MongoDB vs. PostgreSQL – Die 5 großen Unterschiede

MongoDB und PostgreSQL sind beliebte Datenanbieter mit einer breiten Palette an Funktionen, die sie ideal für verschiedene Anwendungen machen. Bei der Überlegung, welche Datenbanktechnologie für Ihr Unternehmen die richtige ist, ist es wichtig, die wesentlichen Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.

Um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist, lassen Sie uns näher darauf eingehen MongoDB und PostgreSQL Sind. Neben den Hauptmerkmalen werden wir uns fünf Hauptunterschiede zwischen den beiden ansehen.

Was ist MongoDB und seine Hauptfunktionen?

MongoDB ist vielseitig, Open-Source-NoSQL-Datenbank. Es speichert Daten in dynamischen JSON-ähnlichen Dokumenten und unterstützt die einfache Abfrage, Bearbeitung und Speicherung von Daten.

Die wichtigsten Merkmale sind:

• Automatisches Sharding: Die automatische Schattierungsfunktion von MongoDB ermöglicht die horizontale Skalierung von Daten über mehrere Server hinweg. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze, da jeder Shard nur den relevanten Teil der Daten für eine Abfrage verarbeitet.
• Flexible Indizierung: Das Indexierungssystem von MongoDB ist äußerst flexibel und ermöglicht die effiziente Abfrage großer Datenmengen. Indizes können für jedes Feld innerhalb eines Dokuments erstellt werden und können Geoindizes für standortbasierte Abfragen umfassen.
• Ad-hoc-Anfragen: MongoDB Atlas unterstützt Ad-hoc-Abfragen, was bedeutet, dass Entwickler Daten in Echtzeit abfragen können, ohne das Schema oder die Struktur der Daten vordefinieren zu müssen. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität und eine schnellere Iteration.
• Leistungsstarkes Aggregationsframework: Das Aggregationsframework von MongoDB bietet leistungsstarke Tools für die komplexe Datenanalyse und -bearbeitung. Es unterstützt das Gruppieren, Sortieren und Filtern von Daten sowie die Ausführung mathematischer und statistischer Operationen.
• Datenvalidierung: MongoDB ermöglicht die Validierung von Daten, bevor sie in die Datenbank eingefügt werden. Daher wird die Datenqualität und -konsistenz in der gesamten Anwendung sichergestellt.
• Abfrage und Indizierung von JSON-Daten: MongoDB speichert Daten im JSON-Format, was die Arbeit für Entwickler erleichtert, die bereits mit der Syntax vertraut sind. Darüber hinaus unterstützt es die Abfrage und Indizierung von JSON-Daten für einen schnellen und effizienten Datenzugriff.

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Was ist PostgreSQL und seine Hauptfunktionen?

Bei der Diskussion von Datenbanken ist es wichtig, PostgreSQL als Gegenstück zu MongoDB zu betrachten. PostgreSQL ist wie MongoDB ein Open-Source-Datenbanksystem, jedoch eine objektrelationale Datenbank. Das bedeutet, dass es Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten speichert und SQL für die Kommunikation mit der Datenbank unterstützt.

PostgreSQL ist für seine leistungsstarken Funktionen bekannt:

• Komplexe Verknüpfungen: PostgreSQL bietet Unterstützung für komplexe Verknüpfungen, sodass Entwickler problemlos Daten aus mehreren Tabellen kombinieren können. Dies erleichtert die Verwaltung und Abfrage großer Datensätze.
• Fremde Schlüssel: PostgreSQL unterstützt die Verwendung von Fremdschlüsseln, wodurch Entwickler die referenzielle Integrität zwischen verwandten Tabellen erzwingen können. Dies stellt die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicher.
• Transaktionen: PostgreSQL unterstützt Transaktionen, die für die Gewährleistung der Datenintegrität in Mehrbenutzerumgebungen unerlässlich sind. Dies bedeutet, dass mehrere Benutzer gleichzeitig auf die Datenbank zugreifen können, ohne dass die Datenkonsistenz beeinträchtigt wird.
• Umgang mit großen Datensätzen: PostgreSQL ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert und daher eine gute Wahl für Anwendungen, die die Verwaltung großer Datenmengen erfordern.
• Robuste SQL-Unterstützung: PostgreSQL bietet robuste Unterstützung für SQL, einschließlich der Unterstützung erweiterter SQL-Funktionen wie Common Table Expressions (CTEs) und Fensterfunktionen. Dies macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die komplexe Datenanalyse und -manipulation.

