Hướng dẫn compare mongodb postgresql - so sánh mongodb postgresql

So sánh MongoDB vs PostgreSQL

  • So sánh ngắn gọn
  • Tổng quan về PostgreSql vs MongoDB
  • MongoDB
  • Điều khoản và khái niệm
  • Bản đồ ngôn ngữ truy vấn
  • Postgres
  • MongoDB hay postressterql?

Trước khi chúng tôi bắt đầu: MongoDB và Postgres đều là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu tuyệt vời. Mục tiêu của bài đăng này là nhanh chóng cung cấp cho bạn cảm giác về tính cách của từng cơ sở dữ liệu và loại trường hợp sử dụng mỗi trường hợp phục vụ tốt nhất.

MongoDB vs PostgreSQL: một so sánh ngắn gọn

Đối với những người bạn muốn tin tức ngay phía trước, nó ở đây là 135 từ.

MongoDB là cơ sở dữ liệu tài liệu hàng đầu. Nó được xây dựng trên một kiến ​​trúc phân tán, mở rộng quy mô và đã trở thành một nền tảng dựa trên đám mây toàn diện để quản lý và cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng. MongoDB xử lý khối lượng công việc giao dịch, vận hành và phân tích ở quy mô. Nếu mối quan tâm của bạn là thời gian để tiếp thị, năng suất của nhà phát triển, hỗ trợ DevOps và phương pháp Agile và xây dựng những thứ có quy mô mà không cần vận hành thể dục dụng cụ, MongoDB là con đường để đi.

PostgreSQL là một cơ sở dữ liệu SQL SQL, nguồn mở, mở, đã mở rộng khả năng của nó trong 30 năm. Tất cả mọi thứ bạn muốn từ cơ sở dữ liệu quan hệ đều có trong PostgreSQL, dựa trên kiến ​​trúc mở rộng. Nếu mối quan tâm của bạn là khả năng tương thích, phục vụ hàng ngàn truy vấn từ hàng trăm bảng, tận dụng các kỹ năng SQL hiện có và đẩy SQL đến giới hạn, PostgreSQL sẽ làm một công việc tuyệt vời.

Cả hai cơ sở dữ liệu đều tuyệt vời, nhưng nhu cầu của bạn là gì?

Là một người đọc sắc sảo nên có thể nói, câu hỏi thực sự không phải là MongoDB vs Postgres, mà là cơ sở dữ liệu tài liệu tốt nhất so với cơ sở dữ liệu quan hệ tốt nhất. Cả hai cơ sở dữ liệu đều tuyệt vời.

Nếu bạn đang tìm kiếm một cơ sở dữ liệu phân tán cho các ứng dụng giao dịch và phân tích hiện đại đang làm việc với dữ liệu đa cấu trúc thay đổi nhanh chóng, thì MongoDB là cách để đi.

Nếu cơ sở dữ liệu SQL phù hợp với nhu cầu của bạn, thì Postgres là một lựa chọn tuyệt vời.

Câu trả lời đúng cho nhu cầu của bạn tất nhiên là dựa trên những gì bạn đang cố gắng làm. Mục tiêu của chúng tôi trong bài viết này là giúp giải thích tính cách và đặc điểm của từng cơ sở dữ liệu này để bạn có thể hiểu rõ hơn về việc nó có đáp ứng nhu cầu của bạn hay không.

Nhưng thường khi bắt đầu một dự án phát triển, các nhà lãnh đạo dự án thường nắm bắt tốt trường hợp sử dụng, nhưng don lồng thực sự có sự rõ ràng về các tính năng ứng dụng cụ thể mà doanh nghiệp và người dùng của họ sẽ cần. Họ phải đặt cược về sự phù hợp nhất. Phần còn lại của bài viết này nhằm cung cấp thông tin giúp đặt cược an toàn.

Tổng quan về PostgreSql vs MongoDB

Nhưng một lần nữa, đối với những người muốn câu chuyện ngay lập tức, đây là một bản tóm tắt về hướng dẫn chung của chúng tôi:

  • Nếu bạn đang bắt đầu một dự án phát triển và đang tìm cách tìm ra nhu cầu và mô hình dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng quy trình phát triển Agile, MongoDB sẽ tỏa sáng vì các nhà phát triển có thể tự định hình lại dữ liệu, khi họ cần. MongoDB cho phép bạn quản lý dữ liệu của bất kỳ cấu trúc nào, không chỉ các cấu trúc bảng được xác định trước.

  • Nếu bạn đang hỗ trợ một ứng dụng mà bạn biết sẽ phải mở rộng theo khối lượng lưu lượng hoặc kích thước của dữ liệu (hoặc cả hai) và cần được phân phối giữa các khu vực cho địa phương dữ liệu hoặc chủ quyền dữ liệu, kiến ​​trúc mở rộng của MongoDB sẽ đáp ứng các nhu cầu đó tự động.

