MongoDB против PostgreSQL: 15 критических отличий

При запуске нового проекта разработчики могут столкнуться с трудностями при выборе стека. Выбор правильной технологии для решения проблемы может быть нервным. В частности, с базами данных может быть сложно разобраться, особенно если вы не знаете, как будут использоваться ваши данные.

Поскольку базы данных являются базовой основой разработки программного обеспечения и служат различным целям для создания проектов всех типов и размеров, важно понять важность баз данных для выбора подходящей структуры базы данных для вашего стека.

Эта статья поможет вам выбрать правильную базу данных с открытым исходным кодом, исследуя различия между двумя отличными системами управления базами данных: MongoDB и PostgreSQL.

Что такое MongoDB?

MongoDB — это кроссплатформенная нереляционная база данных с открытым исходным кодом, выпущенная 11 февраля 2009 года. Она известна тем, что использует JSON-подобные документы с необязательными схемами.

MongoDB считается одной из самых передовых облачных служб баз данных на рынке с беспрецедентной мобильностью и распределением данных в Azure, AWS и Google Cloud, а также со встроенной автоматизацией для оптимизации рабочей нагрузки и ресурсов.

Он также позволяет за считанные минуты создать облачную базу данных с помощью интерфейса командной строки Atlas, пользовательского интерфейса или поставщика ресурсов «инфраструктура как услуга» (IaaS).

С MongoDB Atlas вы можете поддерживать работу своего приложения, чтобы не отставать от растущего трафика по мере того, как новые функции появляются в вашем конвейере. MongoDB Atlas предоставляет своим пользователям передовые инструменты оптимизации баз данных, так что у вас всегда будут ресурсы базы данных, необходимые для дальнейшего построения.

Основные характеристики

Вот несколько ключевых особенностей MongoDB, благодаря которым она входит в число лучших нереляционных баз данных на рынке:

• Рекомендации по производительности . По мере развития ваших приложений MongoDB будет помогать вам с лучшими практиками проектирования схем по запросу для максимальной эффективности.
• Многооблачные кластеры . С помощью MongoDB вы можете создавать отказоустойчивые и мощные приложения, которые одновременно используют два или более облака.
• Балансировка нагрузки : MongoDB облегчает параллелизм управления, чтобы обрабатывать несколько клиентских запросов параллельно с другими серверами. Это может помочь снизить нагрузку на каждый сервер, обеспечивая согласованность данных и время безотказной работы, а также позволяет масштабировать приложения.

Сценарии использования

MongoDB используется тысячами организаций по всему миру для хранения данных или в качестве службы базы данных их приложений.

MongoDB играет ключевую роль в:

• Управление контентом : с помощью MongoDB вы можете обслуживать и хранить любой тип контента, создавать любые функции и вплетать любые данные в единую базу данных. MongoDB настраивает вас на успех благодаря стандартному оборудованию и более продуктивным командам, чтобы ваш проект стоил 10% от того, что они должны, предлагая все функции, необходимые для создания приложений с богатым содержанием.
• Платежи : Если вы разрабатываете новый платежный продукт, гибкость данных MongoDB позволит этому новому продукту быстро выйти на рынок, не беспокоясь о ненужной сложности, такой как фрагментация данных. Даже если вы руководите зрелым предприятием, пытающимся модернизировать свою платежную экосистему, вы можете использовать гибкость MongoDB, чтобы использовать ее в качестве уровня консолидированных операционных данных, что позволит вам создавать новые продукты и услуги с использованием существующих данных без рискованного шаблонного решения.
• Персонализация : MongoDB позволяет персонализировать опыт миллионов клиентов в режиме реального времени с помощью таких функций, как целевые предложения, настраиваемые домашние страницы и вход в социальные сети. Вы даже можете выполнять сложные запросы непосредственно к своим данным, не беспокоясь о преобразовании, извлечении и загрузке.
• Разгрузка мейнфрейма : вы можете легко переносить рабочие нагрузки с мейнфрейма с помощью MongoDB. Разгрузка мейнфрейма — это процесс репликации часто используемых данных мэйнфрейма на уровень операционных данных (ODL), построенный на базе MongoDB, на который можно перенаправлять операции из приложений-потребителей.

