MongoDB vs. PostgreSQL: 15 entscheidende Unterschiede

Wenn ein neues Projekt gestartet wird, ist eines der Dinge, mit denen Entwickler Probleme haben, die Auswahl eines Stacks. Sich auf die richtige Technologie zu konzentrieren, um ein Problem zu lösen, kann eine nervenaufreibende Erfahrung sein. Insbesondere bei Datenbanken kann es schwierig sein, sich darauf zu einigen, insbesondere wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Ihre Daten verwendet werden.

Da Datenbanken eine grundlegende Grundlage der Softwareentwicklung sind und verschiedene Zwecke für Bauprojekte aller Art und Größe erfüllen, hilft es, die Bedeutung von Datenbanken zu verstehen, um eine geeignete Datenbankstruktur für Ihren Stack auszuwählen.

Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl der richtigen Open-Source-Datenbank, indem er die Unterschiede zwischen zwei großartigen Datenbankverwaltungssystemen untersucht: MongoDB und PostgreSQL.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine plattformübergreifende, nicht relationale Open-Source-Datenbank, die am 11. Februar 2009 veröffentlicht wurde. Sie ist dafür bekannt, JSON-ähnliche Dokumente mit optionalen Schemas zu verwenden.

MongoDB gilt als einer der fortschrittlichsten Cloud-Datenbankdienste des Marktes mit beispielloser Datenmobilität und -verteilung über Azure, AWS und Google Cloud sowie integrierter Automatisierung für Workload- und Ressourcenoptimierung.

Außerdem können Sie mit der Atlas-CLI, -Benutzeroberfläche oder einem IaaS-Ressourcenanbieter (Infrastructure-as-a-Service) in wenigen Minuten eine Cloud-Datenbank erstellen.

Mit MongoDB Atlas können Sie Ihre Anwendung am Laufen halten, um mit Ihrem steigenden Datenverkehr Schritt zu halten, wenn neue Funktionen in Ihre Pipeline gelangen. MongoDB Atlas bietet seinen Benutzern fortschrittliche Tools zur Datenbankoptimierung, sodass Sie immer über die Datenbankressourcen verfügen, die Sie zum weiteren Aufbau benötigen.

Haupteigenschaften

Hier sind einige Schlüsselfunktionen von MongoDB, die ihr einen Platz unter den besten nicht-relationalen Datenbanken auf dem Markt verschaffen:

• Leistungsempfehlung : Während sich Ihre Anwendungen weiterentwickeln, unterstützt Sie MongoDB mit den besten On-Demand-Schemadesignpraktiken für höchste Effizienz.
• Multi-Cloud-Cluster : Mit MongoDB können Sie robuste und leistungsstarke Anwendungen ermöglichen, die zwei oder mehr Clouds gleichzeitig nutzen.
• Lastenausgleich : MongoDB erleichtert die gleichzeitige Kontrolle, um mehrere Client-Anfragen parallel zu anderen Servern zu bearbeiten. Dies kann dazu beitragen, die Last auf jedem Server zu verringern und gleichzeitig Datenkonsistenz und Betriebszeit sicherzustellen und skalierbare Anwendungen zu ermöglichen.

Anwendungsfälle

MongoDB wird von Tausenden von Organisationen weltweit für die Datenspeicherung oder als Datenbankdienst für ihre Anwendungen eingesetzt.

MongoDB spielt eine entscheidende Rolle bei:

• Inhaltsverwaltung : Mit MongoDB können Sie jede Art von Inhalt bereitstellen und speichern, jede Funktion erstellen und jede Art von Daten in eine einzige Datenbank einweben. MongoDB bereitet Sie mit handelsüblicher Hardware und produktiveren Teams auf den Erfolg vor, damit Ihr Projekt 10 % dessen kostet, was sie sollten, und bietet gleichzeitig alle Funktionen, die zum Erstellen inhaltsreicher Apps erforderlich sind.
• Zahlungen : Wenn Sie ein neues Zahlungsprodukt entwickeln, ermöglicht die Datenagilität von MongoDB, dass dieses neue Produkt schnell auf den Markt kommt, ohne dass Sie sich Gedanken über unnötige Komplexität wie Datenfragmentierung machen müssen. Selbst wenn Sie ein ausgereiftes Unternehmen leiten, das versucht, sein Zahlungsökosystem zu modernisieren, können Sie die Flexibilität von MongoDB nutzen, um es als konsolidierte Betriebsdatenschicht zu verwenden, sodass Sie neue Produkte und Dienste unter Verwendung vorhandener Daten ohne riskante Ausstecherlösung erstellen können.
• Personalisierung : MongoDB ermöglicht es Ihnen, die Erfahrungen von Millionen von Kunden in Echtzeit zu personalisieren, mit Funktionen wie gezielten Angeboten, angepassten Homepages und der Anmeldung bei sozialen Netzwerken. Sie können sogar komplexe Abfragen direkt für Ihre Daten ausführen, ohne sich Gedanken über das Transformieren, Extrahieren und Laden machen zu müssen.
• Mainframe-Offloading : Mit MongoDB können Sie Workloads ganz einfach vom Mainframe verschieben. Mainframe-Offloading ist der Prozess der Replikation von Mainframe-Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in eine auf MongoDB basierende Betriebsdatenschicht (ODL), auf die Vorgänge von verbrauchenden Anwendungen umgeleitet werden können.

Was ist PostgreSQL?

Trotz der Popularität von NoSQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken aufgrund ihrer Robustheit und starken Abfragefähigkeiten weiterhin für verschiedene Anwendungen relevant.

Relationale Datenbanken eignen sich hervorragend zum Ausführen komplexer Abfragen und datenbasierter Berichte in Fällen, in denen sich die Datenstruktur nicht häufig ändert. Open-Source-Datenbanken wie PostgreSQL bieten eine kostengünstige Alternative als stabile Datenbank in Produktionsqualität im Vergleich zu ihren lizenzierten Zeitgenossen wie SQL Server und Oracle.

PostgreSQL ist ein äußerst stabiles Datenbankverwaltungssystem, das auf über 20 Jahren Community-Entwicklung basiert, die zu einem hohen Maß an Integrität, Belastbarkeit und Korrektheit geführt hat. Sie können PostgreSQL als primäres Data Warehouse oder als Datenquelle für verschiedene mobile, Geodaten-, Analyse- und Webanwendungen verwenden.

Für PostgreSQL fallen außerdem keine Lizenzkosten an, wodurch das Risiko einer übermäßigen Bereitstellung eliminiert wird. Seine engagierte Gruppe von Enthusiasten und Mitwirkenden findet regelmäßig Fehler und Lösungen und trägt zur Gesamtsicherheit des Datenbanksystems bei.

Haupteigenschaften

Hier sind einige herausragende Merkmale von PostgreSQL, die es heute zu einer der am häufigsten verwendeten Datenbanken machen:

• Nicht-atomare Spalten : Eine der Hauptbeschränkungen eines relationalen Modells besteht darin, dass Spalten atomar sein müssen. PostgreSQL hat diese Einschränkung jedoch nicht und lässt zu, dass Spalten Unterwerte haben, auf die Abfragen leicht zugreifen können.
• Unterstützung für JSON-Daten : Durch die Möglichkeit, JSON abzufragen und zu speichern, kann PostgreSQL auch NoSQL-Workloads ausführen – sagen wir, wenn Sie eine Datenbank entwerfen, um Daten von mehreren Sensoren zu speichern, und Sie sich nicht sicher sind, welche spezifischen Spalten Sie benötigen um alle Arten von Sensoren zu unterstützen. In diesem Szenario können Sie eine Tabelle so erstellen, dass eine der Spalten JSON ist, um die sich ständig ändernden oder unstrukturierten Daten zu speichern.
• Fensterfunktionen : PostgreSQL-Fensterfunktionen spielen eine wesentliche Rolle dabei, sie zu einem Favoriten für Analyseanwendungen zu machen. Mit Window-Funktionen können Sie Funktionen ausführen, die sich über mehrere Zeilen erstrecken und die gleiche Anzahl von Zeilen zurückgeben. Fensterfunktionen unterscheiden sich von Aggregatfunktionen insofern, als Aggregatfunktionen nur eine einzelne Zeile nach der Aggregation zurückgeben können.

Anwendungsfälle

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen sich PostgreSQL als nützlich erweist:

• Federated-Hub-Datenbank : Die JSON-Unterstützung von PostgreSQL und fremde Daten-Wrapper ermöglichen die Verbindung mit anderen Datenspeichern – einschließlich NoSQL-Typen – und dienen als Federated-Hub für polyglotte Datenbanksysteme.
• Wissenschaftliche Daten : Wissenschaftliche und Forschungsprojekte können Terabytes an Daten generieren, die möglichst effizient und nutzbringend verwaltet werden müssen. PostgreSQL bietet eine wunderbare SQL-Engine mit robusten Analysefähigkeiten, die die Verarbeitung großer Datenmengen zum Kinderspiel macht.
• Fertigung : Verschiedene Weltklasse-Industriehersteller nutzen PostgreSQL, um Innovationen zu beschleunigen und das Wachstum durch kundenorientierte Prozesse voranzutreiben und gleichzeitig die Leistung der Lieferkette zu optimieren, indem sie PostgreSQL als Speicher-Backend verwenden.
• LAPP-Open-Source-Stack : PostgreSQL kann dynamische Apps und Websites als Teil einer robusten Alternative zum LAMP-Stack ausführen. LAPP steht für Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP und Perl.

MongoDB vs. PostgreSQL: Kopf-an-Kopf-Vergleich

Die eigentliche Frage ist nicht MongoDB vs. PostgreSQL, sondern die beste Dokumentendatenbank vs. die beste relationale Datenbank.

Sehr oft haben Projektleiter zu Beginn eines Entwicklungsprojekts ein gutes Verständnis für den Anwendungsfall, aber keine Klarheit über die spezifischen Anwendungsfunktionen, die ihre Benutzer und ihr Unternehmen benötigen würden. Am Ende müssen sie auf eine Wahl wetten und hoffen, dass sie am besten passt.

Im nächsten Abschnitt erläutern wir die Unterschiede zwischen MongoDB und PostgreSQL, damit Sie diese Entscheidung leicht treffen können. Unsere Informationen basieren auf Schlüsselfaktoren wie Architektur, ACID-Compliance, Erweiterbarkeit, Replikation, Sicherheit und Support, um nur einige zu nennen.

Tauchen wir ein!

ACID-Konformität

Eine der wichtigsten Funktionen relationaler Datenbanken, die das Schreiben von Anwendungen vereinfachen, sind ACID-Transaktionen. Was die Isolationsstufen innerhalb von Datenbanktransaktionen betrifft, verwendet PostgreSQL standardmäßig die Isolationsstufe Read Committed. Es ermöglicht Benutzern auch, die Read Committed-Isolationsstufe bis zur serialisierbaren Isolationsstufe einzustellen.

Es ist wichtig, hier zu beachten, dass Transaktionen es ermöglichen, verschiedene Änderungen an einer Datenbank in einer Gruppe vorzunehmen oder rückgängig zu machen. Daher würden in einer relationalen Datenbank die Daten über unabhängige Eltern-Kind-Tabellen in einem tabellarischen Schema modelliert.

Im Vergleich dazu haben Dokumentdatenbanken eine einfachere Zeit beim Ausführen von Transaktionen, da sie Daten in einem Dokument zusammenfassen und da Lesen und Schreiben eine atomare Operation sind, ist keine Transaktion mit mehreren Dokumenten erforderlich.

MongoDB unterstützt die vollständige Isolierung, während ein Dokument aktualisiert wird. Alle Fehler würden ein Rollback des Aktualisierungsvorgangs auslösen, die Änderung rückgängig machen und sicherstellen, dass die Clients eine konsistente Ansicht des Dokuments erhalten.

MongoDB unterstützt auch Datenbanktransaktionen über mehrere Dokumente hinweg, sodass Teile verwandter Änderungen rückgängig gemacht oder als Gruppe festgeschrieben werden können. Aufgrund seiner Multi-Dokument-Transaktionsfähigkeit ist MongoDB eine der wenigen Datenbanken, die die Flexibilität, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit des Dokumentenmodells mit den ACID-Garantien herkömmlicher Datenbanken verbindet.

Architektur/Dokumentenmodell

Das Dokumentenmodell von MongoDB ermöglicht es einem Benutzer, Objekte innerhalb des Anwendungscodes auf natürliche Weise zuzuordnen, was das Erlernen und Verwenden von Full-Stack-Entwicklern erleichtert. Dokumente bieten Ihnen die Möglichkeit, hierarchische Beziehungen darzustellen, um Arrays und andere komplexere Strukturen einfach zu speichern.

Durch das Speichern von Daten in Feldern wie verschachtelten Unterdokumenten und Arrays können zusammengehörige Informationen in JSON-Dokumenten für einen schnellen Abfragezugriff über die MongoDB-Abfragesprache zusammen gespeichert werden.

Mit MongoDB können Sie Daten als Dokumente in einer binären Darstellung speichern, die als binäres JSON (BSON) bekannt ist. Die Felder können je nach Dokument unterschiedlich sein, daher ist es nicht erforderlich, die Struktur von Dokumenten dem System mitzuteilen – Dokumente sind selbstbeschreibend.

Wenn Sie einem Dokument ein neues Feld hinzufügen müssen, kann das Feld generiert werden, ohne andere Dokumente in der Sammlung zu beeinträchtigen oder ein ORM oder einen zentralen Systemkatalog zu aktualisieren.

MongoDB bietet Ihnen auch die Option der Schemavalidierung, um Data-Governance-Kontrollen für jede Sammlung durchzusetzen. Diese Flexibilität ist praktisch, wenn Informationen aus mehreren unterschiedlichen Quellen zusammengetragen oder Änderungen in Dokumenten im Laufe der Zeit berücksichtigt werden, insbesondere wenn die neue Anwendungsfunktionalität konsistent bereitgestellt wird.

PostgreSQL enthält ein Client-Server-Architekturmodell, das aus den folgenden zwei Prozessen besteht:

• Clientseitiger Prozess : Dies sind die Anwendungen, die von Benutzern genutzt werden, um mit der Datenbank zu interagieren. Normalerweise hat es eine einfache Benutzeroberfläche und wird verwendet, um zwischen dem Benutzer und der Datenbank über APIs zu kommunizieren.
• Serverseitiger Prozess : Dies ist die „Postgres“-Anwendung, die Operationen, Verbindungen, dynamische und statische Assets behandelt. Eine laufende PostgreSQL-Site wird von einem Postmaster verwaltet, einem zentralen Koordinierungsprozess. Der Postmaster-Daemon ist verantwortlich für:
  • Wiederherstellung durchführen
  • Initialisieren des Servers
  • Herunterfahren des Servers
  • Ausführen von Hintergrundprozessen
  • Verwalten von Verbindungsanfragen von neuen Clients

  .

Erweiterbarkeit

Erweiterbarkeit ist einfach die Qualität des Designs, um das Hinzufügen neuer Fähigkeiten oder Funktionalitäten zu ermöglichen.

PostgreSQL unterstützt die Erweiterbarkeit auf verschiedene Weise, einschließlich gespeicherter Funktionen und Prozeduren. Was PostgreSQL so umfangreich macht, sind seine kataloggesteuerten Operationen.

Relationale Datenbanken speichern häufig Informationen über Tabellen, Datenbanken, Spalten usw. in Systemkatalogen. Diese „Datenwörterbücher“ erscheinen dem Benutzer als Tabellen, enthalten jedoch Informationen, die intern vom Datenbanksystem gespeichert werden.

PostgreSQL speichert die Informationen zu den Spalten und Tabellen zusammen mit Informationen zu den vorhandenen Datentypen, Funktionen und Zugriffsmethoden.

Mehr noch: PostgreSQL kann über dynamisches Laden auch vom Benutzer geschriebenen Code in sich einbauen. Häufig benötigen Benutzer bestimmte Funktionen, die über gemeinsam genutzte Bibliotheken implementiert werden können. Benutzer können einfach die Codedatei angeben, und PostgreSQL lädt sie nach Bedarf, wodurch sie sich hervorragend für das schnelle Prototyping neuer Anwendungen eignet.

Andererseits ist MongoDB schließlich erweiterbar geworden, sodass Benutzer ihre Funktionen erstellen und innerhalb des Frameworks verwenden können. Es entspricht benutzerdefinierten Funktionen (UDF), die es Benutzern relationaler Datenbanken (wie PostgreSQL) ermöglichen, SQL-Anweisungen zu erweitern.

Darüber hinaus unterstützen sowohl PostgreSQL als auch MongoDB mehrere Erweiterungen und Plugins wie Adminer für die Datenbankverwaltung.

Zusammenarbeit und Agilität

MongoDB verfügt über ein Dokumentenmodell, das Zusammenarbeit und Entwicklung einfacher und schneller zu implementieren macht. MongoDB verwendet im Wesentlichen JSON oder BSON, um seine Daten als Dokumente zu speichern.

BSON enthält mehrere Datentypen, die in JSON-Daten nicht vorhanden sind, wie z. B. DateTime , long , int und byte array, die helfen, Daten effizienter zu verarbeiten, da sie je nach Datentyp spezifischer wären, anstatt alles wie einen universellen „Zahlentyp“ zu behandeln. Es beschleunigt die Ausführung von Abfragen, da es in einem Serialisierungsformat vorliegt, das JSON-ähnliche Dokumente effektiv archiviert.

BSON überspringt die Schlüssel, die für die Abfrage nicht nützlich sind, wodurch das Abrufen von Daten beschleunigt wird. Ein Benutzer könnte die Struktur des Dokuments weiter definieren und einige Entwicklungen vornehmen, indem er neue Felder einführt, Daten überarbeitet oder es entwickelt, wann immer er es für angebracht hält.

Diese Flexibilität ist ein großer Vorteil für MongoDB, da sie hilft, Verzögerungen zu vermeiden, die dadurch verursacht werden, dass der Administrator aufgefordert wird, die Anweisungen der Datendefinitionssprache neu zu strukturieren und dann von vorne zu beginnen, indem eine Datenbank neu erstellt oder neu geladen wird.

MongoDB erleichtert auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern oder Teams, sodass keine Vermittlung oder komplizierte Kommunikation zwischen Teams erforderlich ist.

Wenn es um Zusammenarbeit geht, umfasst PostgreSQL Berechtigungen auf Benutzerebene, Rollenvererbung und Berechtigungen auf Tabellenebene. Sie können Benutzer verwalten und ihnen Lese- und Schreibrechte erteilen.

Darüber hinaus können Sie die Datenzugriffsaktivitäten verschiedener Gruppen oder Benutzer mit der Überwachungsoption überprüfen, die eine zusätzliche Sicherheitsebene bietet. PostgreSQL ist jedoch nicht so schnell wie MongoDB, da es sich um eine relationale Datenbank handelt, die Daten in Zeilen und Spalten speichert.

Fremdschlüsselunterstützung

Ein Schlüsselmerkmal, das MongoDB von PostgreSQL unterscheidet, ist sein Ansatz zur Speicherung seiner Daten.

Da MongoDB nicht relational ist, verwendet es Sammlungen anstelle von Tabellen. Ein Fremdschlüssel ist einfach eine Menge von Attributen in einer Tabelle, die auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweist. Der Fremdschlüssel verbindet diese beiden Tabellen miteinander.

Da es in MongoDB keine Tabellen gibt, gibt es in MongoDB auch keine Fremdschlüssel; daher keine Fremdschlüsselbeschränkungen. MongoDB hat jedoch einen DBRef-Standard, der hilft, die Erstellung der Referenzen zu standardisieren.

Andererseits unterstützt PostgreSQL Fremdschlüssel, da es SQL-kompatibel ist. Durch Aktivieren von Fremdschlüsselbeschränkungen kann PostgreSQL das Einfügen ungültiger Daten in Fremdschlüsselspalten stoppen.

Partitionierung und Sharding

Beim Partitionieren und Sharding geht es im Wesentlichen darum, große Datensätze in kleinere Teilmengen aufzuteilen. Sharding impliziert, dass die Daten auf mehreren Computern gespeichert werden, während die Partitionierung diese Daten innerhalb einer einzigen Datenbankinstanz gruppiert.

MongoDB ist skalierbar, da Daten über Instanzen innerhalb des Clusters partitioniert werden. Es teilt die Dokumente nicht in Teile auf, da es sich um unabhängige Einheiten handelt, was es einfacher macht, sie auf verschiedene Server zu verteilen, während die Daten lokal aufbewahrt werden.

Über den Cloud-Service MongoDB Atlas können Daten problemlos über verschiedene Regionen verteilt werden. Sie können sie auch dauerhaft in bestimmten Regionen oder globalen Regionen speichern, um eine geringere Latenz zu gewährleisten.

Seit Version 5.0 enthält MongoDB eine „Live“-Resharding-Funktion, die eine große Zeitersparnis darstellt, da Sie nur eine Richtlinie festlegen müssen. Die Datenbank kann die Daten zu gegebener Zeit automatisch neu verteilen.

Früher war dies möglich, ohne das System herunterzufahren, aber der Vorgang war kompliziert und riskant. Während MongoDB für einige Zeit über eine globale Geopartitionierung verfügte, wuchsen die Daten in verschiedenen Ländern mit unterschiedlichen Raten. Live-Resharding kann für Daten von Vorteil sein, die innerhalb eines Landes lokal bleiben müssen.

Andererseits unterstützt PostgreSQL die deklarative Partitionierung, die im Wesentlichen eine Möglichkeit ist, anzugeben, wie eine Tabelle in Partitionen aufgeteilt werden soll. Die geteilte Tabelle wird als partitionierte Tabelle bezeichnet, die Spezifikation besteht aus der Partitionierungsmethode, und die Liste der zu verwendenden Spalten oder Ausdrücke wird als Partitionsschlüssel bezeichnet.

Sie können die Partitionierung über einen Bereich implementieren, wobei die Tabelle nach Bereichen partitioniert werden kann, die durch eine Schlüsselspalte oder einen Spaltensatz definiert werden, ohne dass sich die Wertebereiche überschneiden, die verschiedenen Partitionen zugewiesen sind.

Sie können auch eine Listenpartitionierung implementieren, bei der die Tabelle gemäß den angegebenen Schlüsselwerten partitioniert wird.

Reproduzieren

Replikation ist der Prozess der Erstellung einer Kopie desselben Datasets auf mehr als einem Server. Es ermöglicht Datenbankadministratoren, eine hohe Datenredundanz und eine hohe Datenverfügbarkeit bereitzustellen.

Für MongoDB wird dies durch die Verwendung eines „Replikatsatzes“ erreicht – ein synchronisierter Cluster, der aus drei oder mehr Servern besteht, die Daten zwischen sich replizieren. Dies bietet Redundanz und Schutz vor Ausfallzeiten, die im Falle einer geplanten Wartungspause oder eines Systemausfalls auftreten können, und erhöht so die Fehlertoleranz der Datenbank.

Replikatsätze können auch über verschiedene Rechenzentren hinweg implementiert werden, da sie bei regionalen Ausfällen nützlich wären. Dies kann durch MongoDB Atlas erfolgen, wodurch das Erstellen und Konfigurieren dieser Cluster einfacher und schneller wird.

PostgreSQL bietet Primär-Sekundär-Replikation. Write-Ahead-Protokolle ermöglichen die gemeinsame Nutzung der vorgenommenen Änderungen mit den Replikatknoten, wodurch eine asynchrone Replikation möglich wird. Andere Arten von Replikation umfassen logische Replikation, Streaming-Replikation und physische Replikation.

Indizes

Indizes sind Objekte oder Strukturen, die es uns ermöglichen, bestimmte Zeilen oder Daten schneller abzurufen.

PostgreSQL bietet eine Reihe eindeutiger Indextypen, um jede Abfragearbeitslast effizient abzugleichen. Zu den Indizierungstechniken gehören B-Tree, Multicolumn und Expressions. Darüber hinaus können in PostgreSQL auch partielle und erweiterte Indizierungstechniken wie GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, abdeckende Indizes und Bloom-Filter implementiert werden.

Auf der anderen Seite ermöglicht Ihnen MongoDB, Daten in jeder Struktur zu speichern, auf die durch Indizierung schnell zugegriffen werden kann, unabhängig davon, wie tief in Arrays oder Unterdokumenten verschachtelt.

Sprache & Syntax

Sowohl MongoDB als auch PostgreSQL unterstützen eine Vielzahl von Sprachen.

MongoDB bietet Treiberunterstützung für einige der besten Datenbanksprachen wie Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js und viele mehr. Diese MongoDB-Bibliotheken und -Treiber unterstützen alle Funktionen von MongoDB und bieten eine hohe Leistung und Skalierbarkeit in allen Anwendungen.

PostgreSQL unterstützt mehrere prozedurale Sprachen mit einer Basisdistribution wie PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl und PL/Tcl zusammen mit anderen Sprachen, die außerhalb der PostgreSQL-Kerndistribution entwickelt und gepflegt werden, wie PL/Java, PL/PHP und PL/ Rubin.

Normalisierung

Normalisierung ist der Prozess der Strukturierung einer relationalen Datenbank, um Datenredundanz zu reduzieren, Anomalien bei der Datenänderung zu minimieren und die Datenintegrität zu verbessern.

MongoDB kann sowohl mit normalisierten als auch mit denormalisierten Datenmodellen (auch bekannt als eingebettete Modelle) umgehen.

Eingebettete Modelle ermöglichen es Anwendungen, zusammengehörige Informationen in demselben Datenbankeintrag zu speichern, was eine bessere Leistung für Leseoperationen und die Möglichkeit bieten würde, zusammengehörige Daten in einer einzigen Datenbankoperation abzurufen.

Darüber hinaus können Sie verwandte Daten in einem einzigen atomaren Schreibvorgang aktualisieren, während Anwendungen weniger Abfragen ausgeben, um allgemeine Vorgänge abzuschließen. Dokumente in MongoDB für das eingebettete Datenmodell müssen kleiner sein als die maximale BSON-Dokumentgröße (16 MB).

Normalisierte Datenmodelle beschreiben Beziehungen durch Verweise zwischen Dokumenten. Dies wäre vorteilhaft, wenn das Einbetten zu einer Datenduplizierung führen kann, aber die Vorteile der unzureichenden Leseleistung die Implikationen der Duplizierungen überwiegen.

Der Denormalisierungsprozess verursacht jedoch normalerweise einen hohen Speicherverbrauch, wenn zuvor normalisierte Daten in einer Datenbank zur Leistungssteigerung gruppiert werden.

PostgreSQL-Schemas haben eine identifizierte Beziehung. Die Struktur kann mit einer 1:1-, 1:viele- oder viele:1-Beziehung identifiziert werden. Die Normalisierung von Daten könnte sehr vorteilhaft sein, da sie redundante Kopien von Daten entfernt und somit auch die Integrität gewährleistet.

Leistung

Die Bewertung der Leistung von zwei verschiedenen Datenbanksystemen ist eine Herausforderung, da sowohl MongoDB als auch PostgreSQL unterschiedliche Möglichkeiten zum Speichern und Abrufen der Daten haben.

MongoDB wurde entwickelt, um horizontal zu skalieren, da es seine Leistung oft mit zusätzlichen Maschinen kombiniert und nicht auf Rechenleistung angewiesen ist. Es ist in der Lage, riesige Anwendungen zu betreiben, unabhängig davon, ob es an Datengrößen oder Benutzern gemessen wird.

MongoDB kann auch Anwendungsfälle berücksichtigen, die eine schnelle Ausführung von Abfragen erfordern und eine große Datenmenge verarbeiten können. Es könnte insgesamt Hunderte von Maschinen integrieren.

Seit MongoDB 4.4 führen Abfragen, die für Replikatsätze implementiert wurden, zu einer verbesserten und vorhersagbaren Leistung durch „hedged“-Lesevorgänge. Diese Lesevorgänge werden an mehrere Knoten innerhalb des Replikatsatzes geleitet, bis der schnellste Knoten antwortet.

PostgreSQL ist zwar in Bezug auf die reine Einfügegeschwindigkeit nicht so schnell wie MongoDB, zeichnet sich jedoch in Bezug auf die ACID-Konformität aus. Transaktionen werden sicher und zuverlässig verarbeitet, sodass eine gesamte Transaktion fehlschlagen kann, anstatt einen teilweise erfolgreichen Schreibvorgang auszuführen.

MongoDB hat erst vor kurzem (mit Version 4) damit begonnen, ACID-Transaktionen ähnlich wie SQL-Datenbanken zu unterstützen.

Im Gegensatz zu MongoDB setzt PostgreSQL auf eine Scale-up-Strategie (vertikale Skalierung) für Datenvolumen und Skalierung von Schreibvorgängen. Es wird ausgeführt, indem einem vorhandenen Datenbankknoten weitere Hardwareressourcen wie Festplatten, CPUs und Arbeitsspeicher hinzugefügt werden.

PostgreSQL hat jedoch einige Anstrengungen zur Leistungsoptimierung unternommen, darunter ein ausgereifter Abfrageplaner, Just-in-Time (JIT)-Kompilierung von Ausdrücken, Tabellenpartitionierung und Parallelisierung von Leseabfragen.

Preis

PostgreSQL ist völlig kostenlos und Open Source. Daher kann jeder seine Funktionen nutzen und bei Bedarf problemlos Änderungen am Code vornehmen.

MongoDB ist ebenfalls ein Open-Source-Tool. MongoDB hat jedoch andere Optionen wie Enterprise und Atlas (für die Cloud), die unterschiedliche Preise haben. Für die MongoDB Enterprise Edition wird ein On-Premise-Preismodell angeboten.

