Was ist der Unterschied zwischen MongoDB und PostgreSQL?
MongoDB und PostgreSQL sind zwei verschiedene Arten von Datenbanken. MongoDB ist eine nicht-relationale oder NoSQL-Datenbank mit einem flexiblen Datenmodell. Es können alle Arten von Daten als JSON-Dokumente gespeichert werden, um sie schnell abzurufen, zu replizieren und zu analysieren. Im Gegensatz dazu ist PostgreSQL ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem, mit dem Daten als Tabellen mit Zeilen und Spalten gespeichert werden können. Es bietet Flexibilität in Bezug auf Datentypen, Skalierbarkeit, Parallelität und Datenintegrität für strukturierte Daten.
Unterschiede im Datenmodell: MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB und PostgreSQL sind verschiedene Datenbanktypen mit unterschiedlichen Datenmodellen.
MongoDB
MongoDB ist eine Dokumentendatenbank, die Daten als Schlüssel-Wert-Paare in JSON-Dokumenten speichert. Jedes Dokument kann verschiedene Datentypen enthalten, darunter Arrays, boolesche Werte, Zahlen, Zeichenketten und verschachtelte Dokumente. Durch die Verwendung von Binary JSON (BSON) speichert MongoDB zusätzliche Datentypen und verarbeitet Daten effizient. Mit der Datenspeicherflexibilität in MongoDB können Sie unstrukturierte, sich entwickelnde und dynamische Daten speichern.
MongoDB organisiert jedes Dokument in Sammlungen, die jeweils über eine eindeutige ObjectId verfügen, mit der Sie ein Dokument identifizieren. Die folgende Tabelle zeigt ein Beispiel für Kundendaten in MongoDB.
| Kunden: [ { Kunden_ID: „1", Name: „John Doe“, Land: „Vereinigte Staaten“ }, { Kunden_ID: „2", Alter: „35“ E-Mail: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
Im Gegensatz dazu ist PostgreSQL ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem (ORDBMS), das objektorientierte Funktionen mit relationalen Datenbankfunktionen kombiniert. In einer Tabelle steht jede Zeile für einzelne Datenpunkte, und jede Spalte definiert die Art der Informationen, die Sie dort speichern. PostgreSQL unterstützt eine Reihe von Datentypen, darunter Datumsangaben, Text, Ganzzahlen und Boolesche Werte.
Im Gegensatz zu MongoDB verwendet PostgreSQL ein vordefiniertes Schema zum Speichern von Daten. Ein Schema ermöglicht eine starke Datenkonsistenz und Integrität, da jede Spalte einen bestimmten Datentyp enthält. Es ist jedoch weniger flexibel. In der folgenden Tabelle finden Sie ein Beispiel.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
Name |
Alter |
|
| 1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
| 2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Architektonische Unterschiede: MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB und PostgreSQL weisen mehrere architektonische Unterschiede auf.
Grundeinheit des Speichers
In MongoDB ist die grundlegende Speichereinheit ein serialisiertes JSON-Dokument. Ein Dokument ist eine JSON-Datenstruktur, die Schlüssel-Wert-Paare enthält. In diesen Paaren sind Schlüssel Zeichenketten und die Werte Datentypen. MongoDB unterstützt verschiedene Datentypen, darunter verschachtelte Dokumente, Arrays, Zeichenketten, Datumsangaben, boolesche Werte und Zahlen.
Im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken ist die grundlegende Speichereinheit von PostgreSQL eine Zeile, die als Tupel bezeichnet wird. Jedes Tupel enthält einen einzelnen Datensatz unter einem bestimmten Datentyp, den die Spalte definiert. Tupel können Ganzzahlen, Zeichenketten, Datumswerte, boolesche Werte und mehr speichern. Neben den Datenwerten enthält jedes Tupel auch Metadaten wie den Primärschlüssel, der jedes Tupel innerhalb einer Tabelle identifiziert.
Abfragesprache
MongoDB verwendet MongoDB Query Language (MQL), mit der Sie mit der dokumentenorientierten Struktur von MongoDB interagieren können. MQL ist reich an Features und unterstützt Projektion, Aggregationsframeworks, Dokumentenabfragen, Aggregationspipelines, Geodatenabfragen und Textsuchen.