Что такое PostgreSQL?

Несмотря на популярность баз данных NoSQL, реляционные базы данных по-прежнему актуальны для различных приложений благодаря их надежности и широким возможностям обработки запросов.

Реляционные базы данных отлично подходят для выполнения сложных запросов и создания отчетов на основе данных в тех случаях, когда структура данных меняется нечасто. Базы данных с открытым исходным кодом, такие как PostgreSQL, предлагают экономичную альтернативу стабильной базе данных производственного уровня по сравнению с ее лицензированными аналогами, такими как SQL Server и Oracle.

PostgreSQL — это очень стабильная система управления базами данных, подкрепленная более чем 20-летним развитием сообщества, что привело к ее высокому уровню целостности, отказоустойчивости и корректности. Вы можете использовать PostgreSQL в качестве основного хранилища данных или источника данных для различных мобильных, геопространственных, аналитических и веб-приложений.

PostgreSQL также не требует затрат на лицензирование, что устраняет риск чрезмерного развертывания. Его специальная группа энтузиастов и участников регулярно находит ошибки и решения, внося свой вклад в общую безопасность системы баз данных.

Основные характеристики

Вот несколько существенных особенностей PostgreSQL, которые делают ее одной из наиболее широко используемых баз данных сегодня:

• Неатомарные столбцы . Одним из основных ограничений реляционной модели является то, что столбцы должны быть атомарными. PostgreSQL, однако, не имеет этого ограничения и позволяет столбцам иметь вложенные значения, к которым запрос может легко получить доступ.
• Поддержка данных JSON . Возможность запрашивать и сохранять JSON позволяет PostgreSQL также выполнять рабочие нагрузки NoSQL — скажем, если вы разрабатываете базу данных для хранения данных с нескольких датчиков и не уверены в том, какие столбцы вам понадобятся. для поддержки всех видов датчиков. В этом сценарии вы можете построить таблицу таким образом, чтобы один из столбцов был в формате JSON для хранения постоянно меняющихся или неструктурированных данных.
• Оконные функции . Оконные функции PostgreSQL играют неотъемлемую роль в том, что они стали популярными для аналитических приложений. С помощью оконных функций вы можете выполнять функции, охватывающие несколько строк, и возвращать одинаковое количество строк. Оконные функции отличаются от агрегатных функций тем, что агрегатные функции могут возвращать только одну строку после агрегирования.

Сценарии использования

Вот несколько случаев использования PostgreSQL:

• База данных федеративного хаба : поддержка JSON в PostgreSQL и сторонние оболочки данных позволяют ей подключаться к другим хранилищам данных, включая типы NoSQL, и служить хабом федерации для полиглотных систем баз данных.
• Научные данные . Научные и исследовательские проекты могут генерировать терабайты данных, которыми необходимо управлять наиболее эффективно и выгодно. PostgreSQL предлагает прекрасный механизм SQL с надежными аналитическими возможностями, который упрощает обработку больших объемов данных.
• Производство : Различные промышленные производители мирового класса используют PostgreSQL для ускорения инноваций и стимулирования роста за счет процессов, ориентированных на клиента, при этом оптимизируя производительность цепочки поставок за счет использования PostgreSQL в качестве серверной части хранилища.
• Стек LAPP с открытым исходным кодом : PostgreSQL может запускать динамические приложения и веб-сайты как часть надежной альтернативы стеку LAMP. LAPP означает Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP и Perl.

MongoDB и PostgreSQL: прямое сравнение

Реальный вопрос не в MongoDB и PostgreSQL, а в том, какая база данных документов лучше, а какая реляционная база данных.