  • Nếu bạn muốn một cơ sở dữ liệu đa đám mây hoạt động theo cùng một cách trong mọi đám mây công cộng, có thể lưu trữ dữ liệu khách hàng ở các khu vực địa lý cụ thể và hỗ trợ các mô hình phát triển di động và máy chủ mới nhất, MongoDB Atlas là lựa chọn đúng.

  • Nếu bạn là một cửa hàng SQL và giới thiệu một mô hình mới sẽ có giá cao hơn bất kỳ lợi ích nào khác được đề cập sẽ bù đắp, PostgreSQL là một lựa chọn có thể sẽ đáp ứng tất cả các nhu cầu của bạn.

  • Nếu bạn muốn có một cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ chạy các truy vấn SQL phức tạp và làm việc với nhiều ứng dụng hiện có dựa trên mô hình dữ liệu quan hệ, bảng, PostgreSQL sẽ thực hiện công việc.

  • Nếu bạn là nhà phát triển SQL sáng tạo và muốn đẩy SQL đến giới hạn bằng cách sử dụng các kỹ thuật nâng cao để lập chỉ mục, lưu trữ và tìm kiếm nhiều loại dữ liệu có cấu trúc, tạo các hàm do người dùng xác định bằng nhiều ngôn ngữ và điều chỉnh cơ sở dữ liệu ở mức độ thứ n, Bạn có thể sẽ có thể đi xa hơn với PostgreSQL hơn bất kỳ RDBM nào khác.

Vì vậy, bây giờ người thiếu kiên nhẫn đã được thỏa mãn, bệnh nhân có thể đi sâu hơn vào MongoDB, sau đó là PostgreSQL, và sau đó là một so sánh.

MongoDB: Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể mở rộng đã trở thành nền tảng dữ liệu


Vẻ đẹp của mô hình tài liệu

Mô hình dữ liệu tài liệu MongoDB, bản đồ tự nhiên vào các đối tượng trong mã ứng dụng, giúp các nhà phát triển học hỏi và sử dụng đơn giản. Các tài liệu cung cấp cho bạn khả năng thể hiện các mối quan hệ phân cấp để lưu trữ mảng và các cấu trúc phức tạp khác một cách dễ dàng. Tài liệu JSON có thể lưu trữ dữ liệu trong các trường, dưới dạng mảng hoặc thậm chí là các công cụ phụ lồng nhau. Theo cách này, các thông tin liên quan có thể được lưu trữ cùng nhau để truy cập nhanh thông qua ngôn ngữ truy vấn MongoDB phong phú và biểu cảm.

MongoDB lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu trong một đại diện nhị phân gọi là BSON (nhị phân JSON). Các trường có thể thay đổi từ tài liệu đến tài liệu; Không cần phải khai báo cấu trúc của các tài liệu cho hệ thống-các tài liệu là tự mô tả. Nếu một trường mới cần được thêm vào một tài liệu, thì trường có thể được tạo mà không ảnh hưởng đến tất cả các tài liệu khác trong bộ sưu tập, mà không cập nhật danh mục hệ thống trung tâm, cập nhật ORM và mà không cần sử dụng hệ thống ngoại tuyến. Tùy chọn, xác thực lược đồ có thể được sử dụng để thực thi kiểm soát quản trị dữ liệu trên mỗi bộ sưu tập.

Tính linh hoạt này cực kỳ hữu ích khi củng cố thông tin từ các nguồn khác nhau hoặc cung cấp các biến thể trong các tài liệu theo thời gian, đặc biệt là khi chức năng ứng dụng mới được triển khai liên tục.

Postgresql vs MongoDB Thuật ngữ và khái niệm

Nhiều thuật ngữ và khái niệm được sử dụng trong mô hình tài liệu của MongoDB giống hoặc tương tự như mô hình bảng của PostgreSQL:

PostgresqlMongoDB
Giao dịch axitGiao dịch axit
BànBộ sưu tập
Hàng ngangTài liệu
CộtĐồng ruộng
Chỉ số thứ cấpChỉ số thứ cấp
Tham gia, công đoànTài liệu nhúng, $ Tra cứu & $ GraphLookup, $ Unionwith
Quan điểm vật chấtQuan điểm cụ thể theo yêu cầu
Nhóm_byĐường ống tổng hợp

Cải tiến mô hình tài liệu

MongoDB cho phép bạn lưu trữ dữ liệu trong hầu hết mọi cấu trúc và mỗi trường - ngay cả những trường được lồng sâu trong các tiểu thuyết và mảng - có thể được lập chỉ mục và tìm kiếm hiệu quả.

MongoDB thêm các phần tử vào mô hình tài liệu và công cụ truy vấn để xử lý cả việc gắn thẻ dữ liệu theo chuỗi không gian địa lý và thời gian. Điều này mở rộng loại truy vấn và phân tích có thể được thực hiện trên cơ sở dữ liệu.

BSON bao gồm các loại dữ liệu không có trong dữ liệu JSON (ví dụ: DateTime, Int, Long, Date, Itoating Point và Decimal128 và Byte Array) cung cấp xử lý loại nghiêm ngặt cho nhiều loại số thay vì loại "số" phổ quát.

