MongoDB 대 PostgreSQL: 15가지 중요한 차이점

새 프로젝트를 시작할 때 개발자가 고심할 수 있는 것 중 하나는 스택을 선택하는 것입니다. 문제를 해결하기 위해 올바른 기술에 집중하는 것은 신경이 쓰이는 경험이 될 수 있습니다. 특히 데이터베이스는 정착하기 어려울 수 있습니다. 특히 데이터가 어떻게 사용될지 확실하지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다.

데이터베이스는 소프트웨어 개발의 기본 기반이며 모든 유형과 크기의 프로젝트를 구축하기 위한 다양한 목적을 수행하므로 스택에 적절한 데이터베이스 구조를 선택하는 데 데이터베이스의 중요성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 기사는 두 가지 훌륭한 데이터베이스 관리 시스템인 MongoDB와 PostgreSQL의 차이점을 살펴보고 올바른 오픈 소스 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

몽고DB란?

MongoDB는 2009년 2월 11일에 출시된 크로스 플랫폼, 오픈 소스 비관계형 데이터베이스입니다. 선택적 스키마와 함께 JSON과 유사한 문서를 사용하는 것으로 알려져 있습니다.

MongoDB는 워크로드 및 리소스 최적화를 위한 자동화 기능이 내장되어 있으며 Azure, AWS 및 Google Cloud 전반에 걸쳐 탁월한 데이터 이동성 및 배포를 제공하는 시장에서 가장 진보된 클라우드 데이터베이스 서비스 중 하나로 간주됩니다.

또한 Atlas CLI, UI 또는 IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 리소스 공급자를 사용하여 몇 분 안에 클라우드 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

MongoDB Atlas를 사용하면 새로운 기능이 파이프라인에 추가될 때 급증하는 트래픽을 따라잡기 위해 애플리케이션을 계속 실행할 수 있습니다. MongoDB Atlas는 사용자에게 고급 데이터베이스 최적화 도구를 제공하므로 계속 구축하는 데 필요한 데이터베이스 리소스를 항상 보유할 수 있습니다.

주요 특징

다음은 시장에서 최고의 비관계형 데이터베이스 중 하나로 자리잡은 MongoDB의 몇 가지 주요 기능입니다.

• 성능 조언 : 애플리케이션이 발전함에 따라 MongoDB는 최고의 효율성을 위한 최고의 주문형 스키마 설계 사례를 지원합니다.
• 다중 클라우드 클러스터 : MongoDB를 사용하면 두 개 이상의 클라우드를 동시에 활용하는 탄력적이고 강력한 애플리케이션을 활성화할 수 있습니다.
• 로드 밸런싱 : MongoDB는 제어 동시성을 촉진하여 다른 서버와 병렬로 여러 클라이언트 요청을 처리합니다. 이는 데이터 일관성과 가동 시간을 보장하고 확장 가능한 응용 프로그램을 허용하면서 모든 서버의 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다.

사용 사례

MongoDB는 전 세계 수천 개의 조직에서 데이터 스토리지 요구 사항 또는 애플리케이션의 데이터베이스 서비스로 사용하고 있습니다.

MongoDB는 다음에서 중추적인 역할을 합니다.

• 콘텐츠 관리 : MongoDB를 사용하면 모든 유형의 콘텐츠를 제공 및 저장할 수 있으며, 모든 기능을 구성하고 단일 데이터베이스 내에서 모든 종류의 데이터를 구성할 수 있습니다. MongoDB는 콘텐츠가 풍부한 앱을 구축하는 데 필요한 모든 기능을 제공하면서 프로젝트 비용을 예상 비용의 10%로 만들기 위해 상용 하드웨어 및 보다 생산적인 팀과 함께 성공할 수 있도록 설정합니다.
• 결제 : 새로운 결제 제품을 개발하는 경우 MongoDB의 데이터 민첩성을 통해 데이터 단편화와 같은 불필요한 복잡성에 대해 걱정할 필요 없이 해당 신제품을 시장에 신속하게 출시할 수 있습니다. 결제 생태계를 현대화하려는 성숙한 기업을 이끌고 있더라도 MongoDB의 유연성을 활용하여 통합 운영 데이터 계층으로 사용할 수 있으므로 위험한 쿠키 커터 솔루션 없이 기존 데이터를 사용하여 새로운 제품과 서비스를 구축할 수 있습니다.
• 개인화 : MongoDB를 사용하면 타겟 제안, 맞춤형 홈 페이지, 소셜 미디어 네트워크 로그인과 같은 기능을 통해 수백만 고객의 경험을 실시간으로 개인화할 수 있습니다. 변환, 추출 및 로드에 대한 걱정 없이 데이터에 대해 직접 복잡한 쿼리를 실행할 수도 있습니다.
• 메인프레임 오프로딩 : MongoDB를 사용하여 메인프레임에서 워크로드를 쉽게 이동할 수 있습니다. 메인프레임 오프로딩은 일반적으로 액세스되는 메인프레임 데이터를 MongoDB에 구축된 운영 데이터 계층(ODL)에 복제하는 프로세스로, 이에 대해 소비 애플리케이션에서 작업을 리디렉션할 수 있습니다.

