MongoDB vs PostgreSQL – Les 5 grandes différences

MongoDB et PostgreSQL sont des fournisseurs de données populaires avec un large éventail de fonctionnalités qui les rendent idéaux pour diverses applications. Lorsque vous déterminez quelle technologie de base de données convient à votre entreprise, il est important de comprendre les principales différences entre elles.

Pour vous aider à choisir celui qui répond le mieux à vos besoins, plongeons dans ce MongoDB ainsi que PostgreSQL sont. Outre ses principales caractéristiques, nous examinerons 5 différences majeures entre les deux.

Qu'est-ce que MongoDB et ses principales fonctionnalités

MongoDB est un outil polyvalent, base de données NoSQL open source. Il stocke les données dans des documents dynamiques de type JSON et prend en charge la requête, la manipulation et le stockage faciles des données.

Ses principales caractéristiques comprennent:

• Partitionnement automatique : La fonction d'ombrage automatique de MongoDB permet une mise à l'échelle horizontale des données sur plusieurs serveurs. Cela permet un traitement efficace des ensembles de données volumineux, car chaque partition ne traite que la partie pertinente des données pour une requête.
• Indexation flexible : Le système d'indexation de MongoDB est très flexible et permet une interrogation efficace de grands ensembles de données. Les index peuvent être créés sur n'importe quel champ d'un document et peuvent inclure des index géospatiaux pour les requêtes basées sur l'emplacement.
• Requêtes ad hoc : L'atlas MongoDB prend en charge les requêtes ad hoc, ce qui signifie que les développeurs peuvent interroger les données en temps réel sans avoir à prédéfinir le schéma ou la structure des données. Cela permet une plus grande flexibilité et une itération plus rapide.
• Cadre d'agrégation puissant : Le cadre d'agrégation de MongoDB fournit un ensemble d'outils puissants pour l'analyse et la manipulation de données complexes. Il inclut la prise en charge du regroupement, du tri et du filtrage des données, ainsi que l'exécution d'opérations mathématiques et statistiques.
• La validation des données: MongoDB permet la validation des données avant leur insertion dans la base de données. Par conséquent, assurer la qualité et la cohérence des données dans l'ensemble de l'application.
• Interrogation et indexation des données JSON: MongoDB stocke les données au format JSON, ce qui facilite le travail des développeurs déjà familiarisés avec la syntaxe. De plus, il prend en charge l'interrogation et l'indexation des données JSON pour un accès rapide et efficace aux données.

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Qu'est-ce que PostgreSQL et ses principales fonctionnalités

Lorsque l'on parle de bases de données, il est important de considérer PostgreSQL comme une contrepartie de MongoDB. Comme MongoDB, PostgreSQL est un système de base de données open source, mais c'est une base de données relationnelle objet. Cela signifie qu'il stocke les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes et prend en charge SQL pour communiquer avec la base de données.

PostgreSQL est connu pour ses fonctionnalités puissantes :

• Jointures complexes : PostgreSQL prend en charge les jointures complexes, permettant aux développeurs de combiner facilement les données de plusieurs tables. Cela facilite la gestion et l'interrogation de grands ensembles de données.
• Clés étrangères : PostgreSQL prend en charge l'utilisation de clés étrangères, ce qui permet aux développeurs d'appliquer l'intégrité référentielle entre les tables liées. Cela garantit l'exactitude et la cohérence des données.
• Transactions: PostgreSQL prend en charge les transactions, qui sont essentielles pour garantir l'intégrité des données dans les environnements multi-utilisateurs. Cela signifie que plusieurs utilisateurs peuvent accéder à la base de données en même temps sans compromettre la cohérence des données.
• Gestion de grands ensembles de données : PostgreSQL est conçu pour gérer efficacement de grands ensembles de données, ce qui en fait un excellent choix pour les applications qui nécessitent la gestion de grandes quantités de données.
• Prise en charge robuste de SQL : PostgreSQL fournit une prise en charge robuste de SQL, y compris la prise en charge de fonctionnalités SQL avancées telles que les expressions de table communes (CTE) et les fonctions de fenêtre. Cela en fait un outil puissant pour l'analyse et la manipulation de données complexes.