Довольно часто в начале проекта разработки руководители проекта хорошо понимают вариант использования, но не имеют ясности в отношении конкретных функций приложения, которые потребуются их пользователям и бизнесу. В конечном итоге им приходится делать ставку на выбор и надеяться, что он лучше всего подходит.

В следующем разделе мы объясним различия между MongoDB и PostgreSQL, чтобы помочь вам принять это решение. Наша информация основана на ключевых факторах, таких как архитектура, соответствие ACID, расширяемость, репликация, безопасность и поддержка, и это лишь некоторые из них.

Давайте погрузимся!

КИСЛОТА

Одной из наиболее важных функций реляционных баз данных, упрощающих написание приложений, являются ACID-транзакции. Что касается уровней изоляции в транзакциях базы данных, PostgreSQL по умолчанию использует уровень изоляции чтения. Это также позволяет пользователям настраивать уровень изоляции read commited до сериализуемого уровня изоляции.

Здесь важно отметить, что транзакции позволяют вносить или откатывать различные изменения в базе данных в группе. Следовательно, в реляционной базе данных моделируются независимые родительско-дочерние таблицы в табличной схеме.

Для сравнения, в базах данных документов проще выполнять транзакции, поскольку они сопоставляют данные в документе, а поскольку чтение и запись являются атомарными операциями, транзакция с несколькими документами не требуется.

MongoDB поддерживает полную изоляцию во время обновления документа. Любые ошибки вызовут откат операции обновления, отменяющий изменение и гарантирующий, что клиенты получат согласованное представление документа.

MongoDB также поддерживает транзакции базы данных в нескольких документах, что позволяет откатывать или фиксировать связанные изменения в виде группы. Благодаря своей возможности транзакций с несколькими документами MongoDB является одной из немногих баз данных, объединяющих гибкость, скорость и мощность модели документов с гарантиями ACID традиционных баз данных.

Модель архитектуры/документа

Модель документа MongoDB позволяет пользователю естественным образом сопоставлять объекты в коде приложения, что упрощает обучение и использование разработчикам полного стека. Документы предоставляют вам возможность отображать иерархические отношения для простого хранения массивов и других более сложных структур.

Сохраняя данные в таких полях, как вложенные вложенные документы и массивы, связанную информацию в документах JSON можно хранить вместе для быстрого доступа к запросам через язык запросов MongoDB.

С MongoDB вы можете хранить данные в виде документов в двоичном представлении, известном как двоичный JSON (BSON). Поля могут различаться в зависимости от документа, к которому они относятся, поэтому нет необходимости объявлять структуру документов в системе — документы описывают сами себя.

Если вам нужно добавить новое поле в документ, это поле можно создать, не затрагивая другие документы в коллекции и не обновляя ORM или каталог центральной системы.

MongoDB также предоставляет вам возможность проверки схемы для обеспечения контроля управления данными над каждой коллекцией. Эта гибкость очень удобна при сопоставлении информации из нескольких разрозненных источников или внесении изменений в документы с течением времени, особенно при постоянном развертывании новых функций приложения.

В PostgreSQL реализована модель архитектуры клиент-сервер, состоящая из следующих двух процессов:

• Процесс на стороне клиента : это приложения, используемые пользователями для взаимодействия с базой данных. Обычно он имеет простой пользовательский интерфейс и используется для связи между пользователем и базой данных через API.
• Процесс на стороне сервера : это приложение «Postgres», которое занимается операциями, подключениями, динамическими и статическими активами. Работающим сайтом PostgreSQL управляет Postmaster, центральный координирующий процесс. Демон postmaster отвечает за:
  • Выполнение восстановления
  • Инициализация сервера
  • Выключение сервера
  • Запуск фоновых процессов
  • Управление запросами на подключение от новых клиентов

  .

Расширяемость

Расширяемость — это просто качество разработки, позволяющее добавлять новые возможности или функциональные возможности.