PostgreSQL이란 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스의 인기에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 견고성과 강력한 쿼리 기능으로 인해 다양한 애플리케이션과 계속 관련이 있습니다.

관계형 데이터베이스는 데이터 구조가 자주 변경되지 않는 경우 복잡한 쿼리 및 데이터 기반 보고를 실행하는 데 적합합니다. PostgreSQL과 같은 오픈 소스 데이터베이스는 SQL Server 및 Oracle과 같은 라이선스가 있는 동시대 제품에 비해 안정적인 프로덕션 등급 데이터베이스로서 비용 효율적인 대안을 제공합니다.

PostgreSQL은 높은 수준의 무결성, 탄력성 및 정확성으로 이어진 20년 이상의 커뮤니티 개발로 뒷받침되는 매우 안정적인 데이터베이스 관리 시스템입니다. PostgreSQL을 다양한 모바일, 지리 공간, 분석 및 웹 애플리케이션을 위한 기본 데이터 웨어하우스 또는 데이터 소스로 사용할 수 있습니다.

PostgreSQL은 또한 라이선스 비용이 들지 않으므로 과잉 배포의 위험이 없습니다. 열성팬과 기여자로 구성된 헌신적인 그룹은 정기적으로 버그와 솔루션을 찾아 데이터베이스 시스템의 전반적인 보안을 강화합니다.

주요 특징

다음은 PostgreSQL을 오늘날 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나로 만드는 몇 가지 두드러진 기능입니다.

• 비원자 열 : 관계형 모델의 주요 제약 조건 중 하나는 열이 원자적이어야 한다는 것입니다. 그러나 PostgreSQL에는 이 제약 조건이 없으며 쿼리가 쉽게 액세스할 수 있는 하위 값을 열에 포함할 수 있습니다.
• JSON 데이터 지원 : JSON을 쿼리하고 저장하는 기능을 통해 PostgreSQL은 NoSQL 워크로드도 실행할 수 있습니다. 예를 들어 여러 센서의 데이터를 저장하도록 데이터베이스를 설계하고 있고 필요한 특정 열이 확실하지 않은 경우 모든 종류의 센서를 지원합니다. 이 시나리오에서는 열 중 하나가 JSON이 되도록 테이블을 구성하여 지속적으로 변경되거나 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다.
• 창 기능 : PostgreSQL 창 기능은 분석 응용 프로그램에서 선호하는 기능으로 만드는 데 필수적인 역할을 합니다. Window 함수를 사용하면 여러 행에 걸쳐 있는 함수를 실행하고 동일한 수의 행을 반환할 수 있습니다. 창 함수는 집계 함수가 집계 후 단일 행만 반환할 수 있다는 점에서 집계 함수와 다릅니다.

사용 사례

다음은 PostgreSQL이 유용한 몇 가지 사용 사례입니다.

• 연합 허브 데이터베이스 : PostgreSQL의 JSON 지원 및 외부 데이터 래퍼를 통해 NoSQL 유형을 포함한 다른 데이터 저장소와 연결하고 다중 언어 데이터베이스 시스템을 위한 연합 허브 역할을 할 수 있습니다.
• 과학 데이터 : 과학 및 연구 프로젝트는 테라바이트의 데이터를 생성할 수 있으며, 이 데이터는 가장 효율적이고 유익하게 관리되어야 합니다. PostgreSQL은 강력한 분석 기능을 갖춘 멋진 SQL 엔진을 제공하므로 대용량 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• 제조 : 다양한 세계적 수준의 산업 제조업체는 PostgreSQL을 활용하여 고객 중심 프로세스를 통해 혁신을 가속화하고 성장을 촉진하는 동시에 PostgreSQL을 스토리지 백엔드로 사용하여 공급망 성능을 최적화합니다.
• LAPP 오픈 소스 스택 : PostgreSQL은 LAMP 스택에 대한 강력한 대안의 일부로 동적 앱과 웹사이트를 실행할 수 있습니다. LAPP는 Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP 및 Perl을 나타냅니다.

MongoDB 대 PostgreSQL: 일대일 비교

진짜 질문은 MongoDB와 PostgreSQL이 아니라 최고의 문서 데이터베이스와 최고의 관계형 데이터베이스입니다.

종종 개발 프로젝트를 시작할 때 프로젝트 리더는 사용 사례를 잘 이해하고 있지만 사용자와 비즈니스에 필요한 특정 응용 프로그램 기능에 대해 명확하지 않습니다. 그들은 결국 선택에 내기를 걸어야 하고 그것이 가장 적합하기를 바랍니다.