Xác thực lược đồ cho phép bạn áp dụng kiểm soát quản trị và chất lượng dữ liệu cho lược đồ của bạn.

Giao dịch axit để thay đổi nhiều tài liệu

Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của cơ sở dữ liệu quan hệ giúp các ứng dụng viết dễ dàng hơn là các giao dịch axit. Các chi tiết về cách các giao dịch axit được xác định và thực hiện lấp đầy nhiều sách giáo khoa khoa học máy tính. Phần lớn các cuộc thảo luận trong lĩnh vực khoa học máy tính là về mức độ cô lập trong các giao dịch cơ sở dữ liệu. PostgreSQL mặc định đến mức cách ly đã cam kết đọc và cho phép người dùng điều chỉnh mức độ cô lập có thể nối tiếp.

Điều quan trọng cần nhớ là các giao dịch cho phép nhiều thay đổi đối với cơ sở dữ liệu được thực hiện trong một nhóm hoặc quay trở lại trong một nhóm.

Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, dữ liệu được đề cập sẽ được mô hình hóa trên các bảng cha mẹ con riêng biệt trong lược đồ bảng. Điều này có nghĩa là việc cập nhật tất cả các hồ sơ cùng một lúc sẽ yêu cầu một giao dịch.

Theo một nghĩa nào đó, cơ sở dữ liệu tài liệu có thời gian dễ dàng thực hiện các giao dịch vì chúng phân cụm dữ liệu trong tài liệu và viết và đọc tài liệu là một hoạt động nguyên tử để nó không cần một giao dịch đa tài liệu. Một hoặc nhiều trường có thể được viết trong một thao tác duy nhất, bao gồm các bản cập nhật cho nhiều phần phụ và các phần tử của một mảng. MongoDB đảm bảo sự cô lập hoàn toàn như một tài liệu được cập nhật. Bất kỳ lỗi nào cũng sẽ kích hoạt hoạt động cập nhật để quay lại, hoàn nguyên thay đổi và đảm bảo rằng khách hàng nhận được một cái nhìn nhất quán về tài liệu.

MongoDB cũng hỗ trợ các giao dịch cơ sở dữ liệu trên nhiều tài liệu, do đó, các thay đổi liên quan có thể được thực hiện hoặc quay trở lại như một nhóm. Với khả năng giao dịch đa tài liệu, MongoDB là một trong số ít cơ sở dữ liệu để kết hợp các bảo đảm axit của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống với tốc độ, tính linh hoạt và sức mạnh của mô hình tài liệu.

Từ quan điểm của lập trình viên, các giao dịch trong MongoDB cảm thấy giống như các nhà phát triển giao dịch đã quen thuộc trong PostgreSQL. Các giao dịch trong MongoDB là nhiều câu chuyện, với cú pháp tương tự (ví dụ: startTransaction và ủy ban) với sự cô lập ảnh chụp nhanh, và do đó, bất kỳ ai có kinh nghiệm giao dịch trước đó có thể thêm vào bất kỳ ứng dụng nào.

So sánh ngôn ngữ truy vấn MongoDB với SQL

Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ mà PostgreSQL sử dụng phụ thuộc vào việc lưu trữ dữ liệu trong các bảng và sau đó sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) để truy cập cơ sở dữ liệu.

Để thực hiện công việc này, trong PostgreSQL và tất cả các cơ sở dữ liệu SQL khác, lược đồ cơ sở dữ liệu phải được tạo và các mối quan hệ dữ liệu được thiết lập trước khi cơ sở dữ liệu được điền dữ liệu. Thông tin liên quan có thể được lưu trữ trong các bảng riêng biệt, nhưng được liên kết thông qua việc sử dụng các khóa và tham gia nước ngoài. Hầu hết các thay đổi trong lược đồ đòi hỏi một quy trình di chuyển có thể thực hiện cơ sở dữ liệu ngoại tuyến hoặc giảm hiệu suất ứng dụng trong khi nó đang chạy.

Sức mạnh của SQL là ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ và được biết đến rộng rãi của nó, với một hệ sinh thái lớn của các công cụ.

Thách thức của việc sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ là sự cần thiết phải xác định cấu trúc của nó trước. Thay đổi cấu trúc sau khi tải dữ liệu thường rất khó khăn, yêu cầu nhiều nhóm trên toàn bộ phát triển, DBA và OPS để phối hợp chặt chẽ các thay đổi.

Bây giờ trong thế giới cơ sở dữ liệu của MongoDB, cấu trúc của dữ liệu không phải được lên kế hoạch trước cơ sở dữ liệu và việc thay đổi dễ dàng hơn nhiều. Các nhà phát triển có thể quyết định những gì cần thiết trong ứng dụng và thay đổi nó trong cơ sở dữ liệu cho phù hợp.

MongoDB không sử dụng SQL theo mặc định. Thay vào đó, để làm việc với các tài liệu trong MongoDB và trích xuất dữ liệu, MongoDB cung cấp ngôn ngữ truy vấn riêng (MQL) cung cấp hầu hết sức mạnh và tính linh hoạt giống như SQL. Ví dụ: như SQL, MQL cho phép bạn tham chiếu dữ liệu từ nhiều bảng, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu đó và lọc cho các kết quả cụ thể bạn cần. Không giống như SQL, MQL hoạt động theo cách thành ngữ cho mỗi ngôn ngữ lập trình.