Comparaison de MongoDB avec PostgreSQL

Examinons cinq des plus grandes différences entre MongoDB et PostgreSQL, que vous devez prendre en compte lorsque vous décidez quelle base de données utiliser.

Structure de la base de données

MongoDB est une base de données non relationnelle qui stocke les données dans des documents dynamiques de type JSON, tandis que PostgreSQL est une base de données relationnelle objet qui stocke les données dans des tables prédéfinies avec des lignes et des colonnes. MongoDB ne nécessite pas de schéma prédéfini avant d'insérer des données, contrairement à PostgreSQL.

Pour mieux illustrer par un exemple,

Supposons que vous construisiez un site Web de commerce électronique et que vous ayez besoin de stocker des informations sur les produits, telles que leur nom, leur description, leur prix et leur disponibilité.

Dans MongoDB, vous pourriez simplement insérer un document contenant toutes les informations nécessaires pour chaque produit, sans avoir à définir un schéma au préalable. Par exemple, un document produit dans MongoDB pourrait ressembler à ceci :
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


D'autre part, dans PostgreSQL, vous devez définir un schéma pour la table products avant d'insérer des données. Par exemple, vous pouvez définir un schéma comme celui-ci :

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
);


Langage de requête

1. 1. MongoDB utilise le langage de requête Mongodb (MQL) pour interroger les données des documents dans les collections, tandis que PostgreSQL utilise le langage de requête structuré (SQL) pour interroger les données dans les tables.
   2. Considérez une collection de commandes client dans une base de données MongoDB, où chaque commande est représentée sous la forme d'un document avec des champs tels que le nom du client, la date de la commande et les articles achetés.
   3. Pour récupérer toutes les commandes passées par un client spécifique, nous pouvons utiliser MQL pour écrire une requête comme celle-ci :


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


1. 1. D'autre part, dans une base de données PostgreSQL, nous pourrions avoir une table appelée "commandes" avec des colonnes telles que order_id, customer_name, order_date et item_name. Pour récupérer toutes les commandes passées par un client spécifique, nous pouvons utiliser SQL pour écrire une requête comme celle-ci :


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


Modification des données

1. 1. MongoDB permet de modifier profondément ses documents grâce à la notation par points et aux mises à jour dynamiques. Alors que dans PostgreSQL, de telles modifications nécessitent des requêtes complexes impliquant la jointure de plusieurs tables.
   2. Par exemple, supposons que nous ayons un document MongoDB représentant un utilisateur :


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


1. 1. Nous pouvons facilement mettre à jour la ville de l'utilisateur avec une seule commande de mise à jour :


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


1. 1. D'autre part, dans PostgreSQL, si nous avions un modèle de données similaire réparti sur plusieurs tables, nous aurions besoin de les joindre et d'exécuter une requête complexe pour mettre à jour la ville de l'utilisateur :


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


Évolutivité de la base de données

1.  MongoDB prend en charge l'évolutivité horizontale via le partitionnement, ce qui permet de répartir les données sur plusieurs serveurs. PostgreSQL prend également en charge l'évolutivité horizontale via le sharding, mais il nécessite plus d'efforts de configuration que MongoDB. La réplication est un autre moyen d'évoluer horizontalement dans PostgreSQL, où les données sont copiées sur plusieurs serveurs pour l'équilibrage de charge et la haute disponibilité.
2. Supposons qu'un site Web de commerce électronique dispose d'une importante base de données clients et que l'entreprise souhaite s'assurer que la base de données peut gérer un trafic accru pendant les heures de pointe. S'ils utilisent MongoDB, ils peuvent partager les données client sur plusieurs serveurs, en s'assurant que chaque serveur gère une partie des données client. D'un autre côté, s'ils utilisent PostgreSQL, ils peuvent également partager les données client sur plusieurs serveurs, mais cela nécessite plus d'efforts de configuration. Ils peuvent également utiliser la réplication pour copier les données client sur plusieurs serveurs à des fins d'équilibrage de charge et de haute disponibilité.