다음 섹션에서는 쉽게 결정을 내릴 수 있도록 MongoDB와 PostgreSQL의 차이점을 설명합니다. 우리의 정보는 아키텍처, ACID 규정 준수, 확장성, 복제, 보안 및 지원과 같은 주요 요소를 기반으로 합니다.

뛰어들자!

ACID 준수

애플리케이션 작성을 단순화하는 관계형 데이터베이스의 가장 중추적인 기능 중 하나는 ACID 트랜잭션입니다. 데이터베이스 트랜잭션 내의 격리 수준에 관한 한 PostgreSQL은 기본적으로 커밋된 읽기 격리 수준을 사용합니다. 또한 사용자는 커밋된 읽기 격리 수준을 직렬화 가능한 격리 수준까지 조정할 수 있습니다.

여기서 주목해야 할 중요한 점은 트랜잭션을 통해 데이터베이스에 대한 다양한 변경을 그룹에서 수행하거나 롤백할 수 있다는 것입니다. 따라서 관계형 데이터베이스에서 데이터는 테이블 형식 스키마의 독립적인 부모-자식 테이블에 걸쳐 모델링됩니다.

이에 비해 문서 데이터베이스는 문서의 데이터를 대조하고 읽기와 쓰기가 원자적 작업이기 때문에 다중 문서 트랜잭션이 필요하지 않기 때문에 트랜잭션 실행이 더 쉽습니다.

MongoDB는 문서가 업데이트되는 동안 완전한 격리를 지원합니다. 오류가 발생하면 업데이트 작업이 롤백되어 변경 사항을 되돌리고 클라이언트가 문서를 일관되게 볼 수 있도록 합니다.

MongoDB는 또한 여러 문서에서 데이터베이스 트랜잭션을 지원하여 관련 변경 사항의 일부를 롤백하거나 그룹으로 커밋할 수 있습니다. 다중 문서 트랜잭션 기능으로 인해 MongoDB는 문서 모델의 유연성, 속도 및 성능을 기존 데이터베이스의 ACID 보장과 결합하는 몇 안 되는 데이터베이스 중 하나입니다.

아키텍처/문서 모델

MongoDB의 문서 모델을 사용하면 사용자가 애플리케이션 코드 내의 개체에 자연스럽게 매핑할 수 있으므로 전체 스택 개발자가 더 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다. 문서는 배열 및 기타 보다 정교한 구조를 쉽게 저장하기 위해 계층적 관계를 묘사하는 기능을 제공합니다.

중첩된 하위 문서 및 배열과 같은 필드에 데이터를 저장함으로써 JSON 문서의 관련 정보를 함께 저장하여 MongoDB 쿼리 언어를 통한 빠른 쿼리 액세스를 할 수 있습니다.

MongoDB를 사용하면 이진 JSON(BSON)이라는 이진 표현의 문서로 데이터를 저장할 수 있습니다. 필드는 제공하는 문서에 따라 다를 수 있으므로 시스템에 문서 구조를 선언할 필요가 없습니다. 문서는 자체 설명적입니다.

문서에 새 필드를 추가해야 하는 경우 컬렉션의 다른 문서에 영향을 미치거나 ORM 또는 중앙 시스템 카탈로그를 업데이트하지 않고 필드를 생성할 수 있습니다.

MongoDB는 또한 모든 컬렉션에 대한 데이터 거버넌스 제어를 적용하기 위해 스키마 유효성 검사 옵션을 제공합니다. 이러한 유연성은 특히 새로운 응용 프로그램 기능이 지속적으로 배포될 때 여러 이질적인 소스의 정보를 수집하거나 시간이 지남에 따라 문서의 수정 사항을 수용할 때 유용합니다.

PostgreSQL에는 다음 두 프로세스로 구성된 클라이언트-서버 아키텍처 모델이 있습니다.

• 클라이언트 측 프로세스 : 사용자가 데이터베이스와 상호 작용하기 위해 활용하는 응용 프로그램입니다. 일반적으로 사용자 인터페이스가 단순하며 API를 통해 사용자와 데이터베이스 간의 통신에 사용됩니다.
• 서버 측 프로세스 : 이것은 작업, 연결, 동적 및 정적 자산을 다루는 "Postgres" 응용 프로그램입니다. 실행 중인 PostgreSQL 사이트는 중앙 조정 프로세스인 Postmaster가 처리합니다. 포스트마스터 데몬은 다음을 담당합니다.
  • 복구 수행
  • 서버 초기화
  • 서버 종료
  • 백그라운드 프로세스 실행
  • 새 클라이언트의 연결 요청 관리

  .

