檔。

BSON 包括 JSON 數據中不存在的幾種數據類型，例如DateTime 、 long 、 int和byte數組，它們有助於更有效地處理數據，因為它會根據數據類型更具體，而不是像處理通用“數字”類型那樣處理所有內容。 它使查詢執行得更快，因為它採用序列化格式，可以有效地歸檔類似 JSON 的文檔。

BSON 跳過對查詢無用的鍵，從而更快地檢索數據。 用戶可以通過引入新字段、重新處理數據或在他們認為合適的時候開發它來進一步定義文檔的結構並進行一些開發。

這種靈活性對於 MongoDB 來說是一個巨大的優勢，因為它有助於避免因要求管理員重新構建數據定義語言語句，然後通過重新創建或重新加載數據庫從頭開始而導致的延遲。

MongoDB 還使開發人員或團隊之間的協作變得容易，因此，團隊之間不需要中介或複雜的溝通。

在協作方面，PostgreSQL 包括用戶級權限、角色繼承和表級權限。 您可以管理用戶並授予他們讀寫權限。

此外，您還可以使用授予額外安全層的審核選項來查看各種組或用戶的數據訪問活動。 但是，PostgreSQL 不如 MongoDB 快，因為它是一個以行和列的形式存儲數據的關係型數據庫。

外鍵支持

將 MongoDB 與 PostgreSQL 區分開來的一個關鍵特性是其存儲數據的方法。

由於它是非關係型的，因此 MongoDB 使用集合而不是表。 外鍵只是一個表中的一組屬性，它引用另一個表的主鍵。 外鍵將這兩個表相互鏈接。

由於 MongoDB 中沒有表，因此 MongoDB 中也沒有外鍵； 因此沒有外鍵約束。 但是，MongoDB 確實有一個 DBRef 標準，它有助於標準化引用的創建。

另一方面，PostgreSQL 支持外鍵，因為它符合 SQL。 通過啟用外鍵約束，PostgreSQL 可以停止將無效數據插入外鍵列。

分區和分片

分區和分片本質上是將大型數據集分解為較小的子集。 分片意味著數據存儲在多台計算機上，而分區則將這些數據分組到單個數據庫實例中。

MongoDB 是可擴展的，因為它在集群內的實例之間分區數據。 它不會將文檔拆分為多個部分，因為它們是獨立的單元，因此在本地保存數據的同時更容易將它們分佈在各個服務器上。

數據可以通過 MongoDB Atlas 雲服務輕鬆分佈在不同的區域。 您還可以選擇將它們不斷地存儲在特定區域或全球區域中，以確保減少延遲。

從 5.0 版開始，MongoDB 包含了一個“實時”重新分片功能，它可以節省大量時間，因為您只需要設置一個策略。 數據庫可以在時機成熟時自動重新分配數據。

以前，您可以在不關閉系統的情況下這樣做，但這個過程既複雜又危險。 雖然 MongoDB 確實在一段時間內進行了全球地理分區，但不同國家/地區的數據以不同的速度增長。 實時重新分片對於必須保留在一個國家/地區本地的數據可能是有益的。

另一方面，PostgreSQL 支持聲明式分區，這本質上是一種指定如何將表劃分為分區的方法。 被劃分的表稱為分區表，規範由分區方法組成，要使用的列或表達式的列表稱為分區鍵。

您可以通過範圍實現分區，其中表可以按鍵列或列集定義的範圍進行分區，分配給不同分區的值範圍之間沒有重疊。

您還可以實現列表分區，其中根據指定的鍵值對錶進行分區。

複製

複製是在多個服務器上創建同一數據集的副本的過程。 它使數據庫管理員能夠提供高數據冗餘和高可用性數據。

對於 MongoDB，這是通過使用“副本集”來實現的——一個由三個或更多服務器組成的同步集群，這些服務器在它們之間不斷複製數據。 這提供了冗餘和保護，防止在計劃的維護中斷或系統故障的情況下可能發生的任何停機，從而提高數據庫的容錯能力。

