Qual è la differenza tra MongoDB e PostgreSQL?
MongoDB e PostgreSQL sono due diversi tipi di database. MongoDB è un database non relazionale o un database NoSQL con un modello di dati flessibile. È possibile archiviare tutti i tipi di dati come documenti JSON per un rapido recupero, replica e analisi. Al contrario, PostgreSQL è un sistema di gestione di database relazionali a oggetti che puoi utilizzare per archiviare dati come tabelle con righe e colonne. Offre flessibilità nei tipi di dati, scalabilità, concorrenza e integrità dei dati per i dati strutturati.
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Differenze nei modelli di dati di MongoDB e PostgreSQL
MongoDB e PostgreSQL sono diversi tipi di database con modelli di dati distinti.
MongoDB
MongoDB è un database di documenti che archivia i dati come coppie chiave-valore nei documenti JSON. Ogni documento può contenere diversi tipi di dati, tra cui matrici, valori booleani, numeri, stringhe e documenti annidati. Utilizzando Binary JSON (BSON), MongoDB contiene tipi di dati aggiuntivi ed elabora i dati in modo efficiente. Con la flessibilità di archiviazione di dati di MongoDB, puoi archiviare dati non strutturati, in evoluzione e dinamici.
MongoDB organizza ogni documento in raccolte, ognuna con un ObjectId univoco, che usi per identificare un documento. La tabella seguente mostra un esempio di dati relativi ai clienti in MongoDB.
| customers:[ { customer_id: "1", name: “John Doe”, country: "United States" }, { customer_id: "2", age: “35” email: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
Al contrario, PostgreSQL è un sistema di gestione di database relazionali a oggetti (ORDBMS) che combina funzionalità orientate agli oggetti con funzionalità di database relazionali. In una tabella, ogni riga rappresenta singoli punti dati e ogni colonna definisce il tipo di informazioni che vi vengono memorizzate. PostgreSQL supporta una gamma di tipi di dati, tra cui date, testo, numeri interi e booleani.
A differenza di MongoDB, PostgreSQL utilizza uno schema predefinito per archiviare i dati. Uno schema consente una forte coerenza e integrità dei dati, poiché ogni colonna contiene un tipo di dati specifico. Tuttavia, è meno flessibile. Condividiamo un esempio nella tabella seguente.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
|
| 1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
| 2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Differenze architettoniche tra MongoDB e PostgreSQL
MongoDB e PostgreSQL presentano diverse differenze architettoniche.
Unità di archiviazione di base
In MongoDB, l'unità di archiviazione di base è un documento JSON serializzato. Un documento è una struttura di dati JSON che contiene coppie chiave-valore. In queste coppie, le chiavi sono stringhe e i valori sono tipi di dati. MongoDB supporta vari tipi di dati tra cui documenti annidati, matrici, stringhe, date, valori booleani e numeri.
A differenza dei database NoSQL, l'unità di archiviazione di base di PostgreSQL è una riga, chiamata tupla. Ogni tupla contiene un singolo record in un tipo di dati specifico definito dalla colonna. Le tuple possono memorizzare numeri interi, stringhe, date, valori booleani e altro ancora. Oltre ai valori dei dati, ogni tupla contiene anche metadati come la chiave primaria, che identifica ogni tupla all'interno di una tabella.
Linguaggio di query
MongoDB utilizza MongoDB Query Language (MQL) che consente di interagire con la struttura orientata ai documenti di MongoDB. MQL è ricco di funzionalità e supporta proiezioni, framework di aggregazione, query di documenti, pipeline di aggregazione, query geospaziali e ricerche di testo.
PostgreSQL utilizza una variante SQL, chiamata Postgres SQL, come linguaggio di query. Sebbene simile a SQL, presenta funzionalità aggiuntive come un sistema di tipi estensibile, funzioni ed ereditarietà. Tuttavia, PostgreSQL è ancora compatibile con l'SQL standard, quindi è possibile usare anche le query SQL.
Indicizzazione
Un indice è una struttura di dati che associa i valori di una o più colonne a una posizione fisica dei dati corrispondenti sul disco. Aumenta l'efficienza delle operazioni di recupero dei dati del database.
MongoDB utilizza gli indici per ottimizzare le prestazioni delle query. Supporta l'indicizzazione sia a livello di campo che di raccolta. Offre diversi tipi di indici come B-tree, compositi, di testo, geospaziali, con hash e indici raggruppati in cluster.
Anche PostgreSQL fornisce vari tipi di indici, tra cui B-tree, hash, GIN, GiST e Sp-GiST. Per impostazione predefinita, il comando create index crea un indice B-tree.