Vergleich von MongoDB mit PostgreSQL

Schauen wir uns die fünf größten Unterschiede zwischen MongoDB und PostgreSQL an, die Sie bei der Entscheidung, welche Datenbank Sie verwenden möchten, berücksichtigen sollten.

Datenbankstruktur

MongoDB ist eine nicht relationale Datenbank, die Daten in dynamischen JSON-ähnlichen Dokumenten speichert, während PostgreSQL eine objektrelationale Datenbank ist, die Daten in vordefinierten Tabellen mit Zeilen und Spalten speichert. Im Gegensatz zu PostgreSQL erfordert MongoDB vor dem Einfügen von Daten kein vordefiniertes Schema.

Um es anhand eines Beispiels besser zu veranschaulichen:

Angenommen, Sie erstellen eine E-Commerce-Website und müssen Informationen zu Produkten wie Name, Beschreibung, Preis und Verfügbarkeit speichern.

In MongoDB könnten Sie einfach ein Dokument mit allen notwendigen Informationen für jedes Produkt einfügen, ohne vorher ein Schema definieren zu müssen. Ein Produktdokument in MongoDB könnte beispielsweise so aussehen:
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


Andererseits müssten Sie in PostgreSQL ein Schema für die Produkttabelle definieren, bevor Sie Daten einfügen. Sie könnten beispielsweise ein Schema wie dieses definieren:

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
);


Abfragesprache

1. 1. MongoDB verwendet die Mongodb Query Language (MQL), um Daten aus Dokumenten innerhalb von Sammlungen abzufragen, während PostgreSQL die Structured Query Language (SQL) verwendet, um Daten innerhalb von Tabellen abzufragen.
   2. Stellen Sie sich eine Sammlung von Kundenbestellungen in einer MongoDB-Datenbank vor, in der jede Bestellung als Dokument mit Feldern wie Kundenname, Bestelldatum und gekauften Artikeln dargestellt wird.
   3. Um alle von einem bestimmten Kunden aufgegebenen Bestellungen abzurufen, können wir mit MQL eine Abfrage wie diese schreiben:


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


1. 1. Andererseits haben wir in einer PostgreSQL-Datenbank möglicherweise eine Tabelle namens „orders“ mit Spalten wie order_id, customer_name, order_date und item_name. Um alle von einem bestimmten Kunden aufgegebenen Bestellungen abzurufen, können wir mithilfe von SQL eine Abfrage wie diese schreiben:


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


Datenänderung

1. 1. MongoDB ermöglicht eine tiefgreifende Änderung seiner Dokumente durch Punktnotation und dynamische Aktualisierungen. In PostgreSQL hingegen erfordern solche Änderungen komplexe Abfragen, bei denen mehrere Tabellen verknüpft werden.
   2. Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben ein MongoDB-Dokument, das einen Benutzer darstellt:


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


1. 1. Wir können die Stadt des Benutzers ganz einfach mit einem einzigen Aktualisierungsbefehl aktualisieren:


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


1. 1. Wenn wir in PostgreSQL hingegen ein ähnliches Datenmodell hätten, das auf mehrere Tabellen aufgeteilt wäre, müssten wir diese verbinden und eine komplexe Abfrage ausführen, um die Stadt des Benutzers zu aktualisieren:


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


Skalierbarkeit der Datenbank

1.  MongoDB unterstützt horizontale Skalierbarkeit durch Sharding, was die Verteilung von Daten auf mehrere Server ermöglicht. PostgreSQL unterstützt auch horizontale Skalierbarkeit durch Sharding, erfordert jedoch mehr Einrichtungsaufwand als MongoDB. Die Replikation ist eine weitere Möglichkeit zur horizontalen Skalierung in PostgreSQL, bei der Daten zur Lastverteilung und Hochverfügbarkeit auf mehrere Server kopiert werden.
2. Angenommen, eine E-Commerce-Website verfügt über eine große Kundendatenbank und das Unternehmen möchte sicherstellen, dass die Datenbank den erhöhten Datenverkehr während der Spitzenzeiten bewältigen kann. Wenn sie MongoDB verwenden, können sie die Kundendaten auf mehrere Server verteilen und so sicherstellen, dass jeder Server einen Teil der Kundendaten verarbeitet. Wenn sie andererseits PostgreSQL verwenden, können sie die Kundendaten auch auf mehrere Server verteilen, was jedoch einen höheren Einrichtungsaufwand erfordert. Alternativ können sie die Kundendaten mithilfe der Replikation auf mehrere Server kopieren, um Lastausgleich und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.