Hiệu suất truy vấn trong MongoDB có thể được tăng tốc bằng cách tạo các chỉ mục trên các trường trong các tài liệu và subdocument. MongoDB cho phép bất kỳ trường nào của tài liệu, bao gồm cả những trường được lồng sâu trong các mảng và subdocument, được lập chỉ mục và truy vấn hiệu quả.

Biểu đồ sau so sánh các cách tiếp cận SQL và MongoDB để truy vấn dữ liệu và hiển thị một vài ví dụ về các câu lệnh SQL và cách chúng ánh xạ tới MongoDB:

Bản đồ ngôn ngữ truy vấn

Cả PostgreSQL và MongoDB đều có ngôn ngữ truy vấn phong phú. Dưới đây là một vài ví dụ về các câu lệnh SQL và cách chúng ánh xạ tới MongoDB. Một danh sách toàn diện hơn các tuyên bố có thể được tìm thấy trong tài liệu MongoDB.

SQLMongoDB
CREATE TABLE users (
user_id VARCHAR(20) NOT NULL,
age INTEGER NOT NULL,
status VARCHAR(10));
Không yêu cầu
INSERT INTO users(user_id, age, status)
VALUES ('bcd001', 45,"A");
db.users.insert({
  user_id: "bcd001",
  age: 45,
  status: "A" 
})
SELECT *
FROM users;
db.users.find()
UPDATE users
SET status = 'C'
WHERE age > 25;
db.users.update(
    { age: { $gt: 25 } },
    { $set: { status: "C" } },
    { multi: true }
)
START TRANSACTION;
INSERT INTO orders 
(order_id, product, quantity)
VALUES ('1a2b3c', 'T-shirt', '7');
UPDATE stock
SET quantity=quantity-7
WHERE product='T-shirt';
COMMIT;
________số 8

Kiểm tra các tài nguyên này để so sánh nhiều hơn:

  • Biểu đồ ánh xạ SQL đến MongoDB
  • Biểu đồ ánh xạ tổng hợp SQL

Agility và hợp tác

Mô hình tài liệu cũng có các thuộc tính nổi bật giúp phát triển và hợp tác dễ dàng và nhanh hơn nhiều.

Từ góc độ nhà phát triển cá nhân, MongoDB làm cho dữ liệu giống như mã. Nhà phát triển có thể xác định cấu trúc của tài liệu JSON hoặc BSON, thực hiện một số phát triển, xem cách nó diễn ra, thêm các trường mới bất cứ lúc nào và định hình lại dữ liệu theo ý muốn, đây là vẻ đẹp của mô hình tài liệu. Tính linh hoạt này tránh được sự chậm trễ và tắc nghẽn liên quan đến việc phải yêu cầu DBA tái cấu trúc các câu lệnh ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu và sau đó tái tạo và tải lại cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc để nhà phát triển thực hiện công việc đó.

Trong cơ sở dữ liệu tài liệu, một nhà phát triển hoặc nhóm có thể sở hữu các tài liệu hoặc một phần tài liệu và phát triển chúng khi cần thiết, mà không cần chuỗi trung gian và chuỗi phụ thuộc phức tạp giữa các nhóm khác nhau.

Khả năng mở rộng, khả năng phục hồi và bảo mật

MongoDB được xây dựng để mở rộng quy mô. Vì vậy, các trường hợp sử dụng yêu cầu các truy vấn siêu tốc độ và lượng dữ liệu khổng lồ hoặc cả hai có thể được xử lý bằng cách tạo ra các cụm máy nhỏ lớn hơn bao giờ hết.

MongoDB dựa trên kiến ​​trúc phân tán cho phép người dùng mở rộng quy mô trên nhiều trường hợp và được chứng minh là cung cấp năng lượng cho các ứng dụng khổng lồ, cho dù được đo bằng người dùng hoặc kích thước dữ liệu. Chiến lược mở rộng phụ thuộc vào việc sử dụng số lượng lớn hơn các máy nhỏ hơn và thường không tốn kém. Chiến lược này có thể mở rộng đến hàng trăm máy.

Trong PostgreSQL, cách tiếp cận để chia tỷ lệ phụ thuộc vào việc bạn đang nói về việc viết hay đọc dữ liệu. Đối với Writes, nó dựa trên một kiến ​​trúc mở rộng, trong đó một máy chính duy nhất chạy PostgreSQL phải được thực hiện mạnh mẽ nhất có thể để mở rộng quy mô. Đối với các lần đọc, có thể mở rộng quy mô postgresql bằng cách tạo bản sao, nhưng mỗi bản sao phải chứa một bản sao đầy đủ của cơ sở dữ liệu.