확장성

확장성은 단순히 새로운 기능을 추가할 수 있도록 설계된 품질입니다.

PostgreSQL은 저장 함수 및 프로시저를 포함하여 여러 방식으로 확장성을 지원합니다. PostgreSQL을 광범위하게 만드는 것은 카탈로그 기반 작업입니다.

관계형 데이터베이스는 종종 시스템 카탈로그에 테이블, 데이터베이스, 열 등에 대한 정보를 저장합니다. 이러한 "데이터 사전"은 사용자에게 테이블로 표시되지만 데이터베이스 시스템에 의해 내부적으로 저장된 정보가 있습니다.

PostgreSQL은 데이터 유형, 함수 및 액세스 방법에 대한 정보와 함께 열 및 테이블에 대한 정보를 저장합니다.

추가 사항: PostgreSQL은 동적 로딩을 통해 사용자 작성 코드를 자체적으로 통합할 수도 있습니다. 종종 사용자는 공유 라이브러리를 통해 구현할 수 있는 특정 기능을 요구할 수 있습니다. 사용자는 단순히 코드 파일을 지정할 수 있으며 PostgreSQL은 필요에 따라 이를 로드하므로 새로운 애플리케이션의 신속한 프로토타이핑에 고유하게 적합합니다.

반면에 MongoDB는 결국 사용자가 자신의 기능을 만들고 프레임워크 내에서 사용할 수 있도록 확장 가능하게 되었습니다. 관계형 데이터베이스(예: PostgreSQL)의 사용자가 SQL 문을 확장할 수 있도록 하는 사용자 정의 함수(UDF)와 동일합니다.

또한 PostgreSQL과 MongoDB는 모두 데이터베이스 관리를 위해 Adminer와 같은 여러 확장 및 플러그인을 지원합니다.

협업 및 민첩성

MongoDB에는 문서 모델이 있어 협업 및 개발을 보다 쉽고 빠르게 구현할 수 있습니다. MongoDB는 기본적으로 JSON 또는 BSON을 사용하여 데이터를 문서로 저장합니다.

BSON에는 DateTime , long , int 및 byte 배열과 같은 JSON 데이터에 없는 여러 데이터 유형이 포함되어 있어 보편적인 "숫자" 유형과 같은 모든 것을 처리하는 대신 데이터 유형에 따라 더 구체적이기 때문에 데이터를 보다 효율적으로 처리하는 데 도움이 됩니다. JSON과 같은 문서를 효과적으로 보관하는 직렬화 형식이므로 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

BSON은 쿼리에 유용하지 않은 키를 건너뛰므로 데이터 검색 속도가 빨라집니다. 사용자는 문서의 구조를 추가로 정의하고 새 필드를 도입하거나 데이터를 재작업하거나 적절하다고 판단될 때마다 이를 개발하여 일부 개발을 수행할 수 있습니다.

이러한 유연성은 관리자에게 데이터 정의 언어 문을 재구성하도록 요청한 다음 데이터베이스를 다시 생성하거나 다시 로드하여 처음부터 시작함으로써 발생하는 지연을 방지하는 데 도움이 되기 때문에 MongoDB에 큰 이점입니다.

또한 MongoDB를 사용하면 개발자나 팀 간의 협업이 쉬워지므로 팀 간의 중개나 복잡한 커뮤니케이션이 필요하지 않습니다.

협업과 관련하여 PostgreSQL에는 사용자 수준 권한, 역할 상속 및 테이블 수준 권한이 포함됩니다. 사용자를 관리하고 읽기 및 쓰기 권한을 부여할 수 있습니다.

또한 추가 보안 계층을 부여하는 감사 옵션을 사용하여 다양한 그룹 또는 사용자의 데이터 액세스 활동을 검토할 수도 있습니다. 그러나 PostgreSQL은 행과 열에 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스이기 때문에 MongoDB만큼 빠르지 않습니다.

외래 키 지원

MongoDB를 PostgreSQL과 차별화하는 주요 기능은 데이터를 저장하는 접근 방식입니다.

비관계형이기 때문에 MongoDB는 테이블 대신 컬렉션을 사용합니다. 외래 키는 단순히 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 테이블의 속성 집합입니다. 외래 키는 이 두 테이블을 서로 연결합니다.

MongoDB에는 테이블이 없기 때문에 MongoDB에도 외래 키가 없습니다. 따라서 외래 키 제약 조건이 없습니다. 그러나 MongoDB에는 참조 생성을 표준화하는 데 도움이 되는 DBRef 표준이 있습니다.

반면 PostgreSQL은 SQL 호환이므로 외래 키를 지원합니다. 외래 키 제약 조건을 활성화하여 PostgreSQL은 외래 키 열에 잘못된 데이터 삽입을 중지할 수 있습니다.