PostgreSQL verwendet eine SQL-Variante namens Postgres SQL als Abfragesprache. Obwohl es SQL ähnelt, verfügt es über weitere Features wie ein erweiterbares Typsystem, Funktionen und Übernahme. PostgreSQL ist jedoch immer noch mit Standard-SQL kompatibel, sodass Sie auch SQL-Abfragen verwenden können.
Indizierung
Ein Index ist eine Datenstruktur, die Werte einer oder mehrerer Spalten einem physischen Speicherort der entsprechenden Daten auf der Festplatte zuordnet. Es erhöht die Effizienz von Abrufvorgängen von Datenbankdaten.
MongoDB verwendet Indizes, um die Abfrageleistung zu optimieren. Es unterstützt die Indizierung sowohl auf Feld- als auch auf Sammlungsebene. Es bietet verschiedene Indextypen wie B-Tree-, Compound-, Text-, Geodaten-, Hash- und Clusterindizes.
PostgreSQL bietet auch verschiedene Indextypen, darunter B-Tree, Hash, GIN, GiST und SP-GiST. Der Befehl create index erstellt standardmäßig einen B-Tree-Index.
Nebenläufigkeit
Parallelität ist die Fähigkeit eines Datenbanksystems, mehrere Transaktionen gleichzeitig zu verwalten. Durch Parallelität können mehrere Benutzer auf Daten zugreifen und diese ändern, ohne dass es zu Inkonsistenzproblemen oder Konflikten kommt.
MongoDB verfügt über Währungskontrollmechanismen, die Atomarität auf Dokumentebene und optimistische Sperre verwenden. Es wird davon ausgegangen, dass es zwischen den meisten gleichzeitigen Schreibvorgängen keine Konflikte gibt, so dass alle Personen gleichzeitig Daten ändern können, ohne Sperren zu erhalten. Jede Modifikation ist atomar. Dies bedeutet, dass die Vorgänge entweder vollständig oder gar nicht angewendet werden. Außerdem wird eine neue Revisions-ID für das Dokument erstellt, sodass mehrere Dokumente mit denselben Daten gleichzeitig existieren können.
PostgreSQL verwendet auch Multiversion Concurrency Control (MVCC), um Daten und gleichzeitige Transaktionen zu verwalten. MVCC erstellt separate Zeilen, wenn Benutzer Datenänderungen vornehmen, wodurch sichergestellt wird, dass keine Konflikte zwischen Transaktionen auftreten. Es unterstützt die folgenden Isolationsstufen: unverbindlich Lesen, verbindlich Lesen, serialisierbar, und wiederholbares Lesen. PostgreSQL verwendet auch Write-Ahead-Logging (WAL), das alle Änderungen an einer Datenbank protokolliert, bevor sie auf eine Festplatte geschrieben werden.
Verfügbarkeit
Die Verfügbarkeit stellt sicher, dass selbst bei einem Serverausfall keine Datenausfälle auftreten. MongoDB verwendet die Primärknotenreplikation, bei der Daten in Replikatgruppen dupliziert werden. Ein einzelner Primärknoten empfängt die Schreibvorgänge, und sekundäre Knoten replizieren diese Daten dann. MongoDB löst automatisch einen Failover aus, der einen neuen Primärknoten auswählt, falls ein Primärknoten nicht verfügbar ist. Diese Prozesse minimieren die Ausfallzeiten von MongoDB.
Im Gegensatz dazu verwendet PostgreSQL logische Replikation und Stream-Replikation, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen. Bei der logischen Replikation werden selektiv bestimmte Tabellen oder Teilmengen von Daten repliziert. Die Streaming-Replikation erstellt Standby-Replikate, die Änderungen in der Primärdatenbank empfangen. Darüber hinaus verwendet PostgreSQL den PostgreSQL Automatic Failover (PAF), um im Falle eines Fehlers einen neuen Primärserver zuzuweisen.
