В чем разница между MongoDB и PostgreSQL?
MongoDB и PostgreSQL – это два разных типа баз данных. MongoDB – это нереляционная база данных или база данных NoSQL с гибкой моделью данных. Все типы данных можно хранить в виде документов JSON для быстрого извлечения, репликации и анализа. В отличие от нее, PostgreSQL – это система управления объектно-реляционными базами данных, которую можно использовать для хранения данных в виде таблиц со строками и столбцами. Она обеспечивает гибкость типов данных, масштабируемость, параллелизм и целостность структурированных данных.
Различия в моделях данных: MongoDB и PostgreSQL
MongoDB и PostgreSQL – это разные типы баз данных с различными моделями данных.
MongoDB
MongoDB – это база данных документов, которая хранит данные в виде пар ключ-значение в документах JSON. Каждый документ может содержать различные типы данных, включая массивы, логические значения, числа, строки и вложенные документы. Используя Binary JSON (BSON), MongoDB поддерживает дополнительные типы данных и эффективно обрабатывает их. Благодаря гибкости хранения данных в MongoDB вы можете хранить неструктурированные, меняющиеся и динамические данные.
MongoDB организует каждый документ в коллекциях, каждая из которых имеет уникальный идентификатор ObjectID, который вы используете для идентификации документа. В следующей таблице приведен пример данных клиентов в MongoDB.
| customers:[ { customer_id: "1", name: “John Doe”, country: "United States" }, { customer_id: "2", age: “35” email: "olga_sidorova@example.com" }] |
PostgreSQL
Напротив, PostgreSQL – это объектно-реляционная система управления базами данных (ORDBMS), сочетающая объектно-ориентированные функции с возможностями реляционных баз данных. В таблице каждая строка представляет отдельные точки данных, а каждый столбец определяет тип информации, которую вы там храните. PostgreSQL поддерживает ряд типов данных, включая даты, текст, целые числа и булевые значения.
В отличие от MongoDB, PostgreSQL использует предопределенную схему для хранения данных. Схема обеспечивает высокую согласованность и целостность данных, поскольку каждый столбец содержит определенный тип данных. Однако это менее гибкое решение. Мы приводим пример в следующей таблице.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
|
| 1 |
Иван Иванов |
24 |
ivan_ivanov@example.com |
| 2 |
Ольга Сидорова |
35 |
olga_sidorova@example.com |
Архитектурные различия: MongoDB и PostgreSQL
MongoDB и PostgreSQL имеют несколько архитектурных различий.
Базовая единица хранения
В MongoDB основной единицей хранения является сериализованный документ JSON. Документ – это структура данных JSON, содержащая пары ключ-значение. В этих парах ключи представляют собой строки, а значения – типы данных. MongoDB поддерживает различные типы данных, включая вложенные документы, массивы, строки, даты, булевые значения и числа.
В отличие от баз данных NoSQL, основной единицей хранения PostgreSQL является строка, называемая кортежем. Каждый кортеж содержит одну запись в определенном типе данных, определяемом столбцом. Кортежи могут хранить целые числа, строки, даты, булевые значения и многое другое. Помимо значений данных, каждый кортеж также содержит метаданные, такие как первичный ключ, который идентифицирует каждый кортеж в таблице.
Язык запросов
MongoDB использует язык запросов MongoDB (MQL), который позволяет взаимодействовать с документоориентированной структурой MongoDB. MQL обладает богатым набором функций и поддерживает проекцию, платформы агрегирования, запросы к документам, конвейеры агрегации, геопространственные запросы и текстовый поиск.
PostgreSQL использует вариант SQL под названием Postgres SQL в качестве языка запросов. Хотя он похож на SQL, он имеет дополнительные функции, такие как расширяемая система типов, функции и наследование. Однако PostgreSQL по-прежнему совместим со стандартным SQL, поэтому вы также можете использовать SQL-запросы.
Индексирование
Индекс – это структура данных, которая сопоставляет значения одного или нескольких столбцов с физическим расположением соответствующих данных на диске. Это повышает эффективность операций по извлечению данных из базы данных.
MongoDB использует индексы для оптимизации производительности запросов. Этот сервис поддерживает индексацию как на уровне поля, так и на уровне коллекции. Он предлагает несколько типов индексов, таких как B-дерево, составные, текстовые, геопространственные, хешированные и кластеризованные индексы.
PostgreSQL также предоставляет различные типы индексов, включая B-дерево, хэш, GIN, GiST и SP-GiST. Команда create index по умолчанию создает индекс B-дерева.
Параллельные операции
Параллелизм – это способность системы баз данных управлять несколькими транзакциями одновременно. Параллелизм позволяет нескольким пользователям получать доступ к данным и изменять их, не вызывая проблем с несогласованностью или конфликтов.
MongoDB имеет механизмы валютного контроля, которые используют атомарность на уровне документа и оптимистичную блокировку. Предполагается, что между большинством операций параллельной записи нет конфликтов, что позволяет пользователям изменять данные одновременно, не блокируя их. Каждая модификация атомарна. Это означает, что операции либо применяются полностью, либо не применяются вообще. Кроме того, для документа создается новый идентификатор редакции, позволяющий одновременно существовать нескольким документам с одинаковыми данными.
PostgreSQL также использует многоверсионный контроль параллелизма (MVCC) для управления данными и параллельными транзакциями. MVCC создает отдельные строки, когда пользователи вносят изменения в данные, что гарантирует отсутствие конфликтов между транзакциями. Он поддерживает следующие уровни изоляции: чтение без фиксации, фиксированное, сериализуемое и повторяемое чтение. PostgreSQL также использует функцию упреждающей записи (WAL), которая регистрирует любые изменения в базе данных перед их записью на диск.
Доступность
Доступность гарантирует, что даже во время простоя сервера не будет простоя данных. MongoDB использует репликацию первичных узлов, которая дублирует данные в наборы реплик. Единственный первичный узел получает записи, а вторичные узлы затем реплицируют эти данные. MongoDB автоматически запускает аварийное переключение, которое выбирает новый основной узел, если основной узел становится недоступным. Эти процессы минимизируют время простоя MongoDB.
Напротив, PostgreSQL использует логическую и потоковую репликацию для обеспечения высокой доступности. Логическая репликация выборочно реплицирует определенные таблицы или поднаборы данных. Потоковая репликация создает резервные реплики, которые получают изменения в основной базе данных. Кроме того, PostgreSQL использует автоматическое аварийное переключение PostgreSQL (PAF) для выделения нового основного источника в случае сбоя.
<t1>Масштабируемость</t1>
Как в PostgreSQL, так и в MongoDB используется форма балансировки нагрузки для равномерного распределения операций чтения между несколькими репликами при достижении высокой степени масштабируемости. Их распределенная архитектура обрабатывает перемещение данных для повышения производительности. Данные перемещаются между репликами в PostgreSQL и между разделами в MongoDB.
MongoDB также использует сегментирование и масштабируемость чтения для обеспечения высокого уровня горизонтальной масштабируемости. Сегментирование распределяет данные по нескольким разделам, и каждый сегмент содержит подмножество данных. Сегментирование распределяет рабочую нагрузку на наборы данных с высоким трафиком между несколькими серверами. Вторичные реплики могