MongoDB vs PostgreSQL: 15 differenze critiche

Quando si avvia un nuovo progetto, una delle cose con cui gli sviluppatori possono lottare è la scelta di uno stack. Puntare sulla tecnologia giusta per risolvere un problema può essere un'esperienza snervante. I database in particolare possono essere difficili da stabilire, soprattutto se non sei chiaro su come verranno utilizzati i tuoi dati.

Poiché i database sono una base fondamentale per lo sviluppo del software e servono a vari scopi per la creazione di progetti di tutti i tipi e dimensioni, è utile comprendere l'importanza dei database per scegliere una struttura di database appropriata per il proprio stack.

Questo articolo ti aiuterà a scegliere il giusto database open source esplorando le differenze tra due grandi sistemi di gestione di database: MongoDB e PostgreSQL.

Cos'è MongoDB?

MongoDB è un database non relazionale multipiattaforma e open source rilasciato l'11 febbraio 2009. È noto per l'utilizzo di documenti simili a JSON con schemi opzionali.

MongoDB è considerato uno dei servizi di database cloud più avanzati del mercato con mobilità e distribuzione dei dati senza precedenti su Azure, AWS e Google Cloud, automazione integrata per l'ottimizzazione del carico di lavoro e delle risorse.

Consente inoltre di creare un database cloud in pochi minuti utilizzando Atlas CLI, UI o un provider di risorse IaaS (Infrastructure-as-a-Service).

Con MongoDB Atlas, puoi mantenere in esecuzione la tua applicazione per stare al passo con il traffico in aumento man mano che le nuove funzionalità si fanno strada nella tua pipeline. MongoDB Atlas fornisce ai suoi utenti strumenti avanzati di ottimizzazione del database in modo da avere sempre le risorse del database necessarie per continuare a creare.

Caratteristiche principali

Ecco alcune caratteristiche chiave di MongoDB che gli valgono un posto tra i migliori database non relazionali sul mercato:

• Consigli sulle prestazioni : Man mano che le tue applicazioni si evolvono, MongoDB ti assiste con le migliori pratiche di progettazione di schemi su richiesta per la massima efficienza.
• Cluster multi-cloud : con MongoDB, puoi abilitare applicazioni resilienti e potenti che sfruttano due o più cloud contemporaneamente.
• Bilanciamento del carico : MongoDB facilita il controllo simultaneo per gestire più richieste client in parallelo ad altri server. Ciò può aiutare a ridurre il carico su ogni server garantendo al contempo la coerenza dei dati e il tempo di attività e consente applicazioni scalabili.

Casi d'uso

MongoDB è utilizzato da migliaia di organizzazioni in tutto il mondo per esigenze di archiviazione dei dati o come servizio di database delle loro applicazioni.

MongoDB svolge un ruolo fondamentale in:

• Gestione dei contenuti : con MongoDB, puoi servire e archiviare qualsiasi tipo di contenuto, costruire qualsiasi funzionalità e intrecciare qualsiasi tipo di dati all'interno di un unico database. MongoDB ti prepara al successo con hardware di base e team più produttivi per far sì che il tuo progetto costi il ​​10% di quello che dovrebbe, offrendo al contempo tutte le funzionalità necessarie per creare app ricche di contenuti.
• Pagamenti : se stai sviluppando un nuovo prodotto per i pagamenti, l'agilità dei dati di MongoDB consentirà a quel nuovo prodotto di raggiungere rapidamente il mercato, senza che tu debba preoccuparti di complessità non necessarie come la frammentazione dei dati. Anche se stai guidando un'impresa matura che cerca di modernizzare il proprio ecosistema di pagamento, puoi sfruttare la flessibilità di MongoDB per utilizzarlo come livello di dati operativi consolidato, consentendoti di creare nuovi prodotti e servizi utilizzando i dati esistenti senza una rischiosa soluzione di cookie cutter.
• Personalizzazione : MongoDB ti consente di personalizzare le esperienze di milioni di clienti in tempo reale, con funzionalità come offerte mirate, home page personalizzate e accesso ai social media. Puoi persino eseguire query complesse direttamente sui tuoi dati senza preoccuparti di trasformarli, estrarli e caricarli.
• Offload del mainframe : puoi spostare facilmente i carichi di lavoro dal mainframe con MongoDB. L'offload del mainframe è il processo di replica dei dati del mainframe a cui si accede comunemente su un livello di dati operativi (ODL) basato su MongoDB, rispetto al quale le operazioni possono essere reindirizzate dalle applicazioni di consumo.

Che cos'è PostgreSQL?

Nonostante la popolarità dei database NoSQL, i database relazionali continuano a essere rilevanti per varie applicazioni grazie alla loro robustezza e alle forti capacità di interrogazione.

I database relazionali sono ottimi per eseguire query complesse e report basati sui dati nei casi in cui la struttura dei dati non cambia frequentemente. I database open source come PostgreSQL offrono un'alternativa conveniente come database di livello di produzione stabile rispetto ai suoi contemporanei con licenza come SQL Server e Oracle.

PostgreSQL è un sistema di gestione di database altamente stabile, supportato da oltre 20 anni di sviluppo della comunità che ha portato ai suoi alti livelli di integrità, resilienza e correttezza. Puoi utilizzare PostgreSQL come data warehouse o origine dati principale per varie applicazioni mobili, geospaziali, analitiche e web.

PostgreSQL inoltre non comporta alcun costo di licenza, eliminando il rischio di un'eccessiva distribuzione. Il suo gruppo dedicato di appassionati e collaboratori trova regolarmente bug e soluzioni, contribuendo alla sicurezza generale del sistema di database.

Caratteristiche principali

Ecco alcune caratteristiche salienti di PostgreSQL che lo rendono uno dei database più utilizzati oggi:

• Colonne non atomiche : uno dei vincoli principali di un modello relazionale è che le colonne devono essere atomiche. PostgreSQL, tuttavia, non ha questo vincolo e consente alle colonne di avere valori secondari a cui le query possono accedere facilmente.
• Supporto per dati JSON : la possibilità di eseguire query e archiviare JSON consente a PostgreSQL di eseguire anche carichi di lavoro NoSQL, ad esempio se stai progettando un database per archiviare dati da più sensori e non sei sicuro delle colonne specifiche di cui avrai bisogno per supportare tutti i tipi di sensori. In questo scenario, puoi costruire una tabella in modo tale che una delle colonne sia JSON per archiviare i dati in continua evoluzione o non strutturati.
• Funzioni della finestra: le funzioni della finestra di PostgreSQL svolgono un ruolo fondamentale nel renderle le preferite per le applicazioni di analisi. Con le funzioni Window, puoi eseguire funzioni che si estendono su più righe e restituire lo stesso numero di righe. Le funzioni di finestra differiscono dalle funzioni di aggregazione nel senso che solo le funzioni di aggregazione possono restituire una singola riga dopo l'aggregazione.

Casi d'uso

Ecco alcuni casi d'uso in cui PostgreSQL è utile:

• Database hub federato : il supporto JSON di PostgreSQL e i wrapper di dati esterni gli consentono di connettersi con altri archivi di dati, inclusi i tipi NoSQL, e fungere da hub federato per i sistemi di database poliglotti.
• Dati scientifici : i progetti scientifici e di ricerca possono generare terabyte di dati, che devono essere gestiti nel modo più efficiente e vantaggioso. PostgreSQL offre un meraviglioso motore SQL con solide capacità analitiche, che rendono l'elaborazione di grandi quantità di dati un gioco da ragazzi.
• Produzione : vari produttori industriali di livello mondiale sfruttano PostgreSQL per accelerare l'innovazione e promuovere la crescita attraverso processi incentrati sul cliente, ottimizzando al contempo le prestazioni della catena di approvvigionamento utilizzando PostgreSQL come back-end di archiviazione.
• Stack open source LAPP : PostgreSQL può eseguire app e siti Web dinamici come parte di una solida alternativa allo stack LAMP. LAPP sta per Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP e Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: confronto testa a testa

La vera domanda non è MongoDB vs PostgreSQL, ma piuttosto il miglior database di documenti rispetto al miglior database relazionale.

Molto spesso, all'inizio di un progetto di sviluppo, i project leader hanno una buona conoscenza del caso d'uso ma non hanno chiarezza riguardo alle caratteristiche specifiche dell'applicazione di cui i loro utenti e le aziende avrebbero bisogno. Finiscono per dover scommettere su una scelta e sperare che sia la soluzione migliore.