Concorrenza
La concorrenza è la capacità di un sistema di database di gestire più transazioni contemporaneamente. La concorrenza consente a più utenti di accedere e modificare i dati senza causare problemi di incoerenza o conflitti.
MongoDB dispone di meccanismi di controllo valutario che utilizzano l'atomicità a livello di documento e il blocco ottimistico. Presuppone che non vi siano conflitti tra la maggior parte delle operazioni di scrittura simultanee, il che consente alle persone di modificare i dati contemporaneamente senza che si verifichino blocchi. Ogni modifica è atomica. Ciò significa che le operazioni vengono applicate completamente o non vengono applicate affatto. Crea anche un nuovo ID di revisione per il documento, che consente l'esistenza simultanea di più documenti con gli stessi dati.
PostgreSQL utilizza anche il controllo di concorrenza multi-versione (MVCC) per gestire dati e transazioni simultanee. MVCC crea righe separate quando gli utenti apportano modifiche ai dati, il che garantisce l'assenza di conflitti tra le transazioni. Supporta questi livelli di isolamento: lettura senza impegno, lettura confermata, serializzabile e lettura ripetibile. PostgreSQL utilizza anche il write-ahead-logging (WAL), che registra tutte le modifiche a un database prima di scriverle su un disco.
Disponibilità
La disponibilità garantisce che, anche durante un'interruzione del server, non si verifichino tempi di inattività dei dati. MongoDB utilizza la replica del nodo primario, che duplica i dati in set di repliche. Un singolo nodo primario riceve le scritture e i nodi secondari replicano quindi questi dati. Se un nodo primario diventa non disponibile, MongoDB attiva automaticamente un failover che seleziona un nuovo nodo primario. Questi processi riducono al minimo i tempi di inattività di MongoDB.
Al contrario, per garantire un'elevata disponibilità PostgreSQL utilizza la replica logica e di flusso. La replica logica replica selettivamente tabelle o sottoinsiemi di dati specifici. La replica in streaming crea repliche in standby che ricevono modifiche nel database primario. Inoltre, PostgreSQL utilizza PostgreSQL Automatic Failover (PAF) per allocare un nuovo primario in caso di un evento di errore.
Scalabilità
Sia PostgreSQL che MongoDB utilizzano una forma di bilanciamento del carico per distribuire uniformemente le operazioni di lettura su più repliche, raggiungendo al contempo un elevato grado di scalabilità. I loro processi di architettura distribuita spostano i dati per migliorare le prestazioni. In PostgreSQL i dati vengono spostati tra le repliche mentre in MongoDB tra le partizioni.
MongoDB utilizza anche lo sharding e la scalabilità di lettura per garantire un elevato livello di scalabilità orizzontale. Lo sharding distribuisce i dati su più partizioni e ogni partizione contiene un sottoinsieme di dati. Lo sharding distribuisce il carico di lavoro per set di dati ad alto traffico su più server. Le repliche secondarie possono gestire le operazioni di lettura, il che aiuta a distribuire il carico di lavoro di lettura e ad aumentare le prestazioni.
PostgreSQL offre anche il partizionamento, che divide tabelle di grandi dimensioni in parti più piccole e più gestibili. È possibile eseguire il partizionamento in base a un hash, un intervallo, un elenco o un altro criterio.
Altre differenze principali tra MongoDB e PostgreSQL
Oltre alle principali differenze di architettura e prestazioni tra MongoDB e PostgreSQL, ci sono altre differenze chiave.
Conformità ad ACID
PostgreSQL garantisce che le transazioni siano atomiche, coerenti, isolate e durevoli (ACID). Promuove alti livelli di coerenza dei dati. Trattandosi di un sistema di gestione di database relazionali, PostgreSQL può garantire che le transazioni seguano ogni proprietà di ACID.
MongoDB ha introdotto transazioni conformi ad ACID a partire dalla versione 4.0. Tuttavia, ACID viene utilizzato solo in alcuni scenari limitati, mentre la conformità ACID è una parte fondamentale di PostgreSQL.
Relazioni tra dati
In PostgreSQL, puoi definire relazioni tra tabelle usando chiavi esterne. Grazie a questo sistema, è possibile eseguire unioni complicate e creare relazioni tra tabelle. Questa funzione è particolarmente utile quando si interrogano i dati su più tabelle utilizzando le relazioni definite per connettere i set di dati.
MongoDB è un database NoSQL che non utilizza relazioni predefinite tra le raccolte. MongoDB utilizza la denormalizzazione, che incorpora i dati correlati all'interno dei documenti. La denormalizzazione aiuta a ottimizzare le operazioni di lettura, poiché tutti i dati necessari per una query saranno presenti all'interno di quel documento. Questo sistema riduce al minimo la necessità di unire i dati.