Modèle de sécurité

1.  Les modèles de sécurité de MongoDB et PostgreSQL diffèrent considérablement. MongoDB propose un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), qui restreint l'accès à la base de données en fonction de rôles prédéfinis.
2. PostgreSQL, d'autre part, offre à la fois la sécurité au niveau des lignes (RLS) et la sécurité au niveau des colonnes (CLS), qui limitent l'accès à des lignes ou des colonnes spécifiques dans une table en fonction de politiques de sécurité prédéfinies.
3. Par exemple, considérez une table dans une base de données PostgreSQL contenant des données financières sensibles.
4. Le tableau peut avoir une colonne qui contient les salaires des employés. Avec RLS/CLS, l'administrateur de la base de données peut définir une politique de sécurité qui restreint l'accès à cette colonne pour certains rôles ou utilisateurs, comme empêcher les employés de bas niveau de voir les salaires de leurs collègues. Cela permet un contrôle plus précis de l'accès aux données, ce qui peut être essentiel pour la sécurité et la confidentialité des données.
5. En revanche, le RBAC de MongoDB se concentre sur la définition des rôles et des autorisations à un niveau plus large, comme la restriction de l'accès à des collections ou des bases de données spécifiques.

Défis de l'utilisation de MongoDB et PostgreSQL

MongoDB

Certains des principaux défis liés à l'utilisation de MongoDB incluent :

• Prix: Selon votre cas d'utilisation, l'utilisation de MongoDB peut être plus coûteuse que l'utilisation de PostgreSQL. En effet, MongoDB nécessite des fonctionnalités supplémentaires telles que la réplication, le partitionnement et la validation des données.
• Administration: Comme pour toute base de données, l'administration comporte son propre ensemble de complexités et de difficultés.

PostgreSQL

Certains des principaux défis liés à l'utilisation PostgreSQL consistent à

• Mappage objet-relationnel (ORM): ORM peut être difficile à mettre en œuvre dans certains cas car il mappe les données entre SQL et la programmation orientée objet.
• Performance : Les performances ne sont pas toujours optimales lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données ou de requêtes complexes.
• Sécurité : Bien que PostgreSQL soit une base de données mature, elle présente toujours des vulnérabilités. Par exemple, les attaques par injection SQL nécessitent une surveillance et une protection constantes.

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La meilleure option pour vos besoins en matière de base de données

MongoDB et PostgreSQL ont tous deux leur propre ensemble de fonctionnalités et de défis. En fin de compte, la décision dépend du cas d’utilisation métier avec lequel vous travaillez et de ses besoins.

Utilisation de MongoDB et PostgreSQL dans l'intégration de données

Que vous optiez pour MongoDB ou PostgreSQL, Astera Centerprise fournit un puissant moyen sans code pour vous connecter de manière native à la base de données de votre choix et l'utiliser dans le cadre d'un pipeline d'intégration de données.

La Source MongoDB L'objet dans le produit permet à l'utilisateur de charger une base de données MongoDB de son choix et de l'utiliser dans le cadre d'un pipeline ETL.

De même, le Astera Centerprise permet également la connectivité à une instance PostgreSQL dans le cadre d'un pipeline ETL. Le Connecteur PostgreSQL peut être utilisé à la fois comme source pour charger des données ou comme destination pour charger des données.

Selon l'application utilisateur, l'une ou l'autre option peut être utilisée pour travailler.

Conclusion

Lorsque vous choisissez entre MongoDB et PostgreSQL, tenez compte des besoins de votre projet et des avantages de chaque moteur de base de données.

MongoDB offre plus de flexibilité et d'évolutivité, tandis que PostgreSQL offre une plus grande sécurité et personnalisation. Cependant, il existe de nombreuses autres bases de données disponibles qui peuvent mieux répondre aux exigences de votre projet.

En fin de compte, le meilleur choix d'une base de données dépend des besoins spécifiques du projet.

Consultez nos autres guides de comparaison MongoDB approfondis : MongoDB contre SQL Server, MongoDB contre MySQL.