Sicherheitsmodell

1.  Die Sicherheitsmodelle von MongoDB und PostgreSQL unterscheiden sich stark. MongoDB bietet Role-Based Access Control (RBAC), das den Zugriff auf die Datenbank basierend auf vordefinierten Rollen einschränkt.
2. PostgreSQL hingegen bietet sowohl Row-Level Security (RLS) als auch Column-Level Security (CLS), die den Zugriff auf bestimmte Zeilen oder Spalten innerhalb einer Tabelle basierend auf vordefinierten Sicherheitsrichtlinien beschränken.
3. Stellen Sie sich beispielsweise eine Tabelle in einer PostgreSQL-Datenbank vor, die vertrauliche Finanzdaten enthält.
4. Die Tabelle kann eine Spalte enthalten, die die Gehälter der Mitarbeiter enthält. Mit RLS/CLS kann der Datenbankadministrator eine Sicherheitsrichtlinie definieren, die den Zugriff auf diese Spalte für bestimmte Rollen oder Benutzer einschränkt, um beispielsweise zu verhindern, dass Mitarbeiter auf niedriger Ebene die Gehälter ihrer Kollegen einsehen. Dies ermöglicht eine detailliertere Kontrolle des Datenzugriffs, was für die Datensicherheit und den Datenschutz von entscheidender Bedeutung sein kann.
5. Im Gegensatz dazu konzentriert sich RBAC von MongoDB auf die Definition von Rollen und Berechtigungen auf einer breiteren Ebene, beispielsweise auf die Einschränkung des Zugriffs auf bestimmte Sammlungen oder Datenbanken.

Herausforderungen bei der Verwendung von MongoDB und PostgreSQL

MongoDB

Zu den größten Herausforderungen bei der Verwendung von MongoDB gehören:

• Kosten: Abhängig von Ihrem Anwendungsfall kann die Verwendung von MongoDB teurer sein als die Verwendung von PostgreSQL. Dies liegt daran, dass MongoDB zusätzliche Funktionen wie Replikation, Sharding und Datenvalidierung erfordert.
• Administration: Wie bei jeder Datenbank bringt die Verwaltung ihre eigenen Komplexitäten und Schwierigkeiten mit sich.

PostgreSQL

Einige der größten Herausforderungen bei der Verwendung PostgreSQL -System umfasst:

• Objektrelationales Mapping (ORM): ORM kann in manchen Fällen schwierig zu implementieren sein, da es Daten zwischen SQL und objektorientierter Programmierung abbildet.
• Eigenschaften: Bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder komplexer Abfragen ist die Leistung möglicherweise nicht immer optimal.
• Sicherheit: Obwohl PostgreSQL eine ausgereifte Datenbank ist, weist sie dennoch Schwachstellen auf. Beispielsweise erfordern SQL-Injection-Angriffe eine ständige Überwachung und Schutz.

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Sowohl MongoDB als auch PostgreSQL haben ihre eigenen Funktionen und Herausforderungen. Letztlich kommt es bei der Entscheidung auf den Geschäftsanwendungsfall an, mit dem Sie arbeiten, und dessen Anforderungen.

Verwendung von MongoDB und PostgreSQL in der Datenintegration

Ob Sie sich für MongoDB oder PostgreSQL entscheiden, Astera Centerprise bietet eine leistungsstarke, codefreie Möglichkeit, mit der Sie nativ eine Verbindung zur Datenbank Ihrer Wahl herstellen und diese als Teil einer Datenintegrationspipeline verwenden können.

Das MongoDB-Quelle Mit dem Objekt im Produkt kann der Benutzer eine MongoDB-Datenbank seiner Wahl laden und im Rahmen einer ETL-Pipeline verwenden.

Ebenso Astera Centerprise ermöglicht auch die Konnektivität zu einer PostgreSQL-Instanz im Rahmen einer ETL-Pipeline. Der PostgreSQL-Connector kann sowohl als Quelle zum Laden von Daten als auch als Ziel zum Laden von Daten verwendet werden.

Abhängig von der Benutzeranwendung können beide Optionen zum Bearbeiten genutzt werden.

Zusammenfassung

Berücksichtigen Sie bei der Wahl zwischen MongoDB und PostgreSQL die Anforderungen Ihres Projekts und die Vorteile der einzelnen Datenbank-Engines.

MongoDB bietet mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, während PostgreSQL mehr Sicherheit und Anpassungsmöglichkeiten bietet. Es stehen jedoch viele andere Datenbanken zur Verfügung, die den Anforderungen Ihres Projekts möglicherweise besser entsprechen.

Letztendlich hängt die beste Wahl einer Datenbank von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab.

Schauen Sie sich unsere anderen ausführlichen MongoDB-Vergleichsleitfäden an: MongoDB vs. SQL Server, MongoDB vs. MySQL.