Quelle est la différence entre MongoDB et PostgreSQL ?
MongoDB et PostgreSQL sont deux types de bases de données différents. MongoDB est une base de données non relationnelle ou NoSQL dotée d'un modèle de données flexible. Vous pouvez stocker tous les types de données sous forme de documents JSON pour une extraction, une réplication et une analyse rapides. En revanche, PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle objet que vous pouvez utiliser pour stocker des données sous forme de tables avec des lignes et des colonnes. Il offre une flexibilité en termes de types de données, de capacité de mise à l'échelle, de simultanéité et d'intégrité des données structurées.
Différences des modèles de données : MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB et PostgreSQL sont des types de bases de données distincts qui possèdent des modèles de données distincts.
MongoDB
MongoDB est une base de données document qui stocke les données sous forme de paires clé-valeur dans des documents JSON. Chaque document peut contenir différents types de données, notamment des tableaux, des valeurs booléennes, des nombres, des chaînes et des documents imbriqués. Grâce à Binary JSON (BSON), MongoDB contient des types de données supplémentaires et traite les données de manière efficace. La flexibilité de stockage de données de MongoDB vous permet de stocker des données non structurées, évolutives et dynamiques.
MongoDB organise chaque document en collections, chacune ayant un ObjectId unique, que vous utilisez pour identifier un document. Le tableau suivant présente un exemple de données client dans MongoDB.
| clients :[ { customer_id: "1", nom : “John Doe”, pays : "États-Unis" }, { customer_id: "2", âge : “35” email: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
En revanche, PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle objet (ORDBMS) qui combine des fonctionnalités orientées objet avec des fonctionnalités de base de données relationnelle. Dans un tableau, chaque ligne représente des points de données individuels et chaque colonne définit le type d'informations que vous y stockez. PostgreSQL prend en charge différents types de données, notamment les dates, le texte, les nombres entiers et les valeurs booléennes.
Contrairement à MongoDB, PostgreSQL utilise un schéma prédéfini pour stocker les données. Un schéma garantit la cohérence et l'intégrité des données, car chaque colonne contient un type de données spécifique. Cependant, il est moins flexible. Le tableau suivant présente un exemple.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
Amazon EC2 |
| 1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
| 2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Différences architecturales : MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB et PostgreSQL présentent plusieurs différences d'ordre architectural.
Unité de stockage de base
Dans MongoDB, l'unité de stockage de base est un document JSON sérialisé. Un document est une structure de données JSON qui contient des paires clé-valeur. Dans ces paires, les clés sont des chaînes et les valeurs sont des types de données. MongoDB prend en charge différents types de données, notamment des documents imbriqués, des tableaux, des chaînes, des dates, des valeurs booléennes et des nombres.
Contrairement aux bases de données NoSQL, l'unité de stockage de base de PostgreSQL est une ligne, appelée tuple. Chaque tuple contient un seul enregistrement sous un type de données spécifique défini par la colonne. Les tuples peuvent stocker des nombres entiers, des chaînes, des dates, des valeurs booléennes, etc. Outre les valeurs de données, chaque tuple contient également des métadonnées telles que la clé primaire, qui identifie chaque tuple dans une table.
Langage de requête
MongoDB utilise le langage de requête MongoDB (MQL), qui permet d'interagir avec la structure orientée document de MongoDB. Le langage MQL est riche en fonctionnalités et prend en charge la projection, les cadres d'agrégation, l'interrogation de documents, les pipelines d'agrégation, les requêtes géospatiales et les recherches de texte.
PostgreSQL utilise une variante SQL, appelée Postgres SQL, comme langage de requête. Bien que similaire à SQL, celle-ci possède des fonctionnalités supplémentaires telles qu'un système de types extensible, des fonctions et un héritage. Cependant, PostgreSQL reste compatible avec le SQL standard, ce qui vous permet d'utiliser également les requêtes SQL.
Indexation
Un index est une structure de données qui associe les valeurs d'une ou de plusieurs colonnes à l'emplacement physique des données correspondantes sur le disque afin d'augmenter l'efficacité des opérations de récupération de données dans les bases de données.
MongoDB utilise des index pour optimiser les performances des requêtes. Il prend en charge l'indexation à la fois au niveau du champ et au niveau de la collecte. Il propose plusieurs types d'index tels que les index B-tree, composés, textuels, géospatiaux, hachés et en cluster.
PostgreSQL fournit également différents types d'index, notamment les index B-tree, hachés, GIN, GiST et Sp-GiST. La commande create index crée un index B-tree par défaut.
Simultanéité
La simultanéité est la capacité d'un système de base de données à gérer plusieurs transactions en même temps. Elle permet à plusieurs utilisateurs d'accéder aux données et de les modifier sans entraîner de problèmes d'incohérence ou de conflits.