Nella prossima sezione, illustreremo le differenze tra MongoDB e PostgreSQL per aiutarti a prendere facilmente questa decisione. Le nostre informazioni si basano su fattori chiave come architettura, conformità ACID, estensibilità, replica, sicurezza e supporto, solo per citarne alcuni.

Immergiamoci!

Conformità agli ACIDI

Una delle caratteristiche più importanti dei database relazionali che semplificano la scrittura di applicazioni sono le transazioni ACID. Per quanto riguarda i livelli di isolamento all'interno delle transazioni di database, PostgreSQL utilizza il livello di isolamento read commit, per impostazione predefinita. Consente inoltre agli utenti di regolare il livello di isolamento di lettura commit fino al livello di isolamento serializzabile.

La cosa importante da notare qui è che le transazioni consentono di apportare o ripristinare diverse modifiche a un database in un gruppo. Pertanto, in un database relazionale, i dati verrebbero modellati su tabelle padre-figlio indipendenti in uno schema tabulare.

In confronto, i database dei documenti hanno un tempo più facile per eseguire le transazioni perché raccolgono i dati in un documento e poiché la lettura e la scrittura sono un'operazione atomica, non necessita di una transazione multi-documento.

MongoDB supporta l'isolamento completo durante l'aggiornamento di un documento. Eventuali errori attiverebbero il rollback dell'operazione di aggiornamento, annullando la modifica e assicurando che i client ottengano una visualizzazione coerente del documento.

MongoDB supporta anche le transazioni di database su più documenti consentendo il rollback o il commit di parti di modifiche correlate come gruppo. Grazie alla sua capacità di transazioni multi-documento, MongoDB è uno dei pochi database a unire la flessibilità, la velocità e la potenza del modello di documento con le garanzie ACID dei database tradizionali.

Modello di architettura/documento

Il modello di documento di MongoDB consente a un utente di mappare in modo naturale gli oggetti all'interno del codice dell'applicazione, facilitando l'apprendimento e l'utilizzo da parte degli sviluppatori full-stack. I documenti offrono la possibilità di rappresentare relazioni gerarchiche per archiviare facilmente array e altre strutture più sofisticate.

Archiviando i dati in campi come documenti secondari nidificati e array, le informazioni correlate nei documenti JSON possono essere archiviate insieme per un rapido accesso alle query tramite il linguaggio di query MongoDB.

Con MongoDB, puoi archiviare i dati come documenti in una rappresentazione binaria nota come binario JSON (BSON). I campi possono differire in base al documento a cui si rivolge, quindi non è necessario dichiarare la struttura dei documenti al sistema: i documenti si autodescrivono.

Se è necessario aggiungere un nuovo campo a un documento, è possibile generare il campo senza influire su altri documenti nella raccolta o aggiornare un ORM o un catalogo di sistema centrale.

MongoDB offre anche la possibilità di convalida dello schema per imporre controlli di governance dei dati su ogni raccolta. Questa flessibilità è utile quando si raccolgono informazioni da più fonti disparate o si adattano le modifiche ai documenti nel tempo, soprattutto perché la nuova funzionalità dell'applicazione viene distribuita in modo coerente.

PostgreSQL ospita un modello di architettura client-server che consiste nei due processi seguenti:

• Processo lato client : queste sono le applicazioni sfruttate dagli utenti per interagire con il database. Di solito, ha una semplice interfaccia utente e viene utilizzato per comunicare tra l'utente e il database tramite API.
• Processo lato server : questa è l'applicazione "Postgres" che affronta operazioni, connessioni, risorse dinamiche e statiche. Un sito PostgreSQL in esecuzione è gestito da un Postmaster, un processo di coordinamento centrale. Il demone postmaster è responsabile di:
  • Esecuzione del recupero
  • Inizializzazione del server
  • Chiusura del server
  • Esecuzione di processi in background
  • Gestione delle richieste di connessione da nuovi client

  .

Estensibilità

L'estensibilità è semplicemente la qualità di essere progettato per consentire l'aggiunta di nuove capacità o funzionalità.

PostgreSQL supporta l'estendibilità in diversi modi, comprese le funzioni e le procedure memorizzate. Ciò che rende PostgreSQL esteso sono le sue operazioni guidate dal catalogo.

I database relazionali spesso memorizzano informazioni su tabelle, database, colonne, ecc. nei cataloghi di sistema. Questi "dizionari di dati" appaiono all'utente come tabelle, ma contengono informazioni memorizzate internamente dal sistema di database.

PostgreSQL memorizza le informazioni sulle colonne e le tabelle, insieme alle informazioni relative ai tipi di dati, alle funzioni e ai metodi di accesso presenti.

C'è di più: PostgreSQL può anche incorporare codice scritto dall'utente tramite caricamento dinamico. Spesso, gli utenti possono richiedere determinate funzionalità che possono essere implementate tramite librerie condivise. Gli utenti possono semplicemente specificare il file di codice e PostgreSQL lo caricherà come richiesto, rendendolo così particolarmente adatto per la prototipazione rapida di nuove applicazioni.

D'altra parte, MongoDB è diventato estensibile consentendo agli utenti di creare le proprie funzioni e utilizzarle all'interno del framework. È equivalente alle funzioni definite dall'utente (UDF) che consentono agli utenti di database relazionali (come PostgreSQL) di estendere le istruzioni SQL.

Inoltre, sia PostgreSQL che MongoDB supportano diverse estensioni e plugin come Adminer per la gestione del database.

Collaborazione e agilità

MongoDB ha un modello di documento, che rende la collaborazione e lo sviluppo più facili e veloci da implementare. MongoDB utilizza essenzialmente JSON o BSON per archiviare i suoi dati come documenti.

BSON include diversi tipi di dati non presenti nei dati JSON come DateTime , long , int e array di byte che aiutano a gestire i dati in modo più efficiente in quanto sarebbero più specifici in base al tipo di dati invece di gestire tutto come un tipo "numero" universale. Rende le query eseguite più velocemente poiché è in un formato di serializzazione che archivia efficacemente documenti simili a JSON.

BSON ignora le chiavi che non sono utili per la query, rendendo così più veloce il recupero dei dati. Un utente potrebbe definire ulteriormente la struttura del documento e intraprendere alcuni sviluppi introducendo nuovi campi, rielaborando i dati o sviluppandoli ogni volta che lo ritiene opportuno.

Questa flessibilità è un enorme vantaggio per MongoDB in quanto aiuta a evitare i ritardi causati dalla richiesta all'amministratore di ristrutturare le istruzioni del linguaggio di definizione dei dati e quindi ricominciando da zero ricreando o ricaricando un database.

MongoDB semplifica anche la collaborazione tra sviluppatori o team, quindi non è necessaria alcuna intermediazione o complicata comunicazione tra i team.

Quando si tratta di collaborazione, PostgreSQL include privilegi a livello di utente, eredità dei ruoli e privilegi a livello di tabella. Puoi gestire gli utenti e concedere loro i privilegi di lettura e scrittura.

Inoltre, puoi anche esaminare vari gruppi o attività di accesso ai dati degli utenti con l'opzione di controllo che garantisce un ulteriore livello di sicurezza. Tuttavia, PostgreSQL non è veloce come MongoDB, poiché è un database relazionale che memorizza i dati in righe e colonne.

Supporto per chiavi esterne

Una caratteristica chiave che distingue MongoDB da PostgreSQL è il suo approccio alla memorizzazione dei suoi dati.

Poiché non è relazionale, MongoDB utilizza raccolte anziché tabelle. Una chiave esterna è semplicemente un insieme di attributi in una tabella che fa riferimento alla chiave primaria di un'altra tabella. La chiave esterna collega tra loro queste due tabelle.

Poiché non ci sono tabelle in MongoDB, non ci sono nemmeno chiavi esterne in MongoDB; quindi nessun vincolo di chiave esterna. Tuttavia, MongoDB ha uno standard DBRef che aiuta a standardizzare la creazione dei riferimenti.

D'altra parte, PostgreSQL supporta le chiavi esterne in quanto è conforme a SQL. Abilitando i vincoli di chiave esterna, PostgreSQL può interrompere l'inserimento di dati non validi nelle colonne di chiavi esterne.

Partizionamento e sharding

Il partizionamento e lo sharding riguardano essenzialmente la suddivisione di set di dati di grandi dimensioni in sottoinsiemi più piccoli. Il partizionamento orizzontale implica che i dati vengano archiviati su più computer durante il partizionamento di gruppi di questi dati all'interno di una singola istanza di database.

MongoDB è scalabile grazie al partizionamento dei dati tra le istanze all'interno del cluster. Non suddivide i documenti in parti in quanto sono unità indipendenti, semplificando la loro distribuzione su vari server mentre i dati vengono conservati localmente.

I dati possono essere distribuiti facilmente in diverse regioni tramite il servizio cloud MongoDB Atlas. Puoi anche scegliere di archiviarli costantemente in regioni specifiche o regioni globali per garantire una latenza ridotta.

Dalla versione 5.0, MongoDB ha incluso una funzione di resharding "live" che consente di risparmiare molto tempo poiché è sufficiente impostare una politica. Il database può ridistribuire automaticamente i dati quando arriva il momento.

In precedenza, potevi farlo senza spegnere il sistema, ma il processo era complicato e rischioso. Sebbene MongoDB avesse per un po' di tempo il partizionamento geografico globale, i dati crescevano in diversi paesi a ritmi diversi. Il resharding in tempo reale potrebbe essere utile per i dati che devono rimanere locali all'interno di un paese.

D'altra parte, PostgreSQL supporta il partizionamento dichiarativo, che è essenzialmente un modo per specificare come dividere una tabella in partizioni. La tabella divisa è chiamata tabella partizionata, la specifica consiste nel metodo di partizionamento e l'elenco di colonne o espressioni da utilizzare è chiamato chiave di partizione.

È possibile implementare il partizionamento tramite un intervallo, in cui la tabella può essere partizionata per intervalli definiti da una colonna chiave o da un insieme di colonne, senza sovrapposizione tra gli intervalli di valori assegnati a partizioni diverse.

È anche possibile implementare il partizionamento degli elenchi in cui la tabella è partizionata in base ai valori chiave specificati.

Replica

La replica è il processo di creazione di una copia dello stesso set di dati su più server. Consente agli amministratori di database di fornire un'elevata ridondanza dei dati e un'elevata disponibilità dei dati.

Per MongoDB, ciò si ottiene utilizzando un "set di repliche", un cluster sincronizzato costituito da tre o più server che continuano a replicare i dati tra di loro. Ciò fornisce ridondanza e protezione contro eventuali tempi di inattività che potrebbero verificarsi in caso di interruzione programmata per manutenzione o guasto del sistema, aumentando così la tolleranza agli errori del database.

I set di repliche possono essere implementati anche in vari data center, poiché sarebbero utili in caso di interruzioni regionali. Questo può essere fatto da MongoDB Atlas, che rende la creazione e la configurazione di questi cluster più semplice e veloce.

PostgreSQL offre la replica primaria-secondaria. I log write-ahead consentono di condividere le modifiche apportate con i nodi di replica, rendendo così possibile la replica asincrona. Altri tipi di repliche includono la replica logica, la replica in streaming e la replica fisica.

Indici

Gli indici sono oggetti o strutture che ci consentono di recuperare righe o dati specifici più velocemente.

PostgreSQL offre una gamma di tipi di indice univoci per adattarsi in modo efficiente a qualsiasi carico di lavoro di query. Le sue tecniche di indicizzazione includono B-tree, multicolonna ed espressioni. Inoltre, in PostgreSQL possono essere implementate anche tecniche di indicizzazione parziale e avanzata come GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, indici di copertura e filtri di fioritura.

D'altra parte, MongoDB consente di archiviare i dati in qualsiasi struttura a cui è possibile accedere rapidamente tramite l'indicizzazione, non importa quanto profondamente nidificato in array o documenti secondari.

Linguaggio e sintassi

Sia MongoDB che PostgreSQL supportano una varietà di linguaggi.

MongoDB fornisce il supporto del driver per alcuni dei migliori linguaggi di database come Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js e molti altri. Queste librerie e driver MongoDB supportano tutte le funzionalità di MongoDB, offrendo prestazioni e scalabilità elevate in tutte le applicazioni.

PostgreSQL supporta diversi linguaggi procedurali con una distribuzione di base come PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl e PL/Tcl insieme ad altri linguaggi sviluppati e mantenuti al di fuori della distribuzione PostgreSQL di base come PL/Java, PL/PHP e PL/ Rubino.

Normalizzazione

La normalizzazione è il processo di strutturazione di un database relazionale per ridurre la ridondanza dei dati, ridurre al minimo le anomalie nella modifica dei dati e migliorare l'integrità dei dati.

MongoDB può gestire modelli di dati sia normalizzati che denormalizzati (noti anche come modelli incorporati).

I modelli incorporati consentono alle applicazioni di archiviare informazioni correlate nello stesso record di database, fornendo prestazioni migliori per le operazioni di lettura e la possibilità di recuperare i dati correlati in un'unica operazione di database.

Inoltre, puoi anche aggiornare i dati correlati in un'unica operazione di scrittura atomica mentre le applicazioni emettono meno query per completare le operazioni comuni. I documenti in MongoDB per il modello di dati incorporato devono essere inferiori alla dimensione massima del documento BSON (16 MB).

I modelli di dati normalizzati descrivono le relazioni utilizzando i riferimenti tra i documenti. Ciò sarebbe vantaggioso da utilizzare quando l'incorporamento può comportare la duplicazione dei dati ma i vantaggi in termini di prestazioni di lettura insufficienti superano le implicazioni delle duplicazioni.

Tuttavia, il processo di denormalizzazione provoca in genere un consumo di memoria elevato quando i dati precedentemente normalizzati in un database vengono raggruppati per aumentare le prestazioni.

Gli schemi PostgreSQL hanno una relazione identificata. La struttura può essere identificata con una relazione 1:1, 1:molti o molti:1. La normalizzazione dei dati potrebbe essere molto vantaggiosa in quanto rimuove le copie ridondanti dei dati, garantendo così anche l'integrità.

Prestazione

Valutare le prestazioni di due diversi sistemi di database è impegnativo poiché sia ​​MongoDB che PostgreSQL hanno modi diversi di archiviare e recuperare i dati.

MongoDB è stato creato per scalare orizzontalmente, poiché spesso combina la sua potenza con macchine aggiuntive e non fa affidamento sulla potenza di elaborazione. È in grado di alimentare applicazioni di grandi dimensioni indipendentemente dal fatto che venga misurato dalle dimensioni dei dati o dagli utenti.

MongoDB può anche ospitare casi d'uso che richiedono l'esecuzione rapida di query e può gestire una grande quantità di dati. Potrebbe incorporare centinaia di macchine in tutto.

Da MongoDB 4.4, le query implementate sui set di repliche producono prestazioni migliorate e prevedibili attraverso letture "con copertura". Queste letture vengono indirizzate a più nodi all'interno del set di repliche finché il nodo più veloce non risponde.

PostgreSQL, sebbene non sia veloce come MongoDB in termini di velocità di inserimento grezza, eccelle in termini di conformità ACID. Le transazioni vengono elaborate in modo sicuro e affidabile, consentendo a un'intera transazione di fallire invece di eseguire una scrittura parzialmente riuscita.

MongoDB ha iniziato solo di recente (con la versione 4) a supportare transazioni ACID simili ai database SQL.

A differenza di MongoDB, PostgreSQL si basa su una strategia di scalabilità verticale (ridimensionamento verticale) per i volumi di dati e il ridimensionamento delle scritture. Viene eseguito aggiungendo più risorse hardware come dischi, CPU e memoria a un nodo di database esistente.

Tuttavia, PostgreSQL ha compiuto alcuni sforzi per ottimizzare le prestazioni, tra cui un pianificatore di query maturo, la compilazione JIT (just-in-time) di espressioni, il partizionamento delle tabelle e la parallelizzazione delle query di lettura.

Prezzo

PostgreSQL è completamente gratuito e open source. Quindi chiunque può utilizzare le sue funzionalità e apportare modifiche al codice con facilità quando necessario.

MongoDB è anche uno strumento open source. Tuttavia, MongoDB ha altre opzioni come Enterprise e Atlas (per il cloud), che hanno prezzi variabili. Per l'edizione aziendale MongoDB viene offerto un modello di prezzo on-premise.

Mongo RealmDB è disponibile gratuitamente per tutti gli utenti Atlas per la valutazione e l'utilizzo leggero, consentendo agli sviluppatori di creare e rilasciare applicazioni mobili.

La migrazione dei dati può anche generare un sovraccarico; tuttavia, questo è standard indipendentemente dal database che hai implementato nel tuo sistema.

Elaborazione delle query

PostgreSQL utilizza il modello di database relazionale che dipende dalla memorizzazione dei dati all'interno delle tabelle e dall'utilizzo del linguaggio di query strutturato (SQL) per l'accesso al database. I comandi SQL possono essere immessi utilizzando il terminale PostgreSQL psql . Dispone di una funzione per oggetti di grandi dimensioni, che fornisce un accesso in stile flusso ai dati dell'utente archiviati in una struttura speciale per oggetti di grandi dimensioni.

Prima di aggiungere i dati, è necessario creare lo schema del database per ottenere una chiara comprensione delle relazioni tra i dati per elaborare le query. Le informazioni correlate possono essere archiviate in tabelle separate nel database. È possibile accedervi tramite chiavi esterne e join.

Può essere difficile modificare la struttura del database una volta caricato. Ha bisogno di diversi team nello sviluppo, nelle operazioni e nell'amministratore del database per coordinare attentamente le modifiche apportate alla struttura.

D'altra parte, la struttura dei dati di MongoDB non ha bisogno di essere pianificata in anticipo poiché si occupa essenzialmente di dati non strutturati. Anche la struttura dei dati è molto più facile da regolare.

Gli sviluppatori possono scegliere ciò che è essenziale nell'applicazione e apportare le modifiche richieste. MongoDB utilizza MQL, che può essere utilizzato per lavorare con i documenti in MongoDB ed estrarre dati offrendo al contempo la flessibilità e la potenza offerte da SQL.

MongoDB elabora i dati come documenti JSON. Puoi anche eseguire query per i campi all'interno del documento JSON. Pertanto, MongoDB è molto utile nei casi in cui desideri archiviare documenti all'interno di un campo dati flessibile.

Mentre PostgreSQL utilizza la funzione GROUP_BY per elaborare ed eseguire query aggregate, MongoDB in genere utilizza pipeline di aggregazione per elaborare le proprie query.

Uno dei principali svantaggi di MongoDB, tuttavia, è che non puoi unire facilmente le tabelle. In PostgreSQL, è semplificato con un'istruzione JOIN.

MongoDB ha cercato di risolvere questo problema introducendo tipi di dati multidimensionali in cui è possibile incorporare un archivio documenti all'interno di un altro. Tuttavia, è disorganizzato e non elegante come la semplice funzione di join incorporata in PostgreSQL.

Sicurezza

Quando si tratta di sicurezza, PostgreSQL batte MongoDB. Le rigide regole che governano la struttura del database consentono a PostgreSQL di essere un database molto sicuro, quindi può essere affidabile per essere utilizzato per i sistemi bancari.

PostgreSQL offre tonnellate di metodi di autenticazione tra cui un modulo di autenticazione pluggable (PAM) e un protocollo di accesso alle directory leggero (LDAP), che riducono la superficie di attacco dei server. Garantisce inoltre la protezione a livello di server tramite l'autenticazione basata su host e l'autenticazione del certificato.

Inoltre, PostgreSQL fornisce la crittografia dei dati e ti consente di utilizzare i certificati SSL quando i tuoi dati transitano attraverso il web o le autostrade della rete pubblica. PostgreSQL consente inoltre di implementare gli strumenti di autenticazione del certificato client (CCA) come opzione e di utilizzare funzioni crittogene per archiviare dati crittografati in PostgreSQL.

Tuttavia, il livello di sicurezza di PostgreSQL può differire da un sistema cloud all'altro, anche se si tratta dello stesso database.

MongoDB Atlas funziona allo stesso modo nei tre più grandi provider di cloud, semplificando la migrazione tra più cloud.

Inoltre, MongoDB dispone di crittografia lato client e di campo, che consente agli utenti di crittografare i dati prima di inviarli al database tramite la rete. Tuttavia, poiché i dati sono archiviati in coppie chiave-valore in un record, mancano della sicurezza vantata da PostgreSQL; L'obiettivo principale di MongoDB rimane la velocità.