Hệ thống ống nước làm cho MongoDB có thể mở rộng dựa trên ý tưởng về dữ liệu phân vùng thông minh (chia cắt) trên các trường hợp trong cụm. MongoDB không phá vỡ tài liệu; Tài liệu là các đơn vị độc lập giúp phân phối chúng dễ dàng hơn trên nhiều máy chủ trong khi bảo tồn dữ liệu địa phương.

Trong dịch vụ đám mây Atlas được quản lý đầy đủ, Global MongoDB, nó dễ dàng phân phối dữ liệu giữa các khu vực. Một số tài liệu có thể được gắn thẻ để chúng sẽ luôn được lưu trữ vật lý ở các quốc gia hoặc khu vực địa lý cụ thể. Nhận thức về vị trí như vậy có thể:

  • Giảm độ trễ bằng cách lưu trữ dữ liệu gần đối tượng mục tiêu của nó
  • Trợ giúp tuân thủ các luật liên quan đến nơi dữ liệu có thể được lưu trữ hợp pháp

Mỗi Shard MongoDB chạy như một bộ bản sao: một cụm đồng bộ gồm ba hoặc nhiều máy chủ riêng lẻ liên tục sao chép dữ liệu giữa chúng, cung cấp dự phòng và bảo vệ chống lại thời gian chết khi đối mặt với sự cố hệ thống hoặc bảo trì theo kế hoạch. Các bản sao cũng có thể được cài đặt trên các trung tâm dữ liệu, mang lại khả năng phục hồi chống lại sự cố mất điện trong khu vực. Tạo và định cấu hình các cụm như vậy được thực hiện thậm chí còn dễ dàng hơn và nhanh hơn trong Atlas MongoDB.

MongoDB đã triển khai một bộ kiểm soát và tích hợp an ninh mạng hiện đại cho cả phiên bản tại chỗ và đám mây. Điều này bao gồm các mô hình bảo mật mạnh mẽ như mã hóa cấp trường phía máy khách, cho phép dữ liệu được mã hóa trước khi được gửi qua mạng đến cơ sở dữ liệu.

PostgreSQL có đầy đủ các tính năng bảo mật bao gồm nhiều loại mã hóa. PostgreSQL có sẵn trên đám mây trên tất cả các nhà cung cấp đám mây lớn. Mặc dù tất cả là cùng một cơ sở dữ liệu, công cụ vận hành và nhà phát triển khác nhau tùy theo nhà cung cấp đám mây, điều này làm cho việc di chuyển giữa các đám mây khác nhau trở nên phức tạp hơn. MongoDB Atlas chạy theo cùng một cách trên cả ba nhà cung cấp đám mây lớn, đơn giản hóa việc di chuyển và triển khai đa đám mây.

Hệ sinh thái nền tảng trưởng thành

Vì bất kỳ công nghệ cơ bản nào như cơ sở dữ liệu phát triển, nó được hỗ trợ bởi một hệ sinh thái nền tảng về dịch vụ, tích hợp, đối tác và các sản phẩm liên quan. Ở trung tâm của hệ sinh thái nền tảng MongoDB là cơ sở dữ liệu, nhưng nó có nhiều lớp cung cấp giá trị bổ sung và giải quyết các vấn đề.

MongoDB đã chứng kiến ​​sự áp dụng lớn và là cơ sở dữ liệu hiện đại phổ biến nhất và dựa trên khảo sát của nhà phát triển StackOverflow, các nhà phát triển cơ sở dữ liệu muốn sử dụng nhiều nhất. Nhờ những nỗ lực của Kỹ thuật MongoDB và cộng đồng, chúng tôi đã xây dựng một nền tảng hoàn chỉnh để phục vụ nhu cầu của các nhà phát triển.

PostgreSQL có thể được chạy dưới dạng phiên bản tự quản lý, hoặc dưới dạng dịch vụ cơ sở dữ liệu trên tất cả các nhà cung cấp đám mây hàng đầu. Mỗi triển khai đó hoạt động theo cách mà nhà cung cấp đám mây tạo ra chúng muốn chúng hoạt động. Để nhận hỗ trợ cho PostgreSQL, bạn phải sử dụng phiên bản đám mây hoặc đến các bên thứ ba cung cấp dịch vụ chuyên dụng

MongoDB có sẵn trong các hình thức sau:

  • MongoDB Atlas là một dịch vụ dịch vụ cơ sở dữ liệu chạy trên tất cả các nền tảng đám mây lớn (AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform).

  • MongoDB Community Edition là một cơ sở dữ liệu mở và miễn phí có thể được cài đặt trên Linux, Windows hoặc Mac OS.

  • MongoDB Enterprise dựa trên phiên bản cộng đồng MongoDB với các tính năng bổ sung chỉ có sẵn thông qua đăng ký Advanced Advanced của MongoDB Enterprise. Enterprise Advanced bao gồm hỗ trợ toàn diện cho triển khai MongoDB của bạn. Nó cũng bổ sung các tính năng tập trung vào doanh nghiệp như hỗ trợ LDAP và Kerberos, mã hóa trên đĩa, kiểm toán và công cụ vận hành. MongoDB Enterprise có thể được cài đặt trên Linux, Windows hoặc Mac OS.