MongoDB dispose de mécanismes de contrôle de la simultanéité qui utilisent l'atomicité au niveau du document et le verrouillage optimiste. Il suppose qu'il n'existe aucun conflit entre la plupart des opérations d'écriture simultanées, ce qui permet aux utilisateurs de modifier des données en même temps sans se retrouver avec des verrous. Chaque modification est atomique. Cela signifie que les opérations sont soit entièrement appliquées, soit pas du tout appliquées. Il crée également un nouvel identifiant de révision pour le document, ce qui permet à plusieurs documents contenant les mêmes données d'exister simultanément.
PostgreSQL utilise également le contrôle de simultanéité multiversion (MVCC) pour gérer les données et les transactions simultanées. MVCC crée des lignes distinctes lorsque les utilisateurs modifient les données, garantissant l'absence de conflit entre les transactions. Il prend en charge les niveaux d'isolation suivants : lecture non validée, lecture validée, lecture sérialisable et lecture reproductible. PostgreSQL utilise également le Write-Ahead Logging (WAL), qui journalise toutes les modifications apportées à une base de données avant de les écrire sur un disque.
Disponibilité
La disponibilité garantit que même en cas de panne de serveur, il n'y a pas d'interruption des données. MongoDB utilise la réplication des nœuds primaires, qui duplique les données dans des ensembles de réplicas. Un seul nœud primaire reçoit les écritures, et les nœuds secondaires répliquent ensuite ces données. En cas d'indisponibilité d'un nœud primaire, MongoDB déclenche automatiquement un basculement qui élit un nouveau nœud primaire. Ces processus réduisent les interruptions de MongoDB.
En revanche, PostgreSQL utilise la réplication logique et de flux pour garantir une haute disponibilité. La réplication logique reproduit de manière sélective des tables ou des sous-jeux spécifiques de données. La réplication en continu crée des réplicas de secours qui reçoivent les modifications apportées à la base de données principale. En outre, PostgreSQL utilise PostgreSQL Automatic Failover (PAF) pour allouer un nouveau serveur principal en cas de panne.
Capacité de mise à l’échelle
PostgreSQL et MongoDB utilisent tous deux une forme d'équilibrage de charge pour répartir uniformément les opérations de lecture sur plusieurs réplicas tout en ayant un haut degré de capacité de mise à l'échelle. Leurs processus d'architecture distribuée déplacent les données pour améliorer les performances. Les données se déplacent entre les réplicas dans PostgreSQL et entre les partitions dans MongoDB.
MongoDB utilise également le partitionnement et la mise à l'échelle en lecture pour garantir un haut niveau de mise à l'échelle horizontale. Le partitionnement répartit les données sur plusieurs partitions, et chaque partition contient un sous-jeu de données. Le partitionnement répartit la charge de travail pour les jeux de données à fort trafic sur plusieurs serveurs. Les réplicas secondaires peuvent prendre en charge les opérations de lecture, ce qui permet de répartir la charge de travail de lecture et d'améliorer les performances.
PostgreSQL offre également le partitionnement, qui divise les grandes tables en parties plus petites et plus faciles à gérer. Vous pouvez partitionner en vous basant sur un hachage, une plage, une liste ou un autre critère.
Autres différences principales : MongoDB vs. PostgreSQL
Au-delà des différences fondamentales liées à l'architecture et aux performances entre MongoDB et PostgreSQL, d'autres différences majeures sont à noter.
Conformité ACID
PostgreSQL garantit que les transactions sont atomiques, cohérentes, isolées et durables (ACID). Il favorise un haut niveau de cohérence des données. Étant donné qu'il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnelle, PostgreSQL peut garantir que les transactions respectent chaque propriété ACID.
Les transactions conformes à ACID ont été introduites à MongoDB à partir de la version 4.0. Cependant, cette conformité n'est utile que pour un nombre de scénarios limités, alors qu'avec PostgreSQL, elle constitue un élément essentiel.
Relations entre les données
Dans PostgreSQL, vous pouvez définir les relations entre les tables à l'aide de clés étrangères. Grâce à ce système, vous pouvez effectuer des jointures complexes et établir des relations entre des tables. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous interrogez des données sur plusieurs tables : les relations définies permettent alors de connecter les jeux de données.
MongoDB est une base de données NoSQL qui n'utilise pas de relations prédéfinies entre les collections. MongoDB utilise la dénormalisation, qui intègre des données connexes dans les documents. La dénormalisation permet d'optimiser les opérations de lecture, car toutes les données dont vous avez besoin pour une requête seront présentes dans le document concerné. Ce système réduit la nécessité de joindre des données.
Support de la communauté
Depuis son lancement en 1996, une solide communauté open source PostgreSQL s'est développée, proposant une multitude de bibliothèques de support, d'outils, d'extensions et de documents généraux à disposition des utilisateurs.
Bien que MongoDB ne dispose pas d'une communauté aussi importante, il propose des moteurs pour de nombreux langages de programmation. De nombreuses communautés et aides peuvent vous aider à interagir avec MongoDB en utilisant l'un de vos langages de programmation préférés.
Quand utiliser : MongoDB vs. PostgreSQL
Vos données déterminent en grande partie le choix entre MongoDB et PostgreSQL.
