MongoDB против PostgreSQL – 5 больших отличий

MongoDB и PostgreSQL — популярные поставщики данных с широким набором функций, которые делают их идеальными для различных приложений. При выборе технологии баз данных, подходящей для вашего бизнеса, важно понимать основные различия между ними.

Чтобы помочь вам решить, какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям, давайте углубимся в то, что MongoDB и PostgreSQL являются. Помимо ключевых особенностей, мы рассмотрим 5 основных различий между ними.

Что такое MongoDB и его ключевые особенности

MongoDB — универсальная, база данных NoSQL с открытым исходным кодом. Он хранит данные в динамических документах типа JSON и поддерживает простой запрос, манипулирование и хранение данных.

Его основные функции включают в себя:

• Автоматический шардинг: Функция автоматического затенения MongoDB позволяет горизонтально масштабировать данные на нескольких серверах. Это обеспечивает эффективную обработку больших наборов данных, поскольку каждый сегмент обрабатывает только соответствующую часть данных для запроса.
• Гибкая индексация: Система индексирования MongoDB очень гибкая и позволяет эффективно выполнять запросы к большим наборам данных. Индексы могут быть созданы для любого поля в документе и могут включать геопространственные индексы для запросов на основе местоположения.
• Специальные запросы: Атлас MongoDB поддерживает специальные запросы, что означает, что разработчики могут запрашивать данные в режиме реального времени без необходимости заранее определять схему или структуру данных. Это обеспечивает большую гибкость и более быструю итерацию.
• Мощная структура агрегации: Платформа агрегации MongoDB предоставляет мощный набор инструментов для сложного анализа и обработки данных. Он включает поддержку группировки, сортировки и фильтрации данных, а также выполнения математических и статистических операций.
• Проверка данных: MongoDB позволяет проверять данные перед их вставкой в ​​базу данных. Таким образом, обеспечивается качество и согласованность данных во всем приложении.
• Запрос и индексирование данных JSON: MongoDB хранит данные в формате JSON, что упрощает работу разработчиков, уже знакомых с синтаксисом. Кроме того, он поддерживает запросы и индексирование данных JSON для быстрого и эффективного доступа к данным.

Создайте автоматизированные конвейеры данных в MongoDB.
Centerprise

Посмотреть демо

Что такое PostgreSQL и его ключевые особенности

При обсуждении баз данных важно рассматривать PostgreSQL как аналог MongoDB. Как и MongoDB, PostgreSQL — это система баз данных с открытым исходным кодом, но это объектно-реляционная база данных. Это означает, что он хранит данные в таблицах со строками и столбцами и поддерживает SQL для связи с базой данных.

PostgreSQL известен своими мощными функциями:

• Комплексные соединения: PostgreSQL обеспечивает поддержку сложных объединений, позволяя разработчикам с легкостью объединять данные из нескольких таблиц. Это упрощает управление большими наборами данных и выполнение запросов.
• Внешние ключи: PostgreSQL поддерживает использование внешних ключей, что позволяет разработчикам обеспечивать ссылочную целостность между связанными таблицами. Это обеспечивает точность и согласованность данных.
• Сделки: PostgreSQL поддерживает транзакции, необходимые для обеспечения целостности данных в многопользовательских средах. Это означает, что несколько пользователей могут одновременно обращаться к базе данных без ущерба для согласованности данных.
• Обработка больших наборов данных: PostgreSQL предназначен для эффективной обработки больших наборов данных, что делает его отличным выбором для приложений, требующих управления огромными объемами данных.
• Надежная поддержка SQL: PostgreSQL обеспечивает надежную поддержку SQL, включая поддержку расширенных функций SQL, таких как общие табличные выражения (CTE) и оконные функции. Это делает его мощным инструментом для сложного анализа и манипулирования данными.

Сравнение MongoDB с PostgreSQL

Давайте рассмотрим пять самых больших различий между MongoDB и PostgreSQL, которые следует учитывать при принятии решения о том, какую базу данных использовать.

Структура базы данных

MongoDB — это нереляционная база данных, которая хранит данные в динамических документах типа JSON, а PostgreSQL — это объектно-реляционная база данных, которая хранит данные в заранее определенных таблицах со строками и столбцами. MongoDB не требует предварительно определенной схемы перед вставкой данных, в отличие от PostgreSQL.

Чтобы лучше проиллюстрировать это на примере,

Предположим, вы создаете веб-сайт электронной коммерции и вам необходимо хранить информацию о продуктах, такую ​​как их название, описание, цена и доступность.

В MongoDB вы можете просто вставить документ, содержащий всю необходимую информацию для каждого продукта, без необходимости предварительного определения схемы. Например, документ продукта в MongoDB может выглядеть так:
{
"name": "Product A",
"description": "A great product",
"price": 99.99,
"available": true
}


С другой стороны, в PostgreSQL вам нужно будет определить схему таблицы продуктов перед вставкой каких-либо данных. Например, вы можете определить такую ​​схему:

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
);


Язык запроса

1. 1. MongoDB использует язык запросов Mongodb (MQL) для запроса данных из документов в коллекциях, а PostgreSQL использует язык структурированных запросов (SQL) для запроса данных в таблицах.
   2. Рассмотрим коллекцию заказов клиентов в базе данных MongoDB, где каждый заказ представлен в виде документа с такими полями, как имя клиента, дата заказа и приобретенные товары.
   3. Чтобы получить все заказы, размещенные конкретным клиентом, мы можем использовать MQL для написания такого запроса:


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


1. 1. С другой стороны, в базе данных PostgreSQL у нас может быть таблица под названием «orders» с такими столбцами, как order_id, customer_name, order_date и item_name. Чтобы получить все заказы, размещенные конкретным клиентом, мы можем использовать SQL для написания такого запроса:


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


Модификация данных

1. 1. MongoDB позволяет глубоко изменять свои документы с помощью точечной записи и динамических обновлений. В то время как в PostgreSQL такие модификации требуют сложных запросов, включающих объединение нескольких таблиц.
   2. Например, предположим, что у нас есть документ MongoDB, представляющий пользователя:


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


1. 1. Мы можем легко обновить город пользователя с помощью одной команды обновления:


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


1. 1. С другой стороны, в PostgreSQL, если бы у нас была аналогичная модель данных, разбитая на несколько таблиц, нам пришлось бы объединить их и выполнить сложный запрос для обновления города пользователя:


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


Масштабируемость базы данных

1.  MongoDB поддерживает горизонтальное масштабирование посредством сегментирования, что позволяет распределять данные по нескольким серверам. PostgreSQL также поддерживает горизонтальное масштабирование посредством сегментирования, но требует больше усилий по настройке, чем MongoDB. Репликация — это еще один способ горизонтального масштабирования в PostgreSQL, при котором данные копируются на несколько серверов для балансировки нагрузки и обеспечения высокой доступности.
2. Предположим, что веб-сайт электронной коммерции имеет большую базу данных клиентов, и компания хочет убедиться, что база данных сможет обрабатывать увеличенный трафик в часы пик. Если они используют MongoDB, они могут распределять данные клиентов по нескольким серверам, гарантируя, что каждый сервер обрабатывает часть данных клиентов. С другой стороны, если они используют PostgreSQL, они также могут распределять данные клиентов по нескольким серверам, но это требует больше усилий по настройке. Альтернативно они могут использовать репликацию для копирования данных клиентов на несколько серверов для балансировки нагрузки и обеспечения высокой доступности.

Модель безопасности

1.  Модели безопасности MongoDB и PostgreSQL сильно различаются. MongoDB предлагает управление доступом на основе ролей (RBAC), которое ограничивает доступ к базе данных на основе предопределенных ролей.
2. PostgreSQL, с другой стороны, предлагает как безопасность на уровне строк (RLS), так и безопасность на уровне столбцов (CLS), которые ограничивают доступ к определенным строкам или столбцам в таблице на основе предопределенных политик безопасности.
3. Например, рассмотрим таблицу в базе данных PostgreSQL, содержащую конфиденциальные финансовые данные.
4. В таблице может быть столбец, содержащий зарплаты сотрудников. С помощью RLS/CLS администратор базы данных может определить политику безопасности, которая ограничивает доступ к этому столбцу для определенных ролей или пользователей, например, запрещая сотрудникам низкого уровня просматривать зарплаты своих коллег. Это обеспечивает более детальный контроль над доступом к данным, что может иметь решающее значение для безопасности и конфиденциальности данных.
5. Напротив, RBAC MongoDB ориентирован на определение ролей и разрешений на более широком уровне, например, на ограничение доступа к определенным коллекциям или базам данных.

Проблемы использования MongoDB и PostgreSQL

MongoDB

Некоторые из основных проблем использования MongoDB включают в себя:

• Стоимость: В зависимости от вашего варианта использования использование MongoDB может оказаться дороже, чем использование PostgreSQL. Это связано с тем, что MongoDB требует дополнительных функций, таких как репликация, сегментирование и проверка данных.
• Администрация: Как и в случае с любой базой данных, администрирование сопряжено со своими сложностями и трудностями.

PostgreSQL

Некоторые из основных проблем использования PostgreSQL следующие:

• Объектно-реляционное сопоставление (ORM): В некоторых случаях ORM может быть сложно реализовать, поскольку он сопоставляет данные между SQL и объектно-ориентированным программированием.
• Производительность: Производительность не всегда может быть оптимальной при работе с большими объемами данных или сложными запросами.
• Безопасность: Хотя PostgreSQL является зрелой базой данных, в ней все еще есть уязвимости. Например, атаки с использованием SQL-инъекций требуют постоянного мониторинга и защиты.

Беспрепятственная интеграция PostgreSQL и SQLite с Centerprise

контакт

Лучший вариант для нужд вашей базы данных

И MongoDB, и PostgreSQL имеют свой собственный набор функций и проблем. В конечном итоге решение зависит от варианта использования в бизнесе, с которым вы работаете, и его потребностей.

Использование MongoDB и PostgreSQL для интеграции данных

Независимо от того, предпочитаете ли вы MongoDB или PostgreSQL, Astera Centerprise предоставляет мощные средства без кода, позволяющие напрямую подключаться к выбранной вами базе данных и использовать ее как часть конвейера интеграции данных.

Ассоциация Источник MongoDB Объект в продукте позволяет пользователю загружать базу данных MongoDB по своему выбору и использовать ее в рамках конвейера ETL.

Кроме того, Astera Centerprise также позволяет подключаться к экземпляру PostgreSQL в рамках конвейера ETL. Соединитель PostgreSQL может использоваться как источник для загрузки данных или место назначения для загрузки данных.

В зависимости от пользовательского приложения для работы можно использовать любой вариант.

Заключение

Выбирая между MongoDB и PostgreSQL, учитывайте потребности вашего проекта и преимущества каждого ядра базы данных.

MongoDB предлагает большую гибкость и масштабируемость, а PostgreSQL обеспечивает большую безопасность и настройку. Однако существует множество других баз данных, которые могут лучше соответствовать требованиям вашего проекта.

В конечном итоге лучший выбор базы данных зависит от конкретных потребностей проекта.

Ознакомьтесь с другими нашими подробными руководствами по сравнению MongoDB: MongoDB против SQL Server, MongoDB против MySQL.