Skalierbarkeit
Sowohl PostgreSQL als auch MongoDB verwenden eine Form des Lastenausgleichs, um Lesevorgänge gleichmäßig auf mehrere Replikate zu verteilen und gleichzeitig ein hohes Maß an Skalierbarkeit zu erreichen. Ihre verteilten Architekturprozesse verschieben Daten, um die Leistung zu verbessern. Daten werden zwischen Replikaten in PostgreSQL und zwischen Partitionen in MongoDB verschoben.
MongoDB verwendet auch Sharding und Leseskalierbarkeit, um ein hohes Maß an horizontaler Skalierbarkeit zu gewährleisten. Beim Sharding werden Daten auf mehrere Partitionen verteilt, und jeder Shard enthält eine Teilmenge von Daten. Sharding verteilt den Workload für stark frequentierte Datensätze auf mehrere Server. Sekundäre Replikate können Lesevorgänge verarbeiten, was dazu beiträgt, den Lese-Workload zu verteilen und die Leistung zu steigern.
PostgreSQL bietet auch Partitionierung, bei der große Tabellen in kleinere, besser verwaltbare Teile aufgeteilt werden. Sie können anhand eines Hashs, Bereichs, einer Liste oder eines anderen Kriteriums partitionieren.
Weitere wichtige Unterschiede: MongoDB vs. PostgreSQL
Neben den grundlegenden Architektur- und Leistungsunterschieden zwischen MongoDB und PostgreSQL gibt es noch weitere wichtige Unterschiede.
ACID-Compliance
PostgreSQL stellt sicher, dass Transaktionen atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind (ACID). Es fördert ein hohes Maß an Datenkonsistenz. Da es sich um ein relationales Datenbankmanagementsystem handelt, kann PostgreSQL garantieren, dass Transaktionen jeder Eigenschaft von ACID folgen.
MongoDB führte ACID-konforme Transaktionen ab Version 4.0 ein. Sie verwenden dies jedoch nur in wenigen begrenzten Szenarien, während die ACID-Konformität ein zentraler Bestandteil von PostgreSQL ist.
Datenbeziehungen
In PostgreSQL können Sie Beziehungen zwischen Tabellen mithilfe von Fremdschlüsseln definieren. Mit diesem System können Sie komplizierte Verknüpfungen durchführen und Beziehungen zwischen Tabellen herstellen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie Daten über mehrere Tabellen hinweg abfragen und dabei die von Ihnen definierten Beziehungen verwenden, um Datensätze zu verbinden.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die keine vordefinierten Beziehungen zwischen Sammlungen verwendet. MongoDB verwendet Denormalisierung, wodurch verwandte Daten in Dokumente eingebettet werden. Die Denormalisierung hilft, Lesevorgänge zu optimieren, da alle Daten, die Sie für eine Abfrage benötigen, in dem Dokument enthalten sind. Dieses System minimiert die Notwendigkeit, Daten miteinander zu verbinden.
Community-Support
Die Community von PostgreSQL ist seit ihrer Einführung im Jahr 1996 gewachsen. Es verfügt über eine starke Open-Source-Community mit vielen PostgreSQL-Supportbibliotheken, Tools, Erweiterungen und allgemeinen Support.
MongoDB hat zwar nicht den gleichen Grad an Community-Reife, bietet aber Treiber für viele Programmiersprachen. Es gibt jede Menge Community und Hilfe, die Ihnen bei der Interaktion mit MongoDB in einer Ihrer bevorzugten Programmiersprachen hilft.
Wann zu verwenden: MongoDB vs. PostgreSQL
Ihre Daten bestimmen weitgehend die Wahl zwischen MongoDB und PostgreSQL.
MongoDB-Anwendungsfälle
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank mit einem flexiblen Datenmodell, hoher Leistung und effektiver horizontaler Skalierung. Die folgenden Beispiele sind Anwendungsfälle für MongoDB.
Content-Management-Systeme
MongoDB kann unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Texte speichern und abrufen. Es kann Inhalte schnell abfragen und abrufen und viele gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge verarbeiten. Dies macht es zu einer guten Wahl für Content-Management-Anwendungen mit hohem Traffic.