파티셔닝 및 샤딩

파티셔닝 및 샤딩은 본질적으로 큰 데이터 세트를 더 작은 서브세트로 나누는 것에 관한 것입니다. 샤딩은 데이터가 여러 컴퓨터에 저장되고 파티셔닝이 단일 데이터베이스 인스턴스 내에서 이 데이터를 그룹화하는 것을 의미합니다.

MongoDB는 클러스터 내의 인스턴스 간에 데이터를 분할하기 때문에 확장 가능합니다. 데이터가 로컬로 보존되는 동안 다양한 서버에 쉽게 배포할 수 있도록 하는 독립적인 단위이기 때문에 문서를 조각으로 나누지 않습니다.

MongoDB Atlas 클라우드 서비스를 통해 데이터를 여러 지역에 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한 지연 시간을 줄이기 위해 특정 지역이나 전역 지역에 지속적으로 저장하도록 선택할 수도 있습니다.

버전 5.0부터 MongoDB에는 정책을 설정하기만 하면 되기 때문에 주요 시간 절약 기능으로 제공되는 "라이브" 리샤딩 기능이 포함되었습니다. 데이터베이스는 때가 되면 자동으로 데이터를 재배포할 수 있습니다.

이전에는 시스템을 중단하지 않고도 그렇게 할 수 있었지만 프로세스가 복잡하고 위험했습니다. MongoDB는 얼마 동안 글로벌 지리 파티셔닝이 있었지만 데이터는 여러 국가에서 다른 속도로 증가하고 있었습니다. 라이브 리샤딩은 국가 내에서 로컬로 유지되어야 하는 데이터에 유용할 수 있습니다.

반면에 PostgreSQL은 선언적 분할을 지원합니다. 이는 본질적으로 테이블을 분할 영역으로 나누는 방법을 지정하는 방법입니다. 분할된 테이블을 파티션된 테이블이라고 하고, 사양은 파티션 방식으로 구성되며, 사용할 컬럼이나 표현식의 목록을 파티션 키라고 합니다.

범위를 통해 분할을 구현할 수 있습니다. 여기서 테이블은 키 열 또는 열 집합으로 정의된 범위로 분할될 수 있으며 다른 파티션에 할당된 값 범위 간에 겹치지 않습니다.

지정된 키 값에 따라 테이블이 분할되는 목록 분할을 구현할 수도 있습니다.

복제

복제는 둘 이상의 서버에서 동일한 데이터 세트의 복사본을 만드는 프로세스입니다. 이를 통해 데이터베이스 관리자는 높은 데이터 중복성과 높은 데이터 가용성을 제공할 수 있습니다.

MongoDB의 경우 이는 "복제본 세트"를 사용하여 달성됩니다. 이는 서버 간에 데이터를 계속 복제하는 3개 이상의 서버로 구성된 동기화된 클러스터입니다. 이는 유지 관리를 위해 예정된 중단 또는 시스템 오류가 발생한 경우 발생할 수 있는 가동 중지 시간에 대한 이중화 및 보호 기능을 제공하여 데이터베이스의 내결함성을 높입니다.

레플리카 세트는 지역 정전 시 유용하므로 다양한 데이터 센터에서도 구현할 수 있습니다. 이는 MongoDB Atlas를 통해 수행할 수 있으므로 이러한 클러스터를 더 간단하고 빠르게 구축하고 구성할 수 있습니다.

PostgreSQL은 1차-2차 복제를 제공합니다. 미리 쓰기 로그를 사용하면 복제본 노드의 변경 사항을 공유할 수 있으므로 비동기식 복제가 가능합니다. 다른 종류의 복제에는 논리적 복제, 스트리밍 복제 및 물리적 복제가 있습니다.

인덱스

인덱스는 특정 행이나 데이터를 더 빠르게 검색할 수 있게 해주는 객체 또는 구조입니다.

PostgreSQL은 모든 쿼리 워크로드를 효율적으로 일치시킬 수 있는 다양한 고유 인덱스 유형을 제공합니다. 인덱싱 기술에는 B-트리, 다중 열 및 표현식이 포함됩니다. 또한 GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, 커버링 인덱스 및 블룸 필터와 같은 부분 및 고급 인덱싱 기술도 PostgreSQL에서 구현할 수 있습니다.

반면에 MongoDB를 사용하면 배열이나 하위 문서에 얼마나 깊이 중첩되어 있더라도 인덱싱을 통해 빠르게 액세스할 수 있는 모든 구조에 데이터를 저장할 수 있습니다.

언어 및 구문

MongoDB와 PostgreSQL은 모두 다양한 언어를 지원합니다.

MongoDB는 Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js 등과 같은 최고의 데이터베이스 언어에 대한 드라이버 지원을 제공합니다. 이러한 MongoDB 라이브러리 및 드라이버는 MongoDB의 모든 기능을 지원하여 모든 애플리케이션에서 고성능과 확장성을 제공합니다.