Cas d'utilisation de MongoDB
MongoDB est une base de données NoSQL dotée d'un modèle de données flexible, de hautes performances et d'une mise à l'échelle horizontale efficace. Les exemples suivants constituent des cas d'utilisation de MongoDB.
Systèmes de gestion de contenu
MongoDB peut stocker et récupérer des données non structurées telles que des images, des vidéos et des textes. Il peut interroger et récupérer du contenu rapidement et gérer de nombreuses opérations de lecture et d'écriture simultanées. Cela en fait un bon choix pour les applications de gestion de contenu à fort trafic.
Base de données transactionnelle
La capacité de mise à l'échelle horizontale et la haute disponibilité de MongoDB en font une solution idéale pour le traitement des données transactionnelles dans les systèmes financiers.
Analyse des flux
La capacité de mise à l'échelle élevée, le partitionnement horizontal et le schéma flexible de MongoDB en font une base de données utile pour les applications de données en streaming telles que les plateformes de l'Internet des objets (IoT) et l'analytique en temps réel.
Cas d'utilisation de PostgreSQL
Le système structuré et riche en fonctionnalités de PostgreSQL permet de prendre en charge les cas d'utilisation suivants.
Entreposage de données
PostgreSQL est capable de gérer des jointures complexes, de définir des relations et d'interroger rapidement des données. Étant une base de données structurée, elle peut traiter de grands volumes de données et fournir rapidement des informations et des analyses avancées. Ces fonctionnalités lui permettent également de bien s'intégrer aux outils de Business Intelligence et de servir d'entrepôt de données efficace.
Applications web et d'e-commerce
Étant donné que PostgreSQL est similaire aux bases de données SQL, il est conforme aux propriétés ACID. Il est fiable pour traiter les transactions et garantir la cohérence des données. Les requêtes et l'indexation complexes de PostgreSQL offrent de hautes performances aux entreprises qui ont besoin de traiter des commandes, d'authentifier des utilisateurs et de gérer des stocks.
Connexions flexibles
Grâce à son hub de données fédéré, PostgreSQL peut se connecter à différents entrepôts de données, y compris des bases de données relationnelles et non relationnelles. PostgreSQL utilise la prise en charge JSON et des programmes d'encapsulation des données étrangères pour la connexion et l'accès à d'autres systèmes de base de données. Cela lui permet de fonctionner avec un environnement de base de données polyglotte, ce qui en fait une solution idéale pour les secteurs complexes qui souhaitent optimiser leur stockage.
Résumé des différences : MongoDB vs PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Modélisation de données |
MongoDB traite les données sous forme de documents de type JSON dans des collections. |
PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle objet qui utilise des tables, des lignes et des colonnes pour stocker des données. |
| Unité de stockage de base |
Documents JSON sérialisés. |
Lignes, appelées tuples. |
| Indexation |
MongoDB indexe au niveau du champ et des collections et utilise des index B-tree, composés, textuels, géospatiaux, hachés et en cluster. |
PostgreSQL prend en charge les types d'index B-tree, hachés, GIN, GiST et Sp-GiST. |
| Langage de requête |
MongoDB utilise le langage de requête MongoDB (MQL). |
PostgreSQL utilise une variante SQL compatible avec les requêtes SQL standard. |
| Simultanéité |
Pour garantir la simultanéité, MongoDB utilise des mécanismes de contrôle de la simultanéité, l'atomicité au niveau du document, le verrouillage optimiste et le MVCC. |
Pour garantir la simultanéité, PostgreSQL utilise le MVCC, les instantanés de données, les niveaux d'isolation flexibles et la détection des blocages. |
| Disponibilité |
Pour garantir la disponibilité, MongoDB utilise la réplication des nœuds primaires et des nœuds secondaires. Il peut gérer les flux de travail transactionnels. |
Pour garantir la disponibilité, PostgreSQL utilise la réplication logique et de flux, ainsi que l'agent PAF. Il peut traiter de gros volumes de données simultanément. |
| Évolutivité |
Pour offrir une capacité de mise à l'échelle horizontale, MongoDB utilise le partitionnement, la mise à l'échelle en lecture et l'équilibrage automatique des données. |
Pour offrir une capacité de mise à l'échelle, PostgreSQL utilise l'équilibrage de charge, des outils de regroupement de connexions et le partitionnement. |
Comment AWS peut-il répondre à vos exigences relatives à MongoDB et PostgreSQL ?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL facilite la mise en place, l'exploitation et la mise à l'échelle des déploiements PostgreSQL dans le cloud. Il gère également des tâches administratives complexes et fastidieuses telles que les mises à niveau du logiciel PostgreSQL, la gestion du stockage et les sauvegardes pour la reprise après sinistre.
Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) permet de gérer facilement des bases de données document JSON natives dans le cloud. Il permet de répondre à des millions de requêtes de lecture et d'écriture de documents. Il améliore la productivité et offre des capacités d'entreprise telles que la haute disponibilité et la faible latence.
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