MongoDB vs. PostgreSQL: las 5 grandes diferencias

MongoDB y PostgreSQL son proveedores de datos populares con una amplia gama de características que los hacen ideales para diversas aplicaciones. Al considerar qué tecnología de base de datos es adecuada para su empresa, es importante comprender las principales diferencias entre ellas.

Para ayudarlo a decidir cuál es mejor para sus necesidades, profundicemos en lo que MongoDB y PostgreSQL son. Junto con sus características clave, veremos 5 diferencias principales entre los dos.

Qué es MongoDB y sus características clave

MongoDB es un versátil, base de datos NoSQL de código abierto. Almacena datos en documentos dinámicos similares a JSON y admite consultas, manipulación y almacenamiento de datos fáciles.

Sus características clave incluyen:

• Fragmentación automática: La función de sombreado automático de MongoDB permite escalar horizontalmente los datos en varios servidores. Esto permite un procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos, ya que cada fragmento procesa solo la parte relevante de los datos para una consulta.
• Indexación flexible: El sistema de indexación de MongoDB es muy flexible y permite consultas eficientes de grandes conjuntos de datos. Los índices se pueden crear en cualquier campo dentro de un documento y pueden incluir índices geoespaciales para consultas basadas en la ubicación.
• Consultas ad hoc: MongoDB atlas admite consultas ad hoc, lo que significa que los desarrolladores pueden consultar datos en tiempo real sin tener que predefinir el esquema o la estructura de los datos. Esto permite una mayor flexibilidad y una iteración más rápida.
• Potente marco de agregación: El marco de agregación de MongoDB proporciona un poderoso conjunto de herramientas para el análisis y la manipulación de datos complejos. Incluye soporte para agrupar, clasificar y filtrar datos, así como para ejecutar operaciones matemáticas y estadísticas.
• Validación de datos: MongoDB permite la validación de datos antes de que se inserten en la base de datos. Por lo tanto, garantiza la calidad y la coherencia de los datos en toda la aplicación.
• Consulta e indexación de datos JSON: MongoDB almacena datos en formato JSON, lo que facilita el trabajo de los desarrolladores que ya están familiarizados con la sintaxis. Además, admite consultas e indexación de datos JSON para un acceso rápido y eficiente a los datos.

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¿Qué es PostgreSQL y sus características clave?

Cuando se habla de bases de datos, es importante considerar a PostgreSQL como una contraparte de MongoDB. Al igual que MongoDB, PostgreSQL es un sistema de base de datos de código abierto, pero es una base de datos relacional de objetos. Esto significa que almacena datos en tablas con filas y columnas y admite SQL para comunicarse con la base de datos.

PostgreSQL es conocido por sus potentes funciones:

• Uniones complejas: PostgreSQL brinda soporte para uniones complejas, lo que permite a los desarrolladores combinar datos de varias tablas con facilidad. Esto facilita la gestión y consulta de grandes conjuntos de datos.
• Llaves extranjeras: PostgreSQL admite el uso de claves externas, lo que permite a los desarrolladores imponer la integridad referencial entre tablas relacionadas. Esto asegura la precisión y consistencia de los datos.
• Actas: PostgreSQL admite transacciones, que son esenciales para garantizar la integridad de los datos en entornos multiusuario. Esto significa que varios usuarios pueden acceder a la base de datos al mismo tiempo sin comprometer la coherencia de los datos.
• Manejo de grandes conjuntos de datos: PostgreSQL está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente, lo que lo convierte en una excelente opción para aplicaciones que requieren la administración de grandes cantidades de datos.
• Soporte robusto de SQL: PostgreSQL brinda soporte sólido para SQL, incluido el soporte para características avanzadas de SQL, como Expresiones de tabla comunes (CTE) y funciones de ventana. Esto lo convierte en una poderosa herramienta para el análisis y la manipulación de datos complejos.

Comparando MongoDB con PostgreSQL

Veamos cinco de las mayores diferencias entre MongoDB y PostgreSQL, que debe tener en cuenta al decidir qué base de datos usar.

Estructura de la base de datos

MongoDB es una base de datos no relacional que almacena datos en documentos dinámicos similares a JSON, mientras que PostgreSQL es una base de datos relacional de objetos que almacena datos en tablas predefinidas con filas y columnas. MongoDB no requiere un esquema predefinido antes de insertar datos, mientras que PostgreSQL sí lo requiere.

Para ilustrar mejor con un ejemplo,

Suponga que está creando un sitio web de comercio electrónico y necesita almacenar información sobre productos, como su nombre, descripción, precio y disponibilidad.

En MongoDB, simplemente puede insertar un documento que contenga toda la información necesaria para cada producto, sin tener que definir un esquema de antemano. Por ejemplo, un documento de producto en MongoDB podría verse así:
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


Por otro lado, en PostgreSQL, deberá definir un esquema para la tabla de productos antes de insertar cualquier dato. Por ejemplo, podría definir un esquema como este:

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
);


Lenguaje de consulta

1. 1. MongoDB usa Mongodb Query Language (MQL) para consultar datos de documentos dentro de colecciones, mientras que PostgreSQL usa Structured Query Language (SQL) para consultar datos dentro de tablas.
   2. Considere una colección de pedidos de clientes en una base de datos de MongoDB, donde cada pedido se representa como un documento con campos como el nombre del cliente, la fecha del pedido y los artículos comprados.
   3. Para recuperar todos los pedidos realizados por un cliente específico, podemos usar MQL para escribir una consulta como esta:


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


1. 1. Por otro lado, en una base de datos PostgreSQL, podríamos tener una tabla llamada "pedidos" con columnas como order_id, customer_name, order_date y item_name. Para recuperar todos los pedidos realizados por un cliente específico, podemos usar SQL para escribir una consulta como esta:


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


Modificación de datos

1. 1. MongoDB permite modificar profundamente sus documentos mediante notación de puntos y actualizaciones dinámicas. Mientras que en PostgreSQL, tales modificaciones requieren consultas complejas que implican unir varias tablas.
   2. Por ejemplo, supongamos que tenemos un documento MongoDB que representa a un usuario:


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


1. 1. Podemos actualizar fácilmente la ciudad del usuario con un solo comando de actualización:


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


1. 1. Por otro lado, en PostgreSQL, si tuviéramos un modelo de datos similar dividido en varias tablas, necesitaríamos unirlas y ejecutar una consulta compleja para actualizar la ciudad del usuario:


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


Escalabilidad de la base de datos

1.  MongoDB admite escalabilidad horizontal a través de fragmentación, lo que permite distribuir datos en varios servidores. PostgreSQL también admite la escalabilidad horizontal mediante fragmentación, pero requiere más esfuerzo de configuración que MongoDB. La replicación es otra forma de escalar horizontalmente en PostgreSQL, donde los datos se copian en varios servidores para el equilibrio de carga y la alta disponibilidad.
2. Suponga que un sitio web de comercio electrónico tiene una gran base de datos de clientes y la empresa quiere asegurarse de que la base de datos pueda manejar un mayor tráfico durante las horas pico. Si usan MongoDB, pueden fragmentar los datos del cliente en varios servidores, lo que garantiza que cada servidor maneje una parte de los datos del cliente. Por otro lado, si usan PostgreSQL, también pueden fragmentar los datos del cliente en varios servidores, pero requiere más esfuerzo de configuración. Como alternativa, pueden usar la replicación para copiar los datos del cliente en varios servidores para el equilibrio de carga y la alta disponibilidad.

Modelo de seguridad

1.  Los modelos de seguridad de MongoDB y PostgreSQL difieren mucho. MongoDB ofrece Control de acceso basado en roles (RBAC), que restringe el acceso a la base de datos según roles predefinidos.
2. PostgreSQL, por otro lado, ofrece seguridad de nivel de fila (RLS) y seguridad de nivel de columna (CLS), que restringen el acceso a filas o columnas específicas dentro de una tabla en función de políticas de seguridad predefinidas.
3. Por ejemplo, considere una tabla en una base de datos PostgreSQL que contenga datos financieros confidenciales.
4. La tabla puede tener una columna que contenga los salarios de los empleados. Con RLS/CLS, el administrador de la base de datos puede definir una política de seguridad que restrinja el acceso a esta columna para ciertos roles o usuarios, como evitar que los empleados de bajo nivel vean los salarios de sus colegas. Esto permite un control más detallado sobre el acceso a los datos, lo que puede ser fundamental para la seguridad y la privacidad de los datos.
5. En contraste, el RBAC de MongoDB se enfoca en definir roles y permisos a un nivel más amplio, como restringir el acceso a colecciones o bases de datos específicas.

Desafíos de usar MongoDB y PostgreSQL

MongoDB

Algunos de los principales desafíos de usar MongoDB incluyen:

• Costo: Dependiendo de su caso de uso, usar MongoDB puede ser más costoso que usar PostgreSQL. Esto se debe a que MongoDB requiere funciones adicionales, como replicación, fragmentación y validación de datos.
• Administración: Como con cualquier base de datos, la administración viene con su propio conjunto de complejidades y dificultades.

PostgreSQL

Algunos de los principales desafíos de usar PostgreSQL incluyen:

• Mapeo relacional de objetos (ORM): ORM puede ser difícil de implementar en algunos casos, ya que asigna datos entre SQL y la programación orientada a objetos.
• Actuación: Es posible que el rendimiento no siempre sea óptimo cuando se trata de grandes cantidades de datos o consultas complejas.
• Seguridad: Aunque PostgreSQL es una base de datos madura, todavía tiene vulnerabilidades. Por ejemplo, los ataques de inyección SQL requieren supervisión y protección constantes.

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La mejor opción para sus necesidades de base de datos

Tanto MongoDB como PostgreSQL tienen su propio conjunto de características y desafíos. En última instancia, la decisión se reduce al caso de uso empresarial con el que está trabajando y sus necesidades.

Uso de MongoDB y PostgreSQL en la integración de datos

Ya sea que opte por MongoDB o PostgreSQL, Astera Centerprise proporciona un poderoso medio sin código para que usted se conecte de forma nativa a la base de datos de su elección y la use como parte de una canalización de integración de datos.

El Fuente MongoDB El objeto en el producto le permite al usuario cargar una base de datos MongoDB de su elección y usarla dentro del alcance de una canalización ETL.

De manera similar, los Astera Centerprise también permite la conectividad a una instancia de PostgreSQL dentro del alcance de una canalización ETL. El Conector PostgreSQL se puede utilizar como fuente para cargar datos o como destino para cargar datos.

Dependiendo de la aplicación del usuario, se puede utilizar cualquiera de las dos opciones para trabajar.

Conclusión

Al elegir entre MongoDB y PostgreSQL, considere las necesidades de su proyecto y los beneficios de cada motor de base de datos.

MongoDB ofrece más flexibilidad y escalabilidad, mientras que PostgreSQL brinda mayor seguridad y personalización. Sin embargo, hay muchas otras bases de datos disponibles que pueden adaptarse mejor a los requisitos de su proyecto.

En última instancia, la mejor elección de una base de datos depende de las necesidades específicas del proyecto.

Consulte nuestras otras guías de comparación detalladas de MongoDB: MongoDB frente a SQL Server, MongoDB frente a MySQL.