PostgreSQL은 PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl 및 PL/Tcl과 같은 기본 배포를 통해 여러 절차적 언어와 PL/Java, PL/PHP 및 PL/과 같은 핵심 PostgreSQL 배포 외부에서 개발 및 유지 관리되는 다른 언어를 지원합니다. 루비.

표준화

정규화는 데이터 중복을 줄이고 데이터 수정의 이상을 최소화하며 데이터 무결성을 개선하기 위해 관계형 데이터베이스를 구조화하는 프로세스입니다.

MongoDB는 정규화 및 비정규화 데이터 모델(임베디드 모델이라고도 함)을 모두 처리할 수 있습니다.

임베디드 모델을 사용하면 응용 프로그램이 동일한 데이터베이스 레코드에 관련 정보를 저장할 수 있으므로 읽기 작업에 더 나은 성능을 제공하고 단일 데이터베이스 작업에서 관련 데이터를 검색할 수 있습니다.

또한 애플리케이션이 공통 작업을 완료하기 위해 더 적은 쿼리를 실행하는 동안 단일 원자 쓰기 작업으로 관련 데이터를 업데이트할 수도 있습니다. 포함된 데이터 모델에 대한 MongoDB의 문서는 최대 BSON 문서 크기(16MB)보다 작아야 합니다.

정규화된 데이터 모델은 문서 간의 참조를 사용하여 관계를 설명합니다. 이것은 임베딩이 데이터 중복을 초래할 수 있지만 불충분한 읽기 성능 이점이 중복의 의미를 능가할 때 사용하는 것이 좋습니다.

그러나 비정규화 프로세스는 일반적으로 성능 향상을 위해 데이터베이스에서 이전에 정규화된 데이터를 그룹화할 때 높은 메모리 소비를 유발합니다.

PostgreSQL 스키마에는 식별된 관계가 있습니다. 구조는 1:1, 1:다 또는 다:1 관계로 식별될 수 있습니다. 데이터의 정규화는 데이터의 중복 복사본을 제거하여 무결성을 보장하므로 매우 유용할 수 있습니다.

성능

MongoDB와 PostgreSQL은 데이터를 저장하고 검색하는 방식이 다르기 때문에 서로 다른 두 데이터베이스 시스템의 성능을 평가하는 것은 어렵습니다.

MongoDB는 종종 추가 시스템과 기능을 결합하고 처리 능력에 의존하지 않기 때문에 수평 확장을 위해 구축되었습니다. 데이터 크기나 사용자로 측정되는 것과 상관없이 대규모 애플리케이션에 전력을 공급할 수 있습니다.

또한 MongoDB는 빠른 쿼리 실행이 필요한 사용 사례를 수용할 수 있으며 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 전체적으로 수백 대의 기계를 통합할 수 있습니다.

MongoDB 4.4부터 복제본 세트에 대해 구현된 쿼리는 "헤지" 읽기를 통해 개선되고 예측 가능한 성능을 생성합니다. 이러한 읽기는 가장 빠른 노드가 응답할 때까지 복제본 세트 내의 여러 노드로 전달됩니다.

PostgreSQL은 원시 삽입 속도 측면에서 MongoDB만큼 빠르지는 않지만 ACID 준수 측면에서는 탁월합니다. 트랜잭션은 안전하고 안정적으로 처리되어 부분적으로 성공한 쓰기를 실행하는 대신 전체 트랜잭션이 실패하도록 합니다.

MongoDB는 최근에(버전 4 포함) SQL 데이터베이스와 유사한 ACID 트랜잭션을 지원하기 시작했습니다.

MongoDB와 달리 PostgreSQL은 데이터 볼륨 및 확장 쓰기에 대한 확장 전략(수직 확장)에 의존합니다. 기존 데이터베이스 노드에 디스크, CPU 및 메모리와 같은 하드웨어 리소스를 더 추가하여 수행됩니다.

그러나 PostgreSQL은 성숙한 쿼리 플래너, JIT(Just-In-Time) 표현식 컴파일, 테이블 파티셔닝 및 읽기 쿼리 병렬화를 포함하여 성능 최적화를 위해 몇 가지 노력을 기울였습니다.

가격

PostgreSQL은 비용과 오픈 소스가 완전히 무료입니다. 따라서 누구나 해당 기능을 사용하고 필요할 때 쉽게 코드를 수정할 수 있습니다.

MongoDB는 또한 오픈 소스 도구입니다. 그러나 MongoDB에는 다양한 가격이 있는 엔터프라이즈 및 Atlas(클라우드용)와 같은 다른 옵션이 있습니다. MongoDB 엔터프라이즈 에디션에는 온프레미스 가격 모델이 제공됩니다.