Ngoài ra, MongoDB hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình. Trình điều khiển thành ngữ bản địa được cung cấp cho hơn một chục ngôn ngữ-và cộng đồng đã xây dựng nhiều hơn nữa-cho phép các truy vấn đặc biệt, tập hợp thời gian thực và lập chỉ mục phong phú để cung cấp các cách lập trình mạnh mẽ để truy cập và phân tích dữ liệu của bất kỳ cấu trúc nào.

MongoDB có một cộng đồng nhà phát triển mạnh mẽ đại diện cho tất cả mọi người từ những người có sở thích đến các công ty khởi nghiệp sáng tạo nhất cho các doanh nghiệp và cơ quan chính phủ lớn nhất, bao gồm vô số nhà tích hợp hệ thống và tư vấn cung cấp một loạt các dịch vụ thương mại.

MongoDB Atlas cũng đã được mở rộng thông qua Vương quốc MongoDB để giảm bớt sự phát triển của ứng dụng, thông qua tìm kiếm Atlas do Lucene cung cấp và với các tính năng hỗ trợ các hồ dữ liệu được xây dựng trên lưu trữ đối tượng đám mây.

Cả PostgreSQL và MongoDB đều có các cộng đồng mạnh mẽ của các nhà phát triển và chuyên gia tư vấn sẵn sàng giúp đỡ.

MongoDB phù hợp với mục đích

Tại thời điểm này trong sự phát triển của nó, MongoDB cung cấp khả năng mở rộng, khả năng phục hồi, bảo mật và hiệu suất hàng đầu trong ngành: Nhưng ở đâu là điểm ngọt ngào của nó?

MongoDB rất giỏi trong việc xử lý các cấu trúc dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng và API hiện đại và được định vị lý tưởng để hỗ trợ chu kỳ phát triển nhanh, thay đổi nhanh chóng của các hoạt động phát triển ngày nay.

Câu hỏi thực sự là cuối cùng dữ liệu của bạn sẽ là gì. Nếu dữ liệu phù hợp với các đối tượng trong mã ứng dụng, thì nó có thể dễ dàng được biểu diễn bằng các tài liệu. MongoDB là một sự phù hợp tốt trong quá trình phát triển và trong sản xuất, đặc biệt nếu bạn phải mở rộng quy mô.

Nhưng nếu bạn có nhiều ứng dụng đương nhiệm dựa trên các mô hình và nhóm dữ liệu quan hệ được nêm trong SQL, một cơ sở dữ liệu tài liệu như MongoDB có thể không phù hợp.

Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể thực hiện tham gia, nhưng chúng được thực hiện khác với các câu lệnh SQL nhiều trang đôi khi được yêu cầu và thường được tạo tự động bởi các công cụ BI. Điều đó nói rằng, MongoDB có đầu nối SQL cho phép truy cập SQL, chủ yếu là từ các công cụ BI.

Hướng dẫn compare mongodb postgresql - so sánh mongodb postgresql

PostgreSQL: Cơ sở dữ liệu SQL hiện đại

PostgreSQL, giống như Linux, là một ví dụ về một dự án nguồn mở được quản lý tốt. Một trong những cơ sở dữ liệu quan hệ được áp dụng rộng rãi nhất, PostgreSQL đã ra khỏi dự án Postgres tại Đại học California tại Berkeley bắt đầu vào năm 1986 và nó đã phát triển theo thời đại.

PostgreSQL là cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng

PostgreSQL tự gọi mình là một hệ thống cơ sở dữ liệu liên quan đến đối tượng nguồn mở.

Đó là cơ sở dữ liệu SQL, có một số chiến lược để xử lý lập chỉ mục, tăng đồng thời và thực hiện tối ưu hóa và cải tiến hiệu suất bao gồm lập chỉ mục nâng cao, phân vùng bảng và các cơ chế khác.

Phần đối tượng của PostgreSQL liên quan đến nhiều tiện ích mở rộng cho phép nó bao gồm các loại dữ liệu khác như đối tượng dữ liệu JSON, cửa hàng khóa/giá trị và XML.

Hỗ trợ SQL cốt lõi

Nguyên tắc thiết kế PostgreSQL, nhấn mạnh SQL và các bảng quan hệ và cho phép mở rộng.

PostgreSQL cung cấp nhiều cách để cải thiện hiệu quả của cơ sở dữ liệu, nhưng cốt lõi của nó, nó sử dụng chiến lược mở rộng.

Giống như MySQL và các cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở khác, PostgreSQL đã được chứng minh trong vạc các trường hợp sử dụng đòi hỏi đòi hỏi trên nhiều ngành công nghiệp.

Hãy cùng bao gồm một vài cách mà PostgreSQL vượt trội trước khi xem xét vấn đề chính để so sánh của chúng tôi: Khi nào một mô hình bảng, quan hệ và điều kiện phù hợp nhất cho một ứng dụng?

