MongoDB x PostgreSQL – As 5 grandes diferenças

MongoDB e PostgreSQL são provedores de dados populares com uma ampla variedade de recursos que os tornam ideais para vários aplicativos. Ao considerar qual tecnologia de banco de dados é a certa para o seu negócio, é importante entender as principais diferenças entre elas.

Para ajudá-lo a decidir qual é o melhor para suas necessidades, vamos nos aprofundar no que MongoDB e PostgreSQL são. Juntamente com seus principais recursos, veremos 5 principais diferenças entre os dois.

O que é o MongoDB e seus principais recursos

O MongoDB é um versátil, banco de dados NoSQL de código aberto. Ele armazena dados em documentos dinâmicos semelhantes a JSON e oferece suporte a consulta, manipulação e armazenamento fáceis de dados.

Seus principais recursos incluem:

• Fragmentação automática: O recurso de sombreamento automático do MongoDB permite o escalonamento horizontal de dados em vários servidores. Isso permite o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados, pois cada fragmento processa apenas a parte relevante dos dados para uma consulta.
• Indexação flexível: O sistema de indexação do MongoDB é altamente flexível e permite a consulta eficiente de grandes conjuntos de dados. Os índices podem ser criados em qualquer campo de um documento e podem incluir índices geoespaciais para consultas baseadas em localização.
• Consultas ad hoc: O MongoDB atlas oferece suporte a consultas ad hoc, o que significa que os desenvolvedores podem consultar dados em tempo real sem precisar predefinir o esquema ou a estrutura dos dados. Isso permite maior flexibilidade e iteração mais rápida.
• Poderosa estrutura de agregação: A estrutura de agregação do MongoDB fornece um poderoso conjunto de ferramentas para análise e manipulação de dados complexos. Ele inclui suporte para agrupamento, classificação e filtragem de dados, bem como a execução de operações matemáticas e estatísticas.
• Data de validade: O MongoDB permite a validação dos dados antes de serem inseridos no banco de dados. Portanto, garantindo a qualidade e a consistência dos dados em todo o aplicativo.
• Consulta e indexação de dados JSON: o MongoDB armazena dados no formato JSON, facilitando o trabalho para desenvolvedores que já estão familiarizados com a sintaxe. Além disso, oferece suporte à consulta e indexação de dados JSON para acesso rápido e eficiente aos dados.

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O que é o PostgreSQL e seus principais recursos

Ao discutir bancos de dados, é importante considerar o PostgreSQL como uma contraparte do MongoDB. Assim como o MongoDB, o PostgreSQL é um sistema de banco de dados de código aberto, mas é um banco de dados objeto-relacional. Isso significa que ele armazena dados em tabelas com linhas e colunas e suporta SQL para comunicação com o banco de dados.

O PostgreSQL é conhecido por seus recursos poderosos:

• Junções complexas: O PostgreSQL fornece suporte para junções complexas, permitindo que os desenvolvedores combinem dados de várias tabelas com facilidade. Isso facilita o gerenciamento e a consulta de grandes conjuntos de dados.
• Chaves estrangeiras: O PostgreSQL suporta o uso de chaves estrangeiras, o que permite aos desenvolvedores reforçar a integridade referencial entre tabelas relacionadas. Isso garante a precisão e a consistência dos dados.
• Transações: O PostgreSQL suporta transações, que são essenciais para garantir a integridade dos dados em ambientes multiusuário. Isso significa que vários usuários podem acessar o banco de dados ao mesmo tempo sem comprometer a consistência dos dados.
• Manipulação de grandes conjuntos de dados: O PostgreSQL foi projetado para lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência, tornando-o uma ótima opção para aplicativos que exigem o gerenciamento de grandes quantidades de dados.
• Suporte SQL robusto: O PostgreSQL fornece suporte robusto para SQL, incluindo suporte para recursos SQL avançados, como Common Table Expressions (CTEs) e funções de janela. Isso o torna uma ferramenta poderosa para análise e manipulação de dados complexos.

Comparando MongoDB com PostgreSQL

Vejamos cinco das maiores diferenças entre MongoDB e PostgreSQL, que você deve considerar ao decidir qual banco de dados usar.

Estrutura de banco de dados

O MongoDB é um banco de dados não relacional que armazena dados em documentos dinâmicos do tipo JSON, enquanto o PostgreSQL é um banco de dados objeto-relacional que armazena dados em tabelas predefinidas com linhas e colunas. O MongoDB não requer um esquema pré-definido antes de inserir dados, enquanto o PostgreSQL requer.

Para ilustrar melhor com um exemplo,

Suponha que você esteja construindo um site de comércio eletrônico e precise armazenar informações sobre produtos, como nome, descrição, preço e disponibilidade.

No MongoDB, você poderia simplesmente inserir um documento contendo todas as informações necessárias para cada produto, sem precisar definir um esquema de antemão. Por exemplo, um documento de produto no MongoDB pode ser assim:
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


Por outro lado, no PostgreSQL, você precisaria definir um esquema para a tabela de produtos antes de inserir qualquer dado. Por exemplo, você pode definir um 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
);


Linguagem de consulta

1. 1. O MongoDB usa a Mongodb Query Language (MQL) para consultar dados de documentos dentro de coleções, enquanto o PostgreSQL usa a Structured Query Language (SQL) para consultar dados em tabelas.
   2. Considere uma coleção de pedidos de clientes em um banco de dados MongoDB, onde cada pedido é representado como um documento com campos como nome do cliente, data do pedido e itens comprados.
   3. Para recuperar todos os pedidos feitos por um cliente específico, podemos usar o MQL para escrever uma consulta como esta:


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


1. 1. Por outro lado, em um banco de dados PostgreSQL, podemos ter uma tabela chamada “orders” com colunas como order_id, customer_name, order_date e item_name. Para recuperar todos os pedidos feitos por um cliente específico, podemos usar o SQL para escrever uma consulta como esta:


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


Modificação de Dados

1. 1. O MongoDB permite modificar profundamente seus documentos por meio de notação de pontos e atualizações dinâmicas. Já no PostgreSQL, essas modificações requerem consultas complexas que envolvem a união de várias tabelas.
   2. Por exemplo, digamos que temos um documento MongoDB representando um usuário:


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


1. 1. Podemos atualizar facilmente a cidade do usuário com um único comando de atualização:


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


1. 1. Por outro lado, no PostgreSQL, se tivéssemos um modelo de dados semelhante dividido em várias tabelas, precisaríamos juntá-las e executar uma consulta complexa para atualizar a cidade do usuário:


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


Escalabilidade de banco de dados

1.  O MongoDB suporta escalabilidade horizontal por meio de sharding, o que permite a distribuição de dados em vários servidores. O PostgreSQL também oferece suporte à escalabilidade horizontal por meio de sharding, mas requer mais esforço de configuração do que o MongoDB. A replicação é outra maneira de dimensionar horizontalmente no PostgreSQL, onde os dados são copiados em vários servidores para balanceamento de carga e alta disponibilidade.
2. Suponha que um site de comércio eletrônico tenha um grande banco de dados de clientes e a empresa queira garantir que o banco de dados possa lidar com o aumento do tráfego durante os horários de pico. Se eles usarem o MongoDB, poderão fragmentar os dados do cliente em vários servidores, garantindo que cada servidor lide com uma parte dos dados do cliente. Por outro lado, se eles usarem o PostgreSQL, também poderão fragmentar os dados do cliente em vários servidores, mas isso exigirá mais esforço de configuração. Como alternativa, eles podem usar a replicação para copiar os dados do cliente em vários servidores para balanceamento de carga e alta disponibilidade.

Modelo de Segurança

1.  Os modelos de segurança do MongoDB e do PostgreSQL diferem bastante. O MongoDB oferece controle de acesso baseado em função (RBAC), que restringe o acesso ao banco de dados com base em funções predefinidas.
2. O PostgreSQL, por outro lado, oferece segurança em nível de linha (RLS) e segurança em nível de coluna (CLS), que restringem o acesso a linhas ou colunas específicas em uma tabela com base em políticas de segurança predefinidas.
3. Por exemplo, considere uma tabela em um banco de dados PostgreSQL contendo dados financeiros confidenciais.
4. A tabela pode ter uma coluna que contém os salários dos funcionários. Com o RLS/CLS, o administrador do banco de dados pode definir uma política de segurança que restrinja o acesso a essa coluna para determinadas funções ou usuários, como impedir que funcionários de nível inferior visualizem os salários de seus colegas. Isso permite um controle mais refinado sobre o acesso aos dados, o que pode ser crítico para a segurança e privacidade dos dados.
5. Em contraste, o RBAC do MongoDB é focado na definição de funções e permissões em um nível mais amplo, como restringir o acesso a coleções ou bancos de dados específicos.

Desafios do uso do MongoDB e PostgreSQL

MongoDB

Alguns dos principais desafios do uso do MongoDB incluem:

• Custo: Dependendo do seu caso de uso, usar o MongoDB pode ser mais caro do que usar o PostgreSQL. Isso ocorre porque o MongoDB requer funcionalidade adicional, como replicação, sharding e validação de dados.
• Administração: Como acontece com qualquer banco de dados, a administração vem com seu próprio conjunto de complexidades e dificuldades.

PostgreSQL

Alguns dos principais desafios do uso PostgreSQL incluem:

• Mapeamento objeto-relacional (ORM): ORM pode ser difícil de implementar em alguns casos, pois mapeia dados entre SQL e programação orientada a objetos.
• Atuação: O desempenho nem sempre é ideal ao lidar com grandes quantidades de dados ou consultas complexas.
• Segurança: Embora o PostgreSQL seja um banco de dados maduro, ele ainda possui vulnerabilidades. Por exemplo, ataques de injeção de SQL exigem monitoramento e proteção constantes.

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A melhor opção para suas necessidades de banco de dados

Tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL têm seu próprio conjunto de recursos e desafios. Em última análise, a decisão depende do caso de uso de negócios com o qual você está trabalhando e de suas necessidades.

Usando MongoDB e PostgreSQL na integração de dados

Quer você vá para MongoDB ou PostgreSQL, Astera Centerprise fornece um meio poderoso sem código para você se conectar nativamente ao banco de dados de sua escolha e usá-lo como parte de um pipeline de integração de dados.

A Origem do MongoDB O objeto no produto permite que o usuário carregue um banco de dados MongoDB de sua escolha e use-o no escopo de um pipeline ETL.

Do mesmo modo, Astera Centerprise também permite a conectividade com uma instância do PostgreSQL dentro do escopo de um pipeline ETL. O Conector PostgreSQL pode ser usado como uma fonte para carregar dados ou um destino para carregar dados.

Dependendo do aplicativo do usuário, qualquer uma das opções pode ser utilizada para trabalhar.

Conclusão

Ao escolher entre MongoDB e PostgreSQL, considere as necessidades do seu projeto e os benefícios de cada mecanismo de banco de dados.

O MongoDB oferece mais flexibilidade e escalabilidade, enquanto o PostgreSQL oferece maior segurança e personalização. No entanto, existem muitos outros bancos de dados disponíveis que podem atender melhor aos requisitos do seu projeto.

Em última análise, a melhor escolha de um banco de dados depende das necessidades específicas do projeto.

Confira nossos outros guias detalhados de comparação do MongoDB: MongoDB x SQL Server, MongoDB x MySQL.