Mongo RealmDB는 평가 및 가벼운 사용을 위해 모든 Atlas 사용자에게 무료로 제공되어 개발자가 모바일 애플리케이션을 빌드하고 출시할 수 있도록 합니다.

데이터 마이그레이션은 오버헤드를 생성할 수도 있습니다. 그러나 이것은 시스템에 구현한 데이터베이스와 상관없이 표준입니다.

쿼리 처리

PostgreSQL은 테이블 내에 데이터를 저장하고 데이터베이스 액세스를 위해 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 활용하는 관계형 데이터베이스 모델을 사용합니다. SQL 명령은 PostgreSQL 터미널 psql 을 사용하여 입력할 수 있습니다. 여기에는 특별한 대형 개체 구조에 저장된 사용자 데이터에 대한 스트림 스타일 액세스를 제공하는 대형 개체 기능이 있습니다.

데이터를 추가하기 전에 쿼리를 처리하기 위한 데이터 관계를 명확하게 이해할 수 있도록 데이터베이스 스키마를 구축해야 합니다. 관련 정보는 데이터베이스의 별도 테이블에 저장할 수 있습니다. 외래 키와 조인을 통해 액세스할 수 있습니다.

데이터베이스가 로드되면 구조를 조정하기 어려울 수 있습니다. 구조의 변경 사항을 신중하게 조정하려면 개발, 운영 및 데이터베이스 관리자의 여러 팀이 필요합니다.

반면 MongoDB의 데이터 구조는 기본적으로 비정형 데이터를 다루기 때문에 미리 계획할 필요가 없습니다. 데이터 구조도 훨씬 쉽게 조정할 수 있습니다.

개발자는 애플리케이션에서 필수적인 것을 선택하고 필요한 변경을 수행할 수 있습니다. MongoDB는 MQL을 사용합니다. MQL은 MongoDB의 문서 작업에 사용할 수 있고 SQL이 제공하는 유연성과 기능을 제공하면서 데이터를 꺼낼 수 있습니다.

MongoDB는 데이터를 JSON 문서로 처리합니다. JSON 문서 내부의 필드도 쿼리할 수 있습니다. 따라서 MongoDB는 유연한 데이터 필드에 문서를 저장하려는 경우에 매우 유용합니다.

PostgreSQL은 GROUP_BY 함수를 사용하여 집계 쿼리를 처리하고 실행하지만 MongoDB는 일반적으로 집계 파이프라인을 사용하여 쿼리를 처리합니다.

그러나 MongoDB의 한 가지 주요 단점은 테이블을 쉽게 조인할 수 없다는 것입니다. PostgreSQL에서는 JOIN 문으로 간단합니다.

MongoDB는 한 문서 저장소를 다른 문서 저장소에 포함할 수 있는 다차원 데이터 유형을 도입하여 이 문제를 해결하려고 했습니다. 그러나 PostgreSQL이 통합하는 단순 join 기능만큼 우아하지 않고 무질서합니다.

보안

보안과 관련하여 PostgreSQL은 MongoDB를 능가합니다. 데이터베이스 구조를 제어하는 ​​엄격한 규칙으로 인해 PostgreSQL은 매우 안전한 데이터베이스이므로 은행 시스템에 사용하기에 안정적입니다.

PostgreSQL은 PAM(플러그 가능 인증 모듈) 및 LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)를 포함한 수많은 인증 방법을 제공하여 서버의 공격 표면을 줄입니다. 또한 호스트 기반 인증 및 인증서 인증을 통해 서버 수준의 보호를 보장합니다.

또한 PostgreSQL은 데이터 암호화를 제공하며 웹 또는 공용 네트워크 고속도로를 통해 데이터를 전송할 때 SSL 인증서를 사용할 수 있습니다. 또한 PostgreSQL을 사용하면 클라이언트 인증서 인증(CCA) 도구를 옵션으로 구현하고 암호화 기능을 사용하여 PostgreSQL에 암호화된 데이터를 저장할 수 있습니다.

그러나 PostgreSQL의 보안 수준은 동일한 데이터베이스라도 클라우드 시스템마다 다를 수 있습니다.

MongoDB Atlas는 3대 클라우드 제공업체에서 동일한 방식으로 수행하므로 여러 클라우드 간의 마이그레이션이 더 쉬워집니다.

또한 MongoDB에는 클라이언트 측 및 필드 수준 암호화가 있어 사용자가 데이터를 네트워크를 통해 데이터베이스로 보내기 전에 암호화할 수 있습니다. 그러나 데이터가 하나의 레코드에 키-값 쌍으로 저장되기 때문에 PostgreSQL이 자랑하는 보안이 부족합니다. MongoDB의 주요 초점은 속도에 있습니다.