Transaktionsdaten
Aufgrund seiner horizontalen Skalierbarkeit und hohen Verfügbarkeit eignet sich MongoDB ideal für die Verarbeitung von Transaktionsdaten in Finanzsystemen.
Stream-Analyse
Hohe Skalierbarkeit, horizontale Partitionierung und flexibles Schema machen MongoDB für Streaming-Datenanwendungen wie Internet der Dinge (IoT)-Plattformen und Echtzeitanalysen nützlich.
PostgreSQL-Anwendungsfälle
Das strukturierte System von PostgreSQL mit vielen Features unterstützt Anwendungsfälle wie die folgenden Beispiele.
Data Warehousing
PostgreSQL kann komplexe Verknüpfungen verarbeiten, Beziehungen skizzieren und Daten schnell abfragen. Da es strukturiert ist, kann es große Datenmengen verarbeiten und schnell Einblicke und erweiterte Analysen bereitstellen. Diese Features ermöglichen es auch, sich gut in Business-Intelligence-Tools zu integrieren und effektiv als Data Warehouse zu arbeiten.
E-Commerce und Webanwendungen
Da PostgreSQL ähnlich wie SQL-Datenbanken ist, bietet es ACID-Compliance. Es ist zuverlässig für die Verarbeitung von Transaktionen und die Sicherstellung der Datenkonsistenz. Die komplexen Abfragen und Indizierungen von PostgreSQL bieten eine hohe Leistung für Unternehmen, die Bestellungen bearbeiten, Benutzer authentifizieren und Inventar verwalten müssen.
Flexible Verbindungen
Der föderierte Data Hub von PostgreSQL ermöglicht die Verbindung zu verschiedenen Datenspeichern, einschließlich nicht-relationaler und relationaler Datenbanken. PostgreSQL verwendet JSON-Support und Foreign Data Wrapper, um sich mit anderen Datenbanksystemen zu verbinden und darauf zuzugreifen. Diese Features ermöglichen die Arbeit mit einer polyglotten Datenbankumgebung, was bedeutet, dass es sich gut für komplexe Branchen eignet, die ihren Speicher optimieren möchten.
Zusammenfassung der Unterschiede: MongoDB vs. PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Datenmodellierung |
MongoDB verarbeitet Daten als JSON-ähnliche Dokumente in Sammlungen. |
PostgreSQL ist ein objektrelationales Datenbankmanagementsystem, das Tabellen, Zeilen und Spalten zum Speichern von Daten verwendet. |
| Grundeinheit des Speichers |
Serialisierte JSON-Dokumente. |
Zeilen, sogenannte Tupel. |
| Indizierung |
MongoDB indiziert auf Feld- und Sammlungsebene und verwendet B-Tree-, Verbund-, Text-, Geodaten-, Hash- und Clusterindizes. |
PostgreSQL unterstützt die Indextypen B-Tree, Hash, GIN, GiST und SP-GiST. |
| Abfragesprache |
MongoDB verwendet MongoDB Query Language (MQL). |
PostgreSQL verwendet eine SQL-Variante, die mit Standard-SQL-Abfragen kompatibel ist. |
| Nebenläufigkeit |
MongoDB verwendet Währungskontrollmechanismen, Atomarität auf Dokumentebene, optimistische Sperre und MVCC, um Parallelität zu bieten. |
PostgreSQL verwendet MVCC, Daten-Snapshots, flexible Isolationsstufen und Deadlock-Erkennung, um Parallelität zu gewährleisten. |
| Verfügbarkeit |
MongoDB verwendet Primärknoten-Replikation und sekundäre Knoten, um Verfügbarkeit zu gewährleisten. Es kann Transaktionsworkflows verarbeiten. |
PostgreSQL verwendet logische Replikation und Stream-Replikation sowie PAF, um Verfügbarkeit zu gewährleisten. Es kann hohe Datenmengen gleichzeitig verarbeiten. |
| Skalierbarkeit |
MongoDB nutzt Sharding, Leseskalierbarkeit und automatischen Datenausgleich, um horizontale Skalierbarkeit zu bieten. |
PostgreSQL verwendet Lastenausgleich, Tools für Verbindungspooling und Partitionierung, um Skalierbarkeit zu bieten. |
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