副本集也可以跨各種數據中心實施，因為它們會在區域中斷的情況下派上用場。 這可以通過 MongoDB Atlas 來完成，這使得構建和配置這些集群更簡單、更快捷。

PostgreSQL 提供主從復制。 預寫日誌允許與副本節點共享所做的更改，從而使異步複製成為可能。 其他類型的複制包括邏輯複製、流複製和物理複製。

索引

索引是允許我們更快地檢索特定行或數據的對像或結構。

PostgreSQL 提供了一系列獨特的索引類型來有效地匹配任何查詢工作負載。 其索引技術包括 B 樹、多列和表達式。 此外，部分和高級索引技術，如 GiST、KNN Gist、SP-Gist、GIN、BRIN、覆蓋索引和布隆過濾器也可以在 PostgreSQL 中實現。

另一方面，MongoDB 允許您將數據存儲在任何可以通過索引快速訪問的結構中，無論嵌套在數組或子文檔中的深度如何。

語言和語法

MongoDB 和 PostgreSQL 都支持多種語言。

MongoDB 為 Python、R、Java、Scala、C、C++、C#、Node.js 等一些最佳數據庫語言提供驅動程序支持。 這些 MongoDB 庫和驅動程序支持 MongoDB 的所有功能，在所有應用程序中提供高性能和可擴展性。

PostgreSQL 支持幾種具有基本發行版的過程語言，如 PL/pgSQL、PL/Python、PL/Perl 和 PL/Tcl，以及在核心 PostgreSQL 發行版之外開發和維護的其他語言，如 PL/Java、PL/PHP 和 PL/紅寶石。

正常化

規範化是構建關係數據庫以減少數據冗餘、最小化數據修改異常並提高數據完整性的過程。

MongoDB 可以處理規範化和非規範化數據模型（也稱為嵌入式模型）。

嵌入式模型允許應用程序將相關信息片段存儲在同一數據庫記錄中，這將為讀取操作提供更好的性能，並能夠在單個數據庫操作中檢索相關數據。

此外，您還可以在單個原子寫入操作中更新相關數據，而應用程序發出更少的查詢來完成常見的操作。 MongoDB 中用於嵌入式數據模型的文檔必須小於最大 BSON 文檔大小 (16 MB)。

規範化數據模型使用文檔之間的引用來描述關係。 當嵌入可能導致數據重複但讀取性能優勢不足超過重複的影響時，這將是有益的。

但是，當對數據庫中先前規範化的數據進行分組以提高性能時，非規範化過程通常會導致高內存消耗。

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PostgreSQL 模式具有已識別的關係。 該結構可以用 1:1、1:many 或 many:1 關係來標識。 數據的規範化可能非常有益，因為它刪除了數據的冗余副本，從而也確保了完整性。

表現

評估兩個不同數據庫系統的性能具有挑戰性，因為 MongoDB 和 PostgreSQL 都有不同的存儲和檢索數據的方式。

MongoDB 是為橫向擴展而構建的，因為它通常將其功能與其他機器相結合，並且不依賴於處理能力。 它能夠為大量應用程序提供動力，無論它是按數據大小或用戶衡量的。

MongoDB 還可以適應需要快速執行查詢並可以處理大量數據的用例。 它可以整合數百台機器。

從 MongoDB 4.4 開始，針對副本集實現的查詢通過“對沖”讀取產生了改進和可預測的性能。 這些讀取被定向到副本集中的多個節點，直到最快的節點回复。

PostgreSQL 雖然在原始插入速度方面不如 MongoDB，但在 ACID 合規性方面表現出色。 事務被安全可靠地處理，允許整個事務失敗，而不是執行部分成功的寫入。

MongoDB 直到最近（第 4 版）才開始支持類似於 SQL 數據庫的 ACID 事務。

與 MongoDB 不同，PostgreSQL 依賴於數據量和擴展寫入的擴展策略（垂直擴展）。 它是通過向現有數據庫節點添加更多硬件資源（如磁盤、CPU 和內存）來執行的。