Mongo RealmDB steht allen Atlas-Benutzern kostenlos zur Evaluierung und leichten Nutzung zur Verfügung, sodass Entwickler mobile Anwendungen erstellen und freigeben können.

Die Datenmigration kann auch Overhead erzeugen; Dies ist jedoch Standard, unabhängig von der Datenbank, die Sie in Ihrem System implementiert haben.

Abfrageverarbeitung

PostgreSQL verwendet das relationale Datenbankmodell, das darauf angewiesen ist, Daten in Tabellen zu speichern und die strukturierte Abfragesprache (SQL) für den Datenbankzugriff zu verwenden. SQL-Befehle können über das PostgreSQL-Terminal psql eingegeben werden. Es verfügt über eine Einrichtung für große Objekte, die einen Zugriff im Stream-Stil auf Benutzerdaten bietet, die in einer speziellen Struktur für große Objekte gespeichert sind.

Vor dem Hinzufügen der Daten muss das Datenbankschema erstellt werden, um ein klares Verständnis der Datenbeziehungen zum Verarbeiten der Abfragen zu erhalten. Zugehörige Informationen können in separaten Tabellen in der Datenbank gespeichert werden. Darauf kann über Fremdschlüssel und Joins zugegriffen werden.

Es kann schwierig sein, die Struktur der Datenbank nach dem Laden anzupassen. Es braucht mehrere Teams in der Entwicklung, im Betrieb und im Datenbankadministrator, um die an der Struktur vorgenommenen Änderungen sorgfältig zu koordinieren.

Andererseits muss die Datenstruktur von MongoDB nicht im Voraus geplant werden, da es sich im Wesentlichen um unstrukturierte Daten handelt. Auch die Datenstruktur lässt sich viel einfacher anpassen.

Entwickler können auswählen, was in der Anwendung wesentlich ist, und die erforderlichen Änderungen vornehmen. MongoDB verwendet MQL, das verwendet werden kann, um mit Dokumenten in MongoDB zu arbeiten und Daten zu entnehmen, während es die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von SQL bietet.

MongoDB verarbeitet Daten als JSON-Dokumente. Sie können die Felder auch innerhalb des JSON-Dokuments abfragen. Daher ist MongoDB sehr nützlich, wenn Sie Dokumente in einem flexiblen Datenfeld speichern möchten.

Während PostgreSQL die GROUP_BY Funktion verwendet, um aggregierte Abfragen zu verarbeiten und auszuführen, verwendet MongoDB normalerweise Aggregationspipelines, um seine Abfragen zu verarbeiten.

Ein großer Nachteil von MongoDB ist jedoch, dass Sie Tabellen nicht einfach verknüpfen können. In PostgreSQL wird dies mit einer JOIN-Anweisung vereinfacht.

MongoDB hat versucht, dies zu lösen, indem es mehrdimensionale Datentypen eingeführt hat, bei denen Sie einen Dokumentenspeicher in einen anderen einbetten können. Es ist jedoch unorganisiert und nicht so elegant wie die einfache join -Funktion, die PostgreSQL enthält.

Sicherheit

Wenn es um Sicherheit geht, übertrumpft PostgreSQL MongoDB. Die strengen Regeln für die Struktur der Datenbank machen PostgreSQL zu einer sehr sicheren Datenbank und können daher zuverlässig für Bankensysteme verwendet werden.

PostgreSQL bietet unzählige Authentifizierungsmethoden, darunter ein Pluggable Authentication Module (PAM) und Lightweight Directory Access Protocol (LDAP), die die Angriffsfläche der Server reduzieren. Es gewährleistet auch Schutz auf Serverebene durch hostbasierte Authentifizierung und Zertifikatsauthentifizierung.

Darüber hinaus bietet PostgreSQL Datenverschlüsselung und ermöglicht Ihnen die Verwendung von SSL-Zertifikaten, wenn Ihre Daten über das Internet oder öffentliche Netzwerkautobahnen übertragen werden. PostgreSQL ermöglicht es Ihnen auch, die Tools für die Client-Zertifikatauthentifizierung (CCA) als Option zu implementieren und kryptogene Funktionen zu verwenden, um verschlüsselte Daten in PostgreSQL zu speichern.

Das Sicherheitsniveau von PostgreSQL kann sich jedoch von einem Cloud-System zum anderen unterscheiden, selbst wenn es sich um dieselbe Datenbank handelt.

MongoDB Atlas verhält sich bei den drei größten Cloud-Anbietern gleich und erleichtert die Migration zwischen mehreren Clouds.

Darüber hinaus verfügt MongoDB über eine Verschlüsselung auf Client- und Feldebene, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu verschlüsseln, bevor sie über das Netzwerk an die Datenbank gesendet werden. Da Daten jedoch in Schlüssel-Wert-Paaren in einem Datensatz gespeichert werden, fehlt ihnen die Sicherheit von PostgreSQL; Das Hauptaugenmerk von MongoDB liegt weiterhin auf der Geschwindigkeit.

Unterstützung & Gemeinschaft

PostgreSQL ist vollständig Open Source und wird von seiner Community unterstützt, was es als vollständiges Ökosystem stärkt. PostgreSQL veröffentlicht regelmäßig aktualisierte Versionen, und Entwickler, Enthusiasten oder Drittunternehmen bieten Unterstützung und versuchen, das System weiterzuentwickeln, indem sie Fehler beheben oder geringfügige Änderungen am Datenbanksystem vornehmen.

Wie PostgreSQL verfügt auch MongoDB über ein Community-Forum, das es Benutzern ermöglicht, sich mit mehreren anderen Benutzern zu verbinden und Antworten auf ihre allgemeinen Fragen zu erhalten. Der MongoDB-Unternehmenssupport kann außerdem eine umfangreiche Wissensdatenbank mit Anwendungsfällen, detaillierten Tutorials, technischen Hinweisen zu Optimierungen und Best Practices umfassen.

Darüber hinaus gibt es kostenlose Online-Kurse mit Schulungen und Zertifizierungen, die von MongoDB bereitgestellt werden.

Herausforderungen

Während wir die Funktionen von MongoDB und PostgreSQL besprochen haben, die sie zu einem Hit bei den Entwicklern machen, haben sie auch ihren gerechten Anteil an Schwächen.

MongoDB konzentriert sich tendenziell auf schnellen Datenbetrieb, aber es fehlt die Datensicherheit, die PostgreSQL zu besitzen scheint. Es ist eine ziemliche Belastung für den Speicher, da der Denormalisierungsprozess normalerweise zu einem hohen Speicherverbrauch führt.

Da es keine Unterstützung für Joins gibt, werden MongoDB-Datenbanken außerdem mit Daten überversorgt – manchmal doppelt – und somit den Speicher stark belasten. MongoDB hat auch versucht, im Rahmen seiner Erweiterbarkeit die Interpretation in andere Abfragesprachen einzubeziehen; Es kann jedoch die Leistung verlangsamen, da die Datenbank ursprünglich nicht für den Umgang mit relationalen Datenmodellen erstellt wurde.

Die Übersetzung von Abfragen von SQL in MongoDB kann zusätzliche Zeit in Anspruch nehmen, um die Engine zu verwenden, was die Bereitstellung und Entwicklung verzögern könnte.

Auf der anderen Seite ist PostgreSQL zwar einfach zu installieren und an fast alle Plattformen anpassbar, seine Effizienz kann sich jedoch von Plattform zu Plattform unterscheiden. Außerdem verfügt es nicht über Revisionswerkzeuge oder Berichtsinstrumente, die den aktuellen Zustand der Datenbank anzeigen könnten. Möglicherweise müssen Sie die Datenbank kontinuierlich überprüfen, wenn etwas nicht wie geplant läuft, um zu vermeiden, dass ein Fehler zu spät bemerkt wird.

PostgreSQL ist auch etwas langsamer, da es sich auf Kompatibilität konzentriert. Obwohl Anstrengungen unternommen wurden, um die Geschwindigkeit von PostgreSQL zu verbessern, erfordern die Änderungen noch etwas mehr Arbeit.

MongoDB vs. PostgreSQL: Was sollten Sie wählen?

MongoDB ist eine nicht relationale Datenbank, während PostgreSQL eine relationale Datenbank ist. Während NoSQL-Datenbanken daran arbeiten, Daten in Schlüssel-Wert-Paaren als einen Datensatz zu speichern, speichern relationale Datenbanken Daten in verschiedenen Tabellen.

Wenn Sie eine schnellere Datenintegration und Skalierbarkeit über mehrere Server hinweg priorisieren, ist MongoDB möglicherweise eine geeignete Wahl für Ihr Unternehmen.

MongoDB kann am besten funktionieren, wenn es in eine Analyseplattform integriert ist, da die Geschwindigkeit von MongoDB eine dynamische Leistung bietet, die dazu beitragen kann, das Verhalten des Benutzers in Echtzeit zu verfolgen. Es kann auch für Ihr Unternehmen von großem Nutzen sein, wenn Sie zufällig eine stark ausgelastete Webanwendung besitzen, die nicht von einem strukturierten Schema wie der New York Times abhängt (die tatsächlich MongoDB verwendet), oder wenn Sie Produktkataloge benötigen um mehrere Objekte mit verschiedenen Attributsammlungen zu speichern.

Andererseits eignet sich PostgreSQL perfekt für die Datenanalyse und das Warehousing. Wenn Sie ein Datenbankautomatisierungstool oder eine Bankanwendung erstellen, bei der Sie die Durchsetzung von Datensicherheit und Transaktionsgarantien bevorzugen, könnte PostgreSQL die richtige Lösung sein.
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Zusammenfassung

Zusammenfassend haben wir bisher die grundlegenden Details von PostgreSQL und MongoDB gleichermaßen behandelt. Wir haben ihre Geschichte, ihre Hauptmerkmale und ihre Unterschiede besprochen.

Während sowohl PostgreSQL als auch MongoDB erstaunliche Datenbanken erstellen, kommt es letztendlich darauf an, was für Ihr Unternehmen das Richtige ist.

Welche Datenbank zwischen PostgreSQL und MongoDB bevorzugen Sie? Lass es uns in den Kommentaren wissen!