PostgreSQL thực hiện một cách tiếp cận thực tế, có đầu óc kỹ thuật cho hầu hết mọi thứ. Ví dụ: hãy xem xét tuyên bố này về sự phù hợp với tiêu chuẩn SQL mới nhất:

Sau đó, Postgresql cố gắng phù hợp với tiêu chuẩn SQL trong đó sự phù hợp như vậy không mâu thuẫn với các tính năng truyền thống hoặc có thể dẫn đến các quyết định kiến ​​trúc kém.

Tốt cho họ. Và như họ chỉ ra một cách chính xác:

Khi viết bài này, không có cơ sở dữ liệu quan hệ nào đáp ứng đầy đủ sự phù hợp với tiêu chuẩn này.

Trong thế giới của SQL, có những nỗ lực tốt nhất SQL Động cơ xử lý tốt một bộ truy vấn đơn giản nhất định và các động cơ SQL mạnh mẽ hơn với các bộ tối ưu hóa truy vấn xử lý các truy vấn phức tạp và luôn hoàn thành với kết quả chính xác. PostgreSQL là một động cơ SQL mạnh mẽ.

Sự mạnh mẽ này đến từ sự tiến bộ ổn định theo thời gian. Một chi tiết sẽ gây ấn tượng với SQL Nerds là nó hỗ trợ tất cả các mức cách ly giao dịch được xác định trong tiêu chuẩn SQL, bao gồm cả có thể nối tiếp. Đây là một mức độ kỹ thuật mà hầu hết các cơ sở dữ liệu thương mại của nhiệm kỳ dài don don làm phiền vì quá khó để đạt được với hiệu suất đầy đủ.

Hiệu suất, bảo mật và độ tin cậy

Bởi vì PostgreSQL phụ thuộc vào chiến lược mở rộng để mở rộng quy mô ghi hoặc khối lượng dữ liệu, nên nó phải tận dụng tối đa các tài nguyên điện toán có sẵn. PostgreSQL thực hiện điều này thông qua một loạt các chiến lược để lập chỉ mục và đồng thời.

PostgreSQL cung cấp nhiều loại chỉ mục mạnh mẽ để phù hợp nhất với khối lượng công việc truy vấn nhất định. Các chiến lược lập chỉ mục bao gồm B-Tree, Multicolumn, Biểu thức và một phần, cũng như các kỹ thuật lập chỉ mục nâng cao như GIST, SP-Gist, KNN GIST, GIN, Brin, chỉ số bao gồm các chỉ mục và bộ lọc nở.

Ngoài trình lập kế hoạch và tối ưu hóa truy vấn trưởng thành, PostgreSQL còn cung cấp các tối ưu hóa hiệu suất bao gồm song song hóa các truy vấn đọc, phân vùng bảng và biên dịch đúng (JIT) của các biểu thức.

Cơ sở dữ liệu tuân thủ một loạt các tiêu chuẩn bảo mật và có nhiều tính năng để hỗ trợ độ tin cậy, sao lưu và khắc phục thảm họa, thường là thông qua công cụ của bên thứ 3.

Khả năng mở rộng

PostgreSQL hỗ trợ khả năng mở rộng theo nhiều cách bao gồm các chức năng và quy trình được lưu trữ, truy cập từ các ngôn ngữ thủ tục như PL/PGSQL, Perl, Python, v.v. Giao diện SQL.

Nhiều tiện ích mở rộng cung cấp chức năng bổ sung, bao gồm cả Postgis, một mô -đun để phân tích không gian địa lý.

Lãnh đạo và tiêu chuẩn hóa

Bởi vì PostgreSQL được sử dụng rộng rãi, bạn có thể khá chắc chắn rằng hầu hết các công cụ phát triển và các hệ thống khác đã được thử nghiệm với nó và tương thích.

Cách tiếp cận PostgreSQL đã thực hiện kết nối API từ các ngôn ngữ với cơ sở dữ liệu của nó đã được bắt chước bởi nhiều cơ sở dữ liệu khác, giúp di chuyển một chương trình từ việc chạy trên PostgreSQL sang cơ sở dữ liệu SQL và ngược lại dễ dàng hơn.

Postgresql sườn phù hợp với mục đích

Như chúng ta đã nói ngay từ đầu, câu hỏi không phải là MongoDB vs PostgreSQL? Nhưng khi nào thì có ý nghĩa khi sử dụng cơ sở dữ liệu tài liệu so với cơ sở dữ liệu quan hệ? Bởi vì mỗi cơ sở dữ liệu là phiên bản tốt nhất của định dạng cơ sở dữ liệu cụ thể của nó.

Các mặt trái của SQL bao gồm hệ sinh thái rộng lớn của các công cụ, tích hợp và ngôn ngữ lập trình được xây dựng để sử dụng cơ sở dữ liệu SQL. Có khả năng bạn có thể dễ dàng tìm thấy trợ giúp để thực hiện dự án cơ sở dữ liệu SQL của mình nói chung và dự án PostgreSQL nói riêng. Ngoài ra còn có vô số tùy chọn triển khai cho PostgreSQL.

Thực hiện cuộc gọi: MongoDB hoặc PostgreSQL?

Từ bỏ SQL có nghĩa là bỏ đi từ một hệ sinh thái công nghệ lớn đã sử dụng SQL. Điều đó dễ dàng hơn để thực hiện nếu bạn đang làm việc trên một ứng dụng mới hoặc lên kế hoạch hiện đại hóa một ứng dụng hiện có.

Rất nhiều công cụ quản lý dữ liệu và BI dựa vào SQL và lập trình tạo các câu lệnh SQL phức tạp để có được bộ sưu tập dữ liệu phù hợp từ cơ sở dữ liệu. PostgreSQL làm rất tốt trong các bối cảnh như vậy bởi vì đây là một triển khai mạnh mẽ, cấp doanh nghiệp được nhiều nhà phát triển hiểu.

Ngoài ra, nếu bạn có một mô hình dữ liệu dạng bảng phẳng, không thường xuyên thay đổi và không cần phải mở rộng quy mô, cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL có thể là một lựa chọn mạnh mẽ.

Nhưng lợi ích nhận thức của SQL có chi phí phải được xem xét.

Nhược điểm của postgresql so với MongoDB là nó dựa vào các mô hình dữ liệu quan hệ không thân thiện với các cấu trúc dữ liệu mà các nhà phát triển làm việc trong mã và phải được xác định trước, làm chậm tiến độ bất cứ khi nào yêu cầu thay đổi.

MongoDB hỗ trợ một chu kỳ phát triển nhanh chóng, lặp lại rất tốt vì cách mà cơ sở dữ liệu tài liệu biến dữ liệu thành mã dưới sự kiểm soát của các nhà phát triển. Tốc độ này bị phá vỡ bởi bản chất của các mô hình dữ liệu dạng bảng cứng nhắc được sử dụng trong cơ sở dữ liệu quan hệ, thường phải được các quản trị viên cơ sở dữ liệu định hình lại thông qua một quy trình trung gian, làm chậm toàn bộ quá trình phát triển. Những tắc nghẽn như vậy có thể đặt một bộ giảm xóc cho sự đổi mới.

Khi một ứng dụng được phát hành trực tiếp, người dùng PostgreSQL phải sẵn sàng chiến đấu với một cuộc chiến về khả năng mở rộng. PostgreSQL sử dụng một chiến lược mở rộng. Điều này có nghĩa là tại một số điểm, đối với các trường hợp sử dụng hiệu suất cao, bạn có thể nhấn vào tường hoặc phải chuyển hướng tài nguyên để tìm các cách khác để mở rộng quy mô thông qua bộ đệm hoặc từ chối dữ liệu hoặc sử dụng các chiến lược khác.

Trong MongoDB, các kỹ thuật như vậy thường không được yêu cầu vì khả năng mở rộng được tích hợp thông qua Sharding bản địa, cho phép cách tiếp cận mở rộng theo chiều ngang. Sau khi chia nhỏ một cụm, bạn luôn có thể thêm nhiều trường hợp hơn và tiếp tục mở rộng. MongoDB Atlas có một nền tảng đa đám mây rộng, nhận thức toàn cầu đã sẵn sàng, tất cả đều được quản lý đầy đủ cho bạn.

PostgreSQL có thể hỗ trợ sao chép nhưng các tính năng nâng cao hơn như chuyển đổi dự phòng tự động phải được hỗ trợ bởi các sản phẩm của bên thứ ba được phát triển độc lập với cơ sở dữ liệu. Cách tiếp cận như vậy phức tạp hơn và có thể làm việc chậm hơn và ít liền mạch hơn so với các khả năng tự phục hồi trong việc xây dựng MongoDB.

Mô hình dữ liệu của bạn đi đâu?

Bản chất của dữ liệu của bạn và các trường hợp sử dụng mục tiêu của bạn cũng cực kỳ quan trọng. Những người có hệ sinh thái lớn các kỹ năng và công cụ SQL và nhiều ứng dụng hiện có có thể chọn tiếp tục sử dụng mô hình dữ liệu quan hệ.

Nhưng MongoDB đã thành công, đặc biệt là trong doanh nghiệp, bởi vì nó mở ra cánh cửa cho các cấp độ năng suất mới của nhà phát triển, trong khi các bảng quan hệ tĩnh thường giới thiệu các rào cản. Nếu bạn có dữ liệu cần được phân phối theo quy mô, điều đó sẽ được hưởng lợi từ việc kiểm soát lược đồ của nhà phát triển hoặc đáp ứng nhu cầu mà bạn không hiểu đầy đủ ngay từ đầu, một cơ sở dữ liệu tài liệu như MongoDB phù hợp với dự luật.

Cả MongoDB và PostgreSQL đều là cơ sở dữ liệu tuyệt vời. Chúng tôi hy vọng cuộc thảo luận này làm sáng tỏ một số ánh sáng mới về việc đáp ứng tốt hơn nhu cầu của bạn.

Sẵn sàng để bắt đầu?

Bắt đầu trên MongoDB Atlas miễn phí, không cần thẻ tín dụng trên tầng miễn phí.