但是，PostgreSQL 在性能優化方面做了一些努力，包括成熟的查詢計劃器、表達式的即時 (JIT) 編譯、表分區和讀取查詢的並行化。

價格

PostgreSQL 完全免費且開源。 因此，任何人都可以使用它的功能並在必要時輕鬆修改代碼。

MongoDB 也是一個開源工具。 但是，MongoDB 確實有其他選項，例如企業和 Atlas（用於雲），它們的價格各不相同。 為 MongoDB 企業版提供了本地定價模型。

Mongo RealmDB 向所有 Atlas 用戶免費提供評估和輕量級使用，使開發人員能夠構建和發布移動應用程序。

MongoDB Realm 定價選項計算、同步、請求和傳輸以表格格式列出。
Mongo RealmDB 的定價選項。 （圖片來源：MongoDB 定價）

數據遷移也可能產生開銷； 但是，無論您在系統中實現的數據庫如何，這都是標準的。

查詢處理

PostgreSQL 使用關係數據庫模型，該模型依賴於將數據存儲在表中並利用結構化查詢語言 (SQL) 進行數據庫訪問。 可以使用 PostgreSQL 終端psql輸入 SQL 命令。 它有一個大對象工具，它提供對存儲在特殊大對象結構中的用戶數據的流式訪問。

在添加數據之前，必須建立數據庫模式以清楚地了解數據關係以處理查詢。 相關信息可以存儲在數據庫中的單獨表中。 這可以通過外鍵和連接訪問。

加載後很難調整數據庫的結構。 它需要幾個開發團隊、運營團隊和數據庫管理員來仔細協調對結構所做的更改。

另一方面，MongoDB 的數據結構不需要提前規劃，因為它本質上是處理非結構化數據。 數據結構也更容易調整。

開發人員可以選擇應用程序中的基本內容並進行所需的更改。 MongoDB 使用 MQL，它可用於處理 MongoDB 中的文檔並提取數據，同時提供 SQL 所具有的靈活性和強大功能。

MongoDB 將數據處理為 JSON 文檔。 您也可以查詢 JSON 文檔中的字段。 因此，在您希望將文檔存儲在靈活的數據字段中的情況下，MongoDB 非常有用。

雖然 PostgreSQL 使用GROUP_BY函數來處理和運行聚合查詢，但 MongoDB 通常使用聚合管道來處理其查詢。

然而，MongoDB 的一個主要缺點是您不能輕鬆地連接表。 在 PostgreSQL 中，它通過 JOIN 語句變得簡單。

MongoDB 試圖通過引入多維數據類型來解決這個問題，您可以在其中將一個文檔存儲嵌入到另一個文檔存儲中。 然而，它是雜亂無章的，不如 PostgreSQL 合併的簡單join函數那麼優雅。

安全

在安全性方面，PostgreSQL 勝過 MongoDB。 管理數據庫結構的嚴格規則使 PostgreSQL 成為一個非常安全的數據庫，因此它可以可靠地用於銀行系統。

PostgreSQL 提供了大量的身份驗證方法，包括可插拔身份驗證模塊 (PAM) 和輕量級目錄訪問協議 (LDAP)，它們可以減少服務器的攻擊面。 它還通過基於主機的身份驗證和證書身份驗證確保服務器級別的保護。

此外，PostgreSQL 提供數據加密，並允許您在數據通過 Web 或公共網絡高速公路傳輸時使用 SSL 證書。 PostgreSQL 還使您可以選擇實施客戶端證書身份驗證 (CCA) 工具，並使用加密函數將加密數據存儲在 PostgreSQL 中。