Supporto della community
La comunità di PostgreSQL è in continua crescita sin dal suo lancio nel 1996. Ha una solida community open source con numerose librerie di supporto PostgreSQL, strumenti, estensioni e supporto generale disponibili.
Sebbene MongoDB non abbia lo stesso livello di maturità della community, offre driver per molti linguaggi di programmazione. La community e il supporto ti consentono di interagire con MongoDB utilizzando uno dei linguaggi di programmazione preferiti.
Quando utilizzare MongoDB e PostgreSQL
I tuoi dati determinano in larga misura la scelta tra MongoDB e PostgreSQL.
Casi d'uso di MongoDB
MongoDB è un database NoSQL con un modello di dati flessibile, alte prestazioni e scalabilità orizzontale efficace. I seguenti esempi sono casi d'uso per MongoDB.
Sistemi di gestione dei contenuti
MongoDB può archiviare e recuperare dati non strutturati come immagini, video e testi. Può interrogare e recuperare rapidamente i contenuti e gestire molte operazioni di lettura e scrittura simultanee. Ciò lo rende una buona scelta per le applicazioni di gestione dei contenuti ad alto traffico.
Database transazionale
La scalabilità orizzontale e l'elevata disponibilità di MongoDB lo rendono ideale per la gestione dei dati transazionali nei sistemi finanziari.
Analisi del flusso
L'elevata scalabilità, il partizionamento orizzontale e lo schema flessibile rendono MongoDB utile per applicazioni di streaming di dati come piattaforme Internet delle cose (IoT) e analisi in tempo reale.
Casi d'uso di PostgreSQL
Il sistema strutturato e ricco di funzionalità di PostgreSQL aiuta a supportare casi d'uso come i seguenti esempi.
Data warehouse
PostgreSQL può gestire join complessi, delineare relazioni e interrogare rapidamente i dati. Essendo strutturato, può elaborare grandi volumi di dati e fornire rapidamente approfondimenti e analisi avanzate. Queste funzionalità gli consentono inoltre di integrarsi bene negli strumenti di business intelligence e di funzionare efficacemente come data warehouse.
Applicazioni Web e dispositivi mobili
Poiché PostgreSQL è simile ai database SQL, offre la conformità ACID. È affidabile per l'elaborazione delle transazioni e per garantire la coerenza dei dati. Le complesse query e indicizzazione di PostgreSQL offrono prestazioni elevate per le aziende che devono elaborare ordini, autenticare gli utenti e gestire l'inventario.
Connessioni flessibili
L'hub dati federato di PostgreSQL consente di connettersi a vari archivi di dati, inclusi database relazionali e non relazionali. PostgreSQL utilizza il supporto JSON e wrapper di dati esterni per connettersi e accedere ad altri sistemi di database. Queste funzionalità lo rendono in grado di funzionare con un ambiente di database poliglotta, il che significa che è utile per i settori complessi che desiderano ottimizzare il proprio spazio di archiviazione.
Riepilogo delle differenze tra MongoDB e PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Modellazione dei dati |
MongoDB elabora i dati come documenti simili a JSON nelle raccolte. |
PostgreSQL è un sistema di gestione di database relazionali a oggetti che utilizza tabelle, righe e colonne per archiviare dati. |
| Unità di archiviazione di base |
Documenti JSON serializzati. |
Righe, chiamate tuple. |
| Indicizzazione |
MongoDB indicizza a livello di campo e di raccolta e utilizza indici B-tree, compositi, di testo, geospaziali, con hash e cluster. |
PostgreSQL supporta i tipi di indice B-tree, hash, GIN, GiST e Sp-GiST. |
| Linguaggio di query |
MongoDB utilizza MongoDB Query Language (MQL). |
PostgreSQL utilizza una variante SQL compatibile con le query SQL standard. |
| Concorrenza |
MongoDB utilizza meccanismi di controllo valutario, atomicità a livello di documento, blocco ottimistico e MVCC per offrire la concorrenza. |
PostgreSQL utilizza MVCC, istantanee di dati, livelli di isolamento flessibili e rilevamento dei deadlock per fornire la concorrenza. |
| Disponibilità |
MongoDB utilizza la replica del nodo primario e i nodi secondari per offrire la disponibilità. Può gestire flussi di lavoro transazionali. |
PostgreSQL utilizza la replica logica e di flusso più PAF per offrire disponibilità. Può elaborare contemporaneamente un elevato volume di dati. |
| Scalabilità |
MongoDB utilizza lo sharding, la scalabilità di lettura e il bilanciamento automatico dei dati per offrire scalabilità orizzontale. |
PostgreSQL utilizza il bilanciamento del carico, gli strumenti di pool di connessioni e il partizionamento per offrire scalabilità. |
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