Supporto e comunità

PostgreSQL è completamente open-source e supportato dalla sua comunità, che lo rafforza come un ecosistema completo. PostgreSQL rilascia frequentemente versioni aggiornate regolarmente e sviluppatori, appassionati o società di terze parti forniscono supporto e provano a sviluppare il sistema correggendo bug o apportando lievi modifiche al sistema di database.

Come PostgreSQL, anche MongoDB ha un forum della comunità che consente agli utenti di connettersi con molti altri utenti e ottenere risposte alle loro domande generali. Il supporto aziendale di MongoDB può includere inoltre un'ampia base di conoscenze con casi d'uso, tutorial dettagliati, note tecniche sulle ottimizzazioni e best practice.

Inoltre, ci sono corsi online con formazione e certificazioni forniti da MongoDB, gratuitamente.

Sfide

Sebbene abbiamo discusso delle funzionalità di MongoDB e PostgreSQL che li rendono un successo con gli sviluppatori, hanno anche la loro giusta quota di punti deboli.

MongoDB tende a concentrarsi su operazioni di dati veloci ma manca della sicurezza dei dati che PostgreSQL sembra possedere. È piuttosto impegnativo per la memoria, poiché il processo di denormalizzazione di solito si traduce in un elevato consumo di memoria.

Inoltre, poiché non esiste il supporto per i join, i database MongoDB sono sovraffollati di dati, a volte duplicati, quindi gravano pesantemente sulla memoria. MongoDB ha anche cercato di includere l'interpretazione in altri linguaggi di query come parte della sua estensibilità; tuttavia, potrebbe rallentarne le prestazioni poiché il database non è stato inizialmente creato per gestire modelli di dati relazionali.

La traduzione delle query da SQL a MongoDB potrebbe richiedere più tempo per l'utilizzo del motore, il che potrebbe ritardare la distribuzione e lo sviluppo.

D'altra parte, mentre PostgreSQL è facile da installare e si adatta a quasi tutte le piattaforme, la sua efficienza può variare da piattaforma a piattaforma. Inoltre, non dispone di strumenti di revisione o di reporting che possano mostrare lo stato attuale del database. Potrebbe essere necessario controllare continuamente il database se qualcosa non va come previsto per evitare di notare un errore quando è troppo tardi.

PostgreSQL è anche un po' più lento in quanto si concentra sulla compatibilità. Sebbene siano stati compiuti sforzi per migliorare la velocità di PostgreSQL, le modifiche richiedono ancora un po' di lavoro in più.

MongoDB vs PostgreSQL: quale scegliere?

MongoDB è un database non relazionale, mentre PostgreSQL è un database relazionale. Mentre i database NoSQL funzionano per archiviare i dati in coppie chiave-valore come un unico record, i database relazionali archiviano i dati su tabelle diverse.

Se dai la priorità all'integrazione e alla scalabilità dei dati più rapide su più server, MongoDB potrebbe essere la scelta adatta per la tua azienda.

MongoDB può funzionare al meglio se integrato in una piattaforma di analisi, poiché la velocità di MongoDB fornisce prestazioni dinamiche che possono aiutare a tenere traccia del comportamento dell'utente in tempo reale. Può anche essere molto vantaggioso per la tua azienda se possiedi un'applicazione Web occupata che non dipende da uno schema strutturato come il New York Times (che in effetti utilizza MongoDB) o per cataloghi di prodotti di cui avresti bisogno per memorizzare più oggetti con varie raccolte di attributi.

D'altra parte, PostgreSQL è una soluzione perfetta per l'analisi dei dati e il warehousing. Se stai creando uno strumento di automazione del database o un'applicazione bancaria in cui preferisci che vengano applicate la sicurezza dei dati e le garanzie transazionali, PostgreSQL potrebbe essere la soluzione giusta.
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Riepilogo

Per riassumere, finora abbiamo trattato i dettagli di base di PostgreSQL e MongoDB allo stesso modo. Abbiamo discusso della loro storia, delle caratteristiche principali e di ciò che li rende diversi.

Sebbene sia PostgreSQL che MongoDB creino database straordinari, alla fine si tratta di scegliere ciò che è giusto per la tua azienda.

Tra PostgreSQL e MongoDB, quale database preferisci? Fateci sapere nei commenti!