但是，PostgreSQL 的安全級別可能因一個雲系統而異，即使它是同一個數據庫。

MongoDB Atlas 在三大雲提供商之間執行相同的方式，使多個雲之間的遷移更容易。

此外，MongoDB 具有客戶端和字段級加密，使用戶能夠在通過網絡將數據發送到數據庫之前對其進行加密。 但是，由於數據以鍵值對的形式存儲在一條記錄中，因此缺乏 PostgreSQL 所擁有的安全性； MongoDB 的主要關注點仍然是速度。

支持與社區

PostgreSQL 完全開源並得到其社區的支持，這加強了它作為一個完整的生態系統。 PostgreSQL 經常定期發布更新版本，開發者、愛好者或第三方公司提供支持，並嘗試通過修復錯誤或對數據庫系統稍作修改來開發系統。

與 PostgreSQL 一樣，MongoDB 也有一個社區論壇，使用戶能夠與其他幾個用戶聯繫並回答他們的一般查詢。 MongoDB 企業支持還可以包括包含用例、詳細教程、優化技術說明和最佳實踐的廣泛知識庫。

此外，還有由 MongoDB 免費提供的帶有培訓和認證的在線課程。

挑戰

雖然我們已經討論了 MongoDB 和 PostgreSQL 的特性，這些特性使它們受到開發人員的歡迎，但它們也確實存在相當多的弱點。

MongoDB 傾向於專注於快速數據操作，但缺乏 PostgreSQL 似乎擁有的數據安全性。 它對內存的要求很高，因為非規範化過程通常會導致高內存消耗。

此外，由於不支持連接，MongoDB 數據庫的數據供過於求——有時是重複的——因此給內存帶來了沉重的負擔。 MongoDB 還嘗試將解釋包括到其他查詢語言中，​​作為其可擴展性的一部分。 但是，它可能會降低其性能，因為數據庫最初不是為處理關係數據模型而構建的。

將 SQL 轉換為 MongoDB 查詢可能需要額外的時間來使用引擎，這可能會延遲部署和開發。

另一方面，雖然 PostgreSQL 易於安裝且適用於幾乎所有平台，但其效率可能因平台而異。 此外，它沒有可以顯示數據庫當前狀況的修訂工具或報告工具。 如果某些事情沒有按計劃進行，您可能必須不斷檢查數據庫，以避免在為時已晚時發現故障。

PostgreSQL 也有點慢，因為它專注於兼容性。 儘管已經努力提高 PostgreSQL 的速度，但修改仍然需要更多的工作。

MongoDB vs PostgreSQL：你應該選擇哪個？

MongoDB 是一個非關係型數據庫，而 PostgreSQL 是一個關係型數據庫。 NoSQL 數據庫致力於將鍵值對中的數據存儲為一條記錄，而關係數據庫將數據存儲在不同的表中。

如果您優先考慮跨多個服務器的更快數據集成和可擴展性，MongoDB 可能是您業務的合適選擇。

MongoDB 在集成到分析平台時可以發揮最佳效果，因為 MongoDB 的速度提供了動態性能，可以幫助實時跟踪用戶的行為。 如果您碰巧擁有一個繁忙的 Web 應用程序，該應用程序不依賴於像紐約時報這樣的結構化模式（實際上使用 MongoDB），或者您需要的產品目錄，它也可能對您的業務非常有益存儲具有各種屬性集合的多個對象。

另一方面，PostgreSQL 是數據分析和倉儲的完美搭檔。 如果您正在構建數據庫自動化工具或銀行應用程序，您希望在其中執行數據安全和事務保證，那麼 PostgreSQL 可能是合適的選擇。
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概括

總而言之，到目前為止，我們已經介紹了 PostgreSQL 和 MongoDB 的基本細節。 我們已經討論了它們的歷史、主要功能以及它們的不同之處。

雖然 PostgreSQL 和 MongoDB 都製作了令人驚嘆的數據庫，但最終歸結為選擇適合您業務的數據庫。

PostgreSQL和MongoDB之間，你更喜歡哪個數據庫？ 讓我們在評論中知道！