MongoDB مقابل PostgreSQL – الدليل الشامل للمقارنة (2025)

يعد كل من MongoDB و PostgreSQL من موفري البيانات المشهورين مع مجموعة واسعة من الميزات التي تجعلهم مثاليين لمختلف التطبيقات. عند التفكير في تقنية قاعدة البيانات المناسبة لعملك ، من المهم فهم الاختلافات الرئيسية بينهما.

لمساعدتك في تحديد الخيار الأفضل لاحتياجاتك، دعنا نتعمق في MongoDB مقابل كيو مناقشة من خلال مناقشة ميزاتهما الرئيسية والنظر في الاختلافات الخمسة الرئيسية بين الاثنين.

ما هو MongoDB وميزاته الرئيسية

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر ومتعددة الاستخدامات. وهي تخزن البيانات في مستندات ديناميكية تشبه JSON وتدعم الاستعلام السهل والتلاعب بالبيانات وتخزينها.

وتشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:

• التجزئة التلقائية: تسمح ميزة التظليل التلقائي لـ MongoDB بالتحجيم الأفقي للبيانات عبر خوادم متعددة. يتيح ذلك المعالجة الفعالة لمجموعات البيانات الكبيرة ، حيث يعالج كل جزء فقط الجزء ذي الصلة من البيانات لاستعلام ما.
• الفهرسة المرنة: نظام فهرسة MongoDB مرن للغاية ويسمح بالاستعلام الفعال عن مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن إنشاء الفهارس في أي حقل داخل المستند ويمكن أن تتضمن فهارس جغرافية مكانية للاستعلامات القائمة على الموقع.
• استعلامات مخصصة: يدعم MongoDB Atlas الاستعلامات المخصصة، مما يعني أن المطورين يمكنهم الاستعلام عن البيانات في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى تحديد مخطط أو بنية البيانات مسبقًا. وهذا يسمح بمرونة أكبر وتكرار أسرع.
• إطار تجميع قوي: يوفر إطار عمل تجميع MongoDB مجموعة قوية من الأدوات لتحليل البيانات المعقدة ومعالجتها. يتضمن دعمًا لتجميع البيانات وفرزها وتصفيتها ، بالإضافة إلى تشغيل العمليات الحسابية والإحصائية.
• تأكيد صحة البيانات: يسمح MongoDB بالتحقق من صحة البيانات قبل إدراجها في قاعدة البيانات. لذلك ، ضمان جودة البيانات والاتساق عبر التطبيق.
• الاستعلام عن بيانات JSON وفهرستها: يقوم MongoDB بتخزين البيانات بتنسيق JSON ، مما يسهل العمل مع المطورين الذين هم بالفعل على دراية بالصياغة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يدعم الاستعلام عن بيانات JSON وفهرستها للوصول السريع والفعال إلى البيانات.

إنشاء خطوط أنابيب بيانات آلية من وإلى MongoDB باستخدام Astera

عرض العرض التوضيحي

ما هي PostgreSQL وميزاتها الرئيسية

عند مناقشة قواعد البيانات ، من المهم اعتبار PostgreSQL نظيرًا لـ MongoDB. مثل MongoDB ، يعد PostgreSQL نظام قاعدة بيانات مفتوح المصدر ، ولكنه قاعدة بيانات ارتباطية. هذا يعني أنه يخزن البيانات في جداول بها صفوف وأعمدة ويدعم SQL للتواصل مع قاعدة البيانات.

تشتهر PostgreSQL بميزاتها القوية:

• ينضم مجمع: توفر PostgreSQL دعمًا للصلات المعقدة ، مما يسمح للمطورين بدمج البيانات من جداول متعددة بسهولة. هذا يجعل من السهل إدارة مجموعات البيانات الكبيرة والاستعلام عنها.
• مفاتيح خارجية: تدعم PostgreSQL استخدام المفاتيح الخارجية ، مما يسمح للمطورين بفرض التكامل المرجعي بين الجداول ذات الصلة. هذا يضمن دقة البيانات واتساقها.
• المعاملات: تدعم PostgreSQL المعاملات الضرورية لضمان تكامل البيانات في البيئات متعددة المستخدمين. هذا يعني أنه يمكن لعدة مستخدمين الوصول إلى قاعدة البيانات في نفس الوقت دون المساس باتساق البيانات.
• معالجة مجموعة البيانات الكبيرة: تم تصميم PostgreSQL للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة ، مما يجعلها خيارًا رائعًا للتطبيقات التي تتطلب إدارة كميات هائلة من البيانات.
• دعم قوي لـ SQL: توفر PostgreSQL دعمًا قويًا لـ SQL ، بما في ذلك دعم ميزات SQL المتقدمة مثل تعبيرات الجدول المشترك (CTEs) ووظائف النافذة. هذا يجعلها أداة قوية لتحليل البيانات المعقدة ومعالجتها.

مقارنة MongoDB وPostgreSQL: خمسة اختلافات رئيسية

دعونا نلقي نظرة على خمسة من أكبر الاختلافات التي يجب عليك مراعاتها عند تحديد قاعدة البيانات التي يجب استخدامها لتسوية المناقشة بين MongoDB وPostgreSQL.

هيكل قاعدة البيانات

MongoDB هي قاعدة بيانات غير علائقية تخزن البيانات في مستندات ديناميكية شبيهة بـ JSON ، بينما PostgreSQL هي قاعدة بيانات علائقية للكائنات تخزن البيانات في جداول محددة مسبقًا مع صفوف وأعمدة. لا تتطلب MongoDB مخططًا محددًا مسبقًا قبل إدخال البيانات ، بينما تتطلب PostgreSQL ذلك.

MongoDB

لنفترض أنك تنشئ موقعًا للتجارة الإلكترونية وتحتاج إلى تخزين معلومات حول المنتجات ، مثل الاسم والوصف والسعر والتوافر.

في MongoDB ، يمكنك ببساطة إدراج مستند يحتوي على جميع المعلومات الضرورية لكل منتج ، دون الحاجة إلى تحديد مخطط مسبقًا. على سبيل المثال ، يمكن أن يبدو مستند المنتج في MongoDB كما يلي:
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


كيو

من ناحية أخرى ، في PostgreSQL ، ستحتاج إلى تحديد مخطط لجدول المنتجات قبل إدخال أي بيانات. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد مخطط مثل هذا:

CREATE TABLE products (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
description TEXT NOT NULL,
price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
available BOOLEAN NOT NULL
);


لغة الاستعلام

تستخدم MongoDB لغة Mongodb Query (MQL) للاستعلام عن البيانات من المستندات داخل المجموعات ، بينما تستخدم PostgreSQL لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) للاستعلام عن البيانات داخل الجداول.

MongoDB

ضع في اعتبارك مجموعة من طلبات العملاء في قاعدة بيانات MongoDB ، حيث يتم تمثيل كل طلب كمستند يحتوي على حقول مثل اسم العميل وتاريخ الطلب والأصناف المشتراة.

لاسترداد جميع الطلبات المقدمة من قبل عميل معين ، يمكننا استخدام MQL لكتابة استعلام مثل هذا:


db.orders.find({ customer_name: "John Doe" })


كيو

من ناحية أخرى ، في قاعدة بيانات PostgreSQL ، قد يكون لدينا جدول يسمى "الطلبات" مع أعمدة مثل order_id و customer_name و order_date و item_name. لاسترداد جميع الطلبات المقدمة من قبل عميل معين ، يمكننا استخدام SQL لكتابة استعلام مثل هذا:


SELECT * FROM orders WHERE customer_name = 'John Doe';


تعديل بيانات

يسمح MongoDB بتعديل مستنداته بعمق من خلال تدوين النقاط والتحديثات الديناميكية. بينما في PostgreSQL ، تتطلب مثل هذه التعديلات استعلامات معقدة تتضمن الانضمام إلى جداول متعددة.

على سبيل المثال ، لنفترض أن لدينا مستند MongoDB يمثل مستخدمًا:


{
_id: ObjectId("61706be733b3a3b47fd8d0cf"),
firstName: "John",
lastName: "Doe",
address: {
street: "123 Main St",
city: "Anytown",
state: "CA",
zip: "12345"
}
}


يمكننا بسهولة تحديث مدينة المستخدم بأمر تحديث واحد:


db.users.updateOne({_id: ObjectId("61706be733b3a3b47fd8d0cf")}, {$set: {"address.city": "Newtown"}})


كيو

من ناحية أخرى ، في PostgreSQL ، إذا كان لدينا نموذج بيانات مشابه مقسم عبر جداول متعددة ، فسنحتاج إلى ضمها وتشغيل استعلام معقد لتحديث مدينة المستخدم:


UPDATE users
SET address_city = 'Newtown'
FROM users
INNER JOIN addresses ON users.address_id = addresses.id
WHERE users.id = 1;


قابلية التوسع في قاعدة البيانات

يدعم MongoDB قابلية التوسع الأفقي من خلال التجزئة ، مما يسمح بتوزيع البيانات عبر خوادم متعددة. تدعم PostgreSQL أيضًا قابلية التوسع الأفقي من خلال التجزئة ، ولكنها تتطلب جهدًا أكبر في الإعداد من MongoDB. يعد النسخ المتماثل طريقة أخرى للتوسع أفقيًا في PostgreSQL ، حيث يتم نسخ البيانات عبر خوادم متعددة لموازنة التحميل والتوافر العالي.

MongoDB

لنفترض أن موقعًا للتجارة الإلكترونية يحتوي على قاعدة بيانات كبيرة من العملاء، وترغب الشركة في التأكد من أن قاعدة البيانات هذه قادرة على التعامل مع زيادة حركة المرور خلال ساعات الذروة. إذا كانت تستخدم MongoDB، فيمكنها تقسيم بيانات العملاء عبر خوادم متعددة، مما يضمن أن كل خادم يتعامل مع جزء من بيانات العملاء.

كيو

من ناحية أخرى، إذا استخدموا PostgreSQL، فيمكنهم أيضًا تقسيم بيانات العملاء عبر خوادم متعددة، لكن هذا يتطلب جهدًا أكبر في الإعداد. وبدلاً من ذلك، يمكنهم استخدام التكرار لنسخ بيانات العملاء عبر خوادم متعددة لتحقيق التوازن في التحميل والتوافر العالي.

نموذج الأمان

تختلف نماذج الأمان الخاصة بـ MongoDB و PostgreSQL اختلافًا كبيرًا. يوفر MongoDB التحكم في الوصول المستند إلى الدور (RBAC) ، والذي يقيد الوصول إلى قاعدة البيانات بناءً على الأدوار المحددة مسبقًا.

من ناحية أخرى ، توفر PostgreSQL أمانًا على مستوى الصف (RLS) وأمنًا على مستوى العمود (CLS) ، مما يقيد الوصول إلى صفوف أو أعمدة معينة داخل جدول بناءً على سياسات الأمان المحددة مسبقًا.

كيو

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك جدولًا في قاعدة بيانات PostgreSQL يحتوي على بيانات مالية حساسة.

قد يحتوي الجدول على عمود يحتوي على رواتب الموظفين. باستخدام RLS / CLS ، يمكن لمسؤول قاعدة البيانات تحديد سياسة أمان تقيد الوصول إلى هذا العمود لأدوار أو مستخدمين معينين ، مثل منع الموظفين ذوي المستوى المنخفض من عرض رواتب زملائهم. يتيح ذلك مزيدًا من التحكم الدقيق في الوصول إلى البيانات ، والتي يمكن أن تكون ضرورية لأمن البيانات والخصوصية.

MongoDB

في المقابل ، يركز RBAC الخاص بـ MongoDB على تحديد الأدوار والأذونات على مستوى أوسع ، مثل تقييد الوصول إلى مجموعات أو قواعد بيانات محددة.

تحديات استخدام MongoDB و PostgreSQL

MongoDB

تتضمن بعض التحديات الأساسية لاستخدام MongoDB ما يلي:

• التكلفة: اعتمادًا على حالة الاستخدام الخاصة بك ، قد يكون استخدام MongoDB أكثر تكلفة من استخدام PostgreSQL. وذلك لأن MongoDB يتطلب وظائف إضافية مثل النسخ المتماثل والتجزئة والتحقق من صحة البيانات.
• الإدارة: كما هو الحال مع أي قاعدة بيانات ، تأتي الإدارة بمجموعتها الخاصة من التعقيدات والصعوبات.

كيو

بعض التحديات الأساسية لاستخدام كيو تتضمن:

• رسم الخرائط العلائقية للكائن (ORM): قد يكون من الصعب تنفيذ ORM في بعض الحالات لأنها ترسم البيانات بين SQL والبرمجة الموجهة للكائنات.
• الأداء: قد لا يكون الأداء دائمًا هو الأمثل عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات أو الاستعلامات المعقدة.
• الأمن: على الرغم من أن PostgreSQL هي قاعدة بيانات ناضجة ، إلا أنها لا تزال تحتوي على نقاط ضعف. على سبيل المثال ، تتطلب هجمات حقن SQL مراقبة وحماية مستمرين.

دمج قواعد بيانات PostgreSQL وSQLite بسلاسة مع Astera

ابدأ تجربتك لمعرفة كيفية

الاتصال بـ MongoDB أو PostgreSQL في Astera

يتمتع كل من MongoDB وPostgreSQL بمجموعته الخاصة من الميزات والتحديات. في نهاية المطاف، ل يعتمد القرار على حالة الاستخدام التجارية التي تعمل عليها واحتياجاتها. 

سواء كنت تبحث عن MongoDB أو PostgreSQL ، Astera خط أنابيب البيانات توفر لك منصة قوية بدون تعليمات برمجية وموجهة بالذكاء الاصطناعي لتتمكن من الاتصال بشكل أصلي بقاعدة البيانات التي تختارها واستخدامها كجزء من خط أنابيب تكامل البيانات.

(أراضي البوديساتفا) مصدر MongoDB كائن في المنتج يتيح للمستخدم تحميل قاعدة بيانات MongoDB من اختياره واستخدامها في نطاق خط أنابيب ETL.

وبالمثل، Astera يسمح أيضًا بالاتصال بمثيل PostgreSQL داخل نطاق خط أنابيب ETL. ال موصل PostgreSQL يمكن استخدامها كمصدر لتحميل البيانات من أو كوجهة لتحميل البيانات إليها.

اعتمادًا على تطبيق المستخدم ، يمكن استخدام أي من الخيارين للعمل عليه. إذا كنت تتطلع إلى mقم بنقل بياناتك إلى أو من MongoDB أو PostgreSQL، Asteraيمكن أن تساعدك أداة تكامل البيانات من 's. في إنشاء خطوط أنابيب ETL/ELT بسلاسة لتحقيق تكامل بيانات سهل.  

شاهد العرض التوضيحي التفاعلي الخاص بنا or اتصل بنا لنتعلم كيف يمكننا المساعدة. 

الخاتمة

عند الاختيار بين MongoDB و PostgreSQL ، ضع في اعتبارك احتياجات مشروعك ومزايا كل محرك قاعدة بيانات.

توفر MongoDB مزيدًا من المرونة وقابلية التوسع، بينما توفر PostgreSQL قدرًا أكبر من الأمان والتخصيص. ومع ذلك، هناك العديد من قواعد البيانات الأخرى المتاحة التي قد تناسب متطلبات مشروعك بشكل أفضل. في النهاية، يعتمد اختيار قاعدة البيانات على الاحتياجات المحددة للمشروع.