PostgreSQL поддерживает расширяемость несколькими способами, включая хранимые функции и процедуры. Что делает PostgreSQL обширным, так это его операции, управляемые каталогом.

Реляционные базы данных часто хранят информацию о таблицах, базах данных, столбцах и т. д. в системных каталогах. Эти «словари данных» выглядят для пользователя как таблицы, но в них содержится информация, хранящаяся внутри системы баз данных.

PostgreSQL хранит информацию о столбцах и таблицах, а также информацию о типах данных, функциях и имеющихся методах доступа.

Более того: PostgreSQL также может включать в себя пользовательский код посредством динамической загрузки. Часто пользователям могут потребоваться определенные функции, которые можно реализовать с помощью общих библиотек. Пользователи могут просто указать файл кода, и PostgreSQL загрузит его по мере необходимости, что делает его уникальным для быстрого прототипирования новых приложений.

С другой стороны, MongoDB в конечном итоге стала расширяемой, позволяя пользователям создавать свои функции и использовать их в рамках. Это эквивалентно определяемым пользователем функциям (UDF), которые позволяют пользователям реляционных баз данных (например, PostgreSQL) расширять операторы SQL.

Более того, и PostgreSQL, и MongoDB поддерживают несколько расширений и плагинов, таких как Adminer, для управления базами данных.

Сотрудничество и гибкость

MongoDB использует модель документов, что упрощает и ускоряет совместную работу и разработку. MongoDB по существу использует JSON или BSON для хранения своих данных в виде документов.

BSON включает в себя несколько типов данных, отсутствующих в данных JSON, таких как DateTime , long , int и массив byte , которые помогают более эффективно обрабатывать данные, поскольку они будут более конкретными в зависимости от типа данных, а не обрабатывать все, как универсальный «числовой» тип. Это ускоряет выполнение запросов, поскольку формат сериализации эффективно архивирует документы, подобные JSON.

BSON пропускает бесполезные для запроса ключи, что ускоряет извлечение данных. Пользователь может дополнительно определить структуру документа и внести некоторые изменения, вводя новые поля, перерабатывая данные или развивая их по своему усмотрению.

Эта гибкость является огромным преимуществом для MongoDB, поскольку она помогает избежать задержек, вызванных запросом администратора на реструктуризацию операторов языка определения данных, а затем запуском с нуля путем повторного создания или перезагрузки базы данных.

MongoDB также упрощает сотрудничество между разработчиками или командами, поэтому нет необходимости в посредничестве или сложном общении между командами.

Что касается совместной работы, PostgreSQL включает привилегии на уровне пользователя, наследование ролей и привилегии на уровне таблиц. Вы можете управлять пользователями и предоставлять им права на чтение и запись.

Кроме того, вы также можете просматривать действия доступа к данным различных групп или пользователей с помощью опции аудита, которая обеспечивает дополнительный уровень безопасности. Однако PostgreSQL не так быстр, как MongoDB, поскольку это реляционная база данных, которая хранит данные в строках и столбцах.

Поддержка внешнего ключа

Ключевой особенностью, отличающей MongoDB от PostgreSQL, является подход к хранению данных.

Поскольку MongoDB не является реляционной, вместо таблиц используются коллекции. Внешний ключ — это просто набор атрибутов в таблице, который ссылается на первичный ключ другой таблицы. Внешний ключ связывает эти две таблицы друг с другом.

Поскольку в MongoDB нет таблиц, в MongoDB также нет внешних ключей; следовательно, нет ограничений внешнего ключа. Однако в MongoDB есть стандарт DBRef, который помогает стандартизировать создание ссылок.

С другой стороны, PostgreSQL поддерживает внешние ключи, поскольку он совместим с SQL. Включив ограничения внешнего ключа, PostgreSQL может предотвратить вставку недопустимых данных в столбцы внешнего ключа.

Разделение и шардинг

Секционирование и сегментирование в основном связаны с разбиением больших наборов данных на более мелкие подмножества. Разделение подразумевает, что данные хранятся на нескольких компьютерах, а разделение группирует эти данные в одном экземпляре базы данных.

MongoDB является масштабируемой благодаря разделению данных между экземплярами внутри кластера. Он не разбивает документы на части, поскольку они являются независимыми единицами, что упрощает их распространение по различным серверам, в то время как данные сохраняются локально.

Данные можно легко распределять по разным регионам с помощью облачного сервиса MongoDB Atlas. Вы также можете постоянно хранить их в определенных регионах или регионах мира, чтобы уменьшить задержку.

Начиная с версии 5.0, MongoDB включает функцию «живого» повторного разделения, которая позволяет значительно сэкономить время, поскольку вам нужно только установить политику. База данных может автоматически перераспределять данные, когда придет время.

Раньше это можно было сделать без отключения системы, но этот процесс был сложным и рискованным. Хотя в MongoDB какое-то время существовало глобальное географическое разделение, данные в разных странах росли с разной скоростью. Live resharding может быть полезен для данных, которые должны оставаться локальными в пределах страны.

С другой стороны, PostgreSQL поддерживает декларативное секционирование, которое, по сути, является способом указать, как разделить таблицу на секции. Разделяемая таблица называется секционированной таблицей, спецификация состоит из метода секционирования, а список используемых столбцов или выражений называется ключом секционирования.

Вы можете реализовать секционирование через диапазон, где таблица может быть секционирована по диапазонам, определенным ключевым столбцом или набором столбцов, без перекрытия между диапазонами значений, присвоенных разным секциям.

Вы также можете реализовать секционирование списка, когда таблица секционируется в соответствии с указанными значениями ключа.

Репликация

Репликация — это процесс создания копии одного и того же набора данных более чем на одном сервере. Это позволяет администраторам баз данных обеспечивать высокую избыточность данных и высокую доступность данных.

Для MongoDB это достигается за счет использования «набора реплик» — синхронизированного кластера, состоящего из трех или более серверов, которые продолжают реплицировать данные между собой. Это обеспечивает избыточность и защиту от любого простоя, который может произойти в случае запланированного перерыва для обслуживания или сбоя системы, тем самым повышая отказоустойчивость базы данных.

Наборы реплик также могут быть реализованы в различных центрах обработки данных, поскольку они пригодятся в случае региональных сбоев. Это можно сделать с помощью MongoDB Atlas, который упрощает и ускоряет создание и настройку этих кластеров.

PostgreSQL предлагает первично-вторичную репликацию. Журналы с упреждающей записью позволяют обмениваться изменениями, сделанными с узлами реплики, что делает возможной асинхронную репликацию. Другие виды репликации включают логическую репликацию, потоковую репликацию и физическую репликацию.

Индексы

Индексы — это объекты или структуры, которые позволяют нам быстрее извлекать определенные строки или данные.

PostgreSQL предоставляет ряд уникальных типов индексов для эффективного соответствия любой рабочей нагрузке запросов. Его методы индексирования включают B-дерево, несколько столбцов и выражения. Кроме того, в PostgreSQL также могут быть реализованы методы частичного и расширенного индексирования, такие как GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, покрывающие индексы и фильтры Блума.

С другой стороны, MongoDB позволяет хранить данные в любой структуре, к которой можно быстро получить доступ с помощью индексации, независимо от того, насколько глубоко они вложены в массивы или вложенные документы.

Язык и синтаксис

И MongoDB, и PostgreSQL поддерживают множество языков.

MongoDB обеспечивает поддержку драйверов для некоторых из лучших языков баз данных, таких как Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js и многих других. Эти библиотеки и драйверы MongoDB поддерживают все функции MongoDB, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость во всех приложениях.

PostgreSQL поддерживает несколько процедурных языков с базовым дистрибутивом, таким как PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl и PL/Tcl, а также другие языки, разработанные и поддерживаемые вне основного дистрибутива PostgreSQL, такие как PL/Java, PL/PHP и PL/. Рубин.

Нормализация

Нормализация — это процесс структурирования реляционной базы данных для уменьшения избыточности данных, сведения к минимуму аномалий в модификации данных и улучшения целостности данных.

MongoDB может работать как с нормализованными, так и с денормализованными моделями данных (также известными как встроенные модели).

Встроенные модели позволяют приложениям хранить связанные фрагменты информации в одной и той же записи базы данных, что обеспечивает более высокую производительность операций чтения и возможность извлечения связанных данных в рамках одной операции с базой данных.

Кроме того, вы также можете обновлять связанные данные в одной атомарной операции записи, в то время как приложения выдают меньше запросов для выполнения общих операций. Документы в MongoDB для встроенной модели данных должны быть меньше максимального размера документа BSON (16 МБ).

Нормализованные модели данных описывают отношения, используя ссылки между документами. Это было бы полезно использовать, когда встраивание может привести к дублированию данных, но недостаточные преимущества производительности чтения перевешивают последствия дублирования.

Однако процесс денормализации обычно приводит к высокому потреблению памяти, когда ранее нормализованные данные в базе данных группируются для повышения производительности.

Схемы PostgreSQL имеют определенную связь. Структура может быть идентифицирована отношением 1:1, 1:многие или многие:1. Нормализация данных может быть очень полезной, поскольку она удаляет избыточные копии данных, а также обеспечивает целостность.

Производительность

Оценка производительности двух разных систем баз данных является сложной задачей, поскольку и MongoDB, и PostgreSQL используют разные способы хранения и извлечения данных.

MongoDB была создана для горизонтального масштабирования, поскольку она часто сочетает свою мощность с дополнительными машинами и не зависит от вычислительной мощности. Он способен работать с массовыми приложениями независимо от того, измеряется ли он размерами данных или пользователями.

MongoDB также может работать с вариантами использования, требующими быстрого выполнения запросов и обработки больших объемов данных. Всего он может включать сотни машин.

Начиная с MongoDB 4.4, запросы к наборам реплик обеспечивают улучшенную и предсказуемую производительность за счет «хеджирования» операций чтения. Эти чтения направляются на несколько узлов в наборе реплик, пока не ответит самый быстрый узел.

PostgreSQL, хотя и не такой быстрый, как MongoDB, с точки зрения скорости вставки, превосходит его с точки зрения соответствия требованиям ACID. Транзакции обрабатываются безопасно и надежно, что позволяет завершить транзакцию со сбоем вместо выполнения частично успешной записи.

MongoDB только недавно (в версии 4) начала поддерживать транзакции ACID, аналогичные базам данных SQL.

В отличие от MongoDB, PostgreSQL зависит от стратегии масштабирования (вертикального масштабирования) для объемов данных и масштабирования операций записи. Это выполняется путем добавления дополнительных аппаратных ресурсов, таких как диски, процессоры и память, к существующему узлу базы данных.

Тем не менее, PostgreSQL приложил некоторые усилия для оптимизации производительности, включая зрелый планировщик запросов, JIT-компиляцию выражений, секционирование таблиц и распараллеливание запросов на чтение.

Цена

PostgreSQL полностью бесплатен и имеет открытый исходный код. Следовательно, любой может использовать его функции и легко вносить изменения в код, когда это необходимо.

MongoDB также является инструментом с открытым исходным кодом. Однако у MongoDB есть и другие варианты, такие как Enterprise и Atlas (для облака), которые имеют разные цены. Для корпоративной версии MongoDB предлагается локальная модель ценообразования.

Mongo RealmDB бесплатно предоставляется всем пользователям Atlas для ознакомления и упрощенного использования, что позволяет разработчикам создавать и выпускать мобильные приложения.

Миграция данных также может привести к накладным расходам; однако это стандарт, независимо от базы данных, реализованной в вашей системе.

Обработка запросов

PostgreSQL использует модель реляционной базы данных, которая зависит от хранения данных в таблицах и использования языка структурированных запросов (SQL) для доступа к базе данных. Команды SQL можно вводить с помощью терминала PostgreSQL psql . Он имеет средство для работы с большими объектами, которое обеспечивает потоковый доступ к пользовательским данным, хранящимся в специальной структуре больших объектов.

Перед добавлением данных необходимо построить схему базы данных, чтобы получить четкое представление о связях данных для обработки запросов. Связанная информация может храниться в отдельных таблицах базы данных. Доступ к этому можно получить через внешние ключи и соединения.

Может быть сложно изменить структуру базы данных после ее загрузки. Требуется несколько команд разработки, эксплуатации и администратор базы данных для тщательной координации изменений, внесенных в структуру.

С другой стороны, структуру данных MongoDB не нужно планировать заранее, поскольку она по существу имеет дело с неструктурированными данными. Структуру данных также намного проще настроить.

Разработчики могут выбирать, что необходимо в приложении, и вносить необходимые изменения. MongoDB использует язык MQL, который можно использовать для работы с документами в MongoDB и извлечения данных, обеспечивая при этом гибкость и мощность, присущие SQL.

MongoDB обрабатывает данные как документы JSON. Вы также можете запросить поля внутри документа JSON. Таким образом, MongoDB весьма полезен в тех случаях, когда вы хотите хранить документы в гибком поле данных.

В то время как PostgreSQL использует функцию GROUP_BY для обработки и выполнения агрегированных запросов, MongoDB обычно использует конвейеры агрегации для обработки своих запросов.

Однако одним из основных недостатков MongoDB является то, что вы не можете легко объединять таблицы. В PostgreSQL это упрощается с помощью оператора JOIN.

MongoDB попыталась решить эту проблему, представив многомерные типы данных, в которых вы можете встроить одно хранилище документов в другое. Однако он неорганизован и не так элегантен, как простая функция join , которую включает PostgreSQL.

Безопасность

Когда дело доходит до безопасности, PostgreSQL превосходит MongoDB. Жесткие правила, регулирующие структуру базы данных, позволяют PostgreSQL быть очень безопасной базой данных, поэтому ее можно надежно использовать в банковских системах.

PostgreSQL предлагает множество методов аутентификации, включая подключаемый модуль аутентификации (PAM) и упрощенный протокол доступа к каталогам (LDAP), которые уменьшают поверхность атаки серверов. Он также обеспечивает защиту на уровне сервера с помощью проверки подлинности на основе хоста и проверки подлинности сертификата.

Кроме того, PostgreSQL обеспечивает шифрование данных и позволяет вам использовать SSL-сертификаты, когда ваши данные передаются через Интернет или общедоступные сетевые магистрали. PostgreSQL также позволяет вам реализовать инструменты проверки подлинности сертификата клиента (CCA) в качестве опции и использовать криптогенные функции для хранения зашифрованных данных в PostgreSQL.

Однако уровень безопасности PostgreSQL может отличаться в разных облачных системах, даже если это одна и та же база данных.

MongoDB Atlas одинаково работает с тремя крупнейшими облачными провайдерами, что упрощает миграцию между несколькими облаками.

Кроме того, MongoDB имеет шифрование на стороне клиента и на уровне поля, что позволяет пользователям шифровать данные перед их отправкой в ​​базу данных по сети. Однако, поскольку данные хранятся парами ключ-значение в одной записи, им не хватает безопасности, которой может похвастаться PostgreSQL; Основное внимание MongoDB по-прежнему уделяет скорости.

Поддержка и сообщество

PostgreSQL имеет полностью открытый исходный код и поддерживается сообществом, что укрепляет его как полноценную экосистему. PostgreSQL часто регулярно выпускает обновленные версии, а разработчики, энтузиасты или сторонние компании оказывают поддержку и пытаются развивать систему, исправляя ошибки или внося небольшие изменения в систему базы данных.

Как и в PostgreSQL, в MongoDB также есть форум сообщества, который позволяет пользователям общаться с несколькими другими пользователями и получать ответы на свои общие вопросы. Корпоративная поддержка MongoDB может дополнительно включать обширную базу знаний с примерами использования, подробными учебными пособиями, техническими примечаниями по оптимизации и передовыми практиками.

Кроме того, MongoDB предоставляет бесплатные онлайн-курсы с обучением и сертификацией.

Проблемы

Хотя мы обсудили функции как MongoDB, так и PostgreSQL, которые сделали их популярными среди разработчиков, у них также есть свои недостатки.

MongoDB имеет тенденцию сосредотачиваться на быстрой работе с данными, но ей не хватает безопасности данных, которой, по-видимому, обладает PostgreSQL. Это довольно сложно для памяти, так как процесс денормализации обычно приводит к высокому потреблению памяти.

Кроме того, из-за отсутствия поддержки объединений базы данных MongoDB перегружены данными, иногда дублирующимися, что сильно нагружает память. MongoDB также пыталась включить интерпретацию в другие языки запросов как часть своей расширяемости; однако это может снизить ее производительность, так как база данных изначально не создавалась для работы с реляционными моделями данных.

Преобразование запросов SQL в MongoDB может занять дополнительное время для использования механизма, что может привести к задержке развертывания и разработки.

С другой стороны, хотя PostgreSQL прост в установке и адаптируется почти ко всем платформам, его эффективность может различаться от платформы к платформе. Кроме того, в нем нет инструментов проверки или инструментов отчетности, которые могли бы показать текущее состояние базы данных. Возможно, вам придется постоянно проверять базу данных, если что-то пойдет не так, как планировалось, чтобы не заметить сбой, когда уже слишком поздно.

PostgreSQL также немного медленнее, поскольку он ориентирован на совместимость. Несмотря на то, что были предприняты усилия по повышению скорости PostgreSQL, над изменениями все еще нужно немного поработать.

MongoDB против PostgreSQL: что выбрать?

MongoDB — это нереляционная база данных, а PostgreSQL — реляционная база данных. В то время как базы данных NoSQL хранят данные в парах ключ-значение как одну запись, реляционные базы данных хранят данные в разных таблицах.

Если вы отдаете предпочтение более быстрой интеграции данных и масштабируемости на нескольких серверах, MongoDB может стать подходящим выбором для вашего бизнеса.

MongoDB может работать лучше всего при интеграции с аналитической платформой, поскольку скорость MongoDB обеспечивает динамическую производительность, которая помогает отслеживать поведение пользователя в режиме реального времени. Это также может быть очень полезно для вашего бизнеса, если у вас есть загруженное веб-приложение, которое не зависит от структурированной схемы, такой как New York Times (которая на самом деле использует MongoDB), или для каталогов продуктов, где вам нужно для хранения нескольких объектов с различными коллекциями атрибутов.

С другой стороны, PostgreSQL идеально подходит для анализа и хранения данных. Если вы создаете инструмент автоматизации базы данных или банковское приложение, где вы предпочитаете обеспечивать безопасность данных и гарантии транзакций, PostgreSQL может подойти.
MongoDB или PostgreSQL? Узнайте больше из этого руководства Нажмите, чтобы твитнуть

Резюме

Подводя итог, мы рассмотрели основные детали как PostgreSQL, так и MongoDB. Мы обсудили их историю, ключевые особенности и то, что отличает их от других.

Хотя и PostgreSQL, и MongoDB создают потрясающие базы данных, в конечном итоге все сводится к выбору того, что подходит для вашего бизнеса.

Между PostgreSQL и MongoDB какую базу данных вы предпочитаете? Дайте нам знать об этом в комментариях!