지원 및 커뮤니티

PostgreSQL은 완전히 오픈 소스이며 커뮤니티에서 지원하므로 완전한 생태계로 강화됩니다. PostgreSQL은 수시로 업데이트 버전을 정기적으로 출시하고 있으며, 개발자, 매니아 또는 제3자 회사에서 지원을 제공하고 버그를 수정하거나 데이터베이스 시스템을 약간 수정하여 시스템 개발을 시도합니다.

PostgreSQL과 마찬가지로 MongoDB에는 사용자가 여러 다른 사용자와 연결하고 일반적인 쿼리에 대한 답변을 얻을 수 있는 커뮤니티 포럼도 있습니다. MongoDB 엔터프라이즈 지원에는 사용 사례, 자세한 자습서, 최적화에 대한 기술 정보 및 모범 사례가 포함된 광범위한 지식 기반이 포함될 수 있습니다.

또한 MongoDB에서 무료로 제공하는 교육 및 인증이 포함된 온라인 과정이 있습니다.

도전

우리는 MongoDB와 PostgreSQL의 기능을 논의하여 개발자들에게 큰 인기를 얻었지만, 그들에게도 상당한 약점이 있습니다.

MongoDB는 빠른 데이터 작업에 중점을 두는 경향이 있지만 PostgreSQL이 가지고 있는 것처럼 보이는 데이터 보안이 부족합니다. 비정규화 프로세스는 일반적으로 높은 메모리 소비를 초래하기 때문에 메모리에 대한 작업이 상당히 많습니다.

또한 조인에 대한 지원이 없기 때문에 MongoDB 데이터베이스에는 데이터가 과잉 공급되어(때로는 중복되기도 함) 메모리에 큰 부담을 줍니다. MongoDB는 또한 확장성의 일부로 다른 쿼리 언어에 대한 해석을 포함하려고 했습니다. 그러나 데이터베이스가 처음에 관계형 데이터 모델을 처리하도록 구축되지 않았기 때문에 성능이 저하될 수 있습니다.

SQL을 MongoDB 쿼리로 변환하는 경우 엔진을 사용하는 데 추가 시간이 소요되어 배포 및 개발이 지연될 수 있습니다.

반면 PostgreSQL은 설치가 쉽고 거의 모든 플랫폼에 적용할 수 있지만 효율성은 플랫폼마다 다를 수 있습니다. 또한 데이터베이스의 현재 상태를 표시할 수 있는 수정 도구나 보고 도구가 없습니다. 너무 늦었을 때 실패를 알아차리지 못하도록 무언가가 계획대로 진행되지 않으면 데이터베이스를 지속적으로 확인해야 할 수도 있습니다.

PostgreSQL은 호환성에 초점을 맞추기 때문에 약간 느립니다. PostgreSQL의 속도를 개선하기 위한 노력이 있었지만 수정에는 여전히 약간의 작업이 더 필요합니다.

MongoDB 대 PostgreSQL: 어느 것을 선택해야 합니까?

MongoDB는 비관계형 데이터베이스이고 PostgreSQL은 관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 키-값 쌍의 데이터를 하나의 레코드로 저장하는 작업을 하는 반면 관계형 데이터베이스는 다른 테이블에 데이터를 저장합니다.

여러 서버에서 더 빠른 데이터 통합과 확장성을 우선시한다면 MongoDB가 귀하의 비즈니스에 적합한 선택이 될 수 있습니다.

MongoDB의 속도는 사용자의 행동을 실시간으로 추적하는 데 도움이 될 수 있는 동적 성능을 제공하므로 MongoDB는 분석 플랫폼에 통합될 때 가장 잘 작동합니다. 또한 New York Times(실제로 MongoDB를 사용함)와 같은 구조화된 스키마에 의존하지 않는 바쁜 웹 애플리케이션을 소유하거나 필요한 제품 카탈로그를 소유하고 있는 경우에도 비즈니스에 매우 유용할 수 있습니다. 다양한 속성 컬렉션이 있는 여러 개체를 저장합니다.

반면 PostgreSQL은 데이터 분석 및 웨어하우징에 완벽하게 어울립니다. 데이터 보안 및 트랜잭션 보장을 선호하는 데이터베이스 자동화 도구 또는 뱅킹 애플리케이션을 구축하는 경우 PostgreSQL이 적합할 수 있습니다.
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요약

요약하자면 지금까지 PostgreSQL과 MongoDB에 대한 기본 세부 사항을 모두 다루었습니다. 우리는 그들의 역사, 주요 기능 및 차이점에 대해 논의했습니다.

PostgreSQL과 MongoDB는 모두 놀라운 데이터베이스를 만들지만 궁극적으로 비즈니스에 적합한 것을 선택하는 것입니다.

PostgreSQL과 MongoDB 중 어떤 데이터베이스를 선호합니까? 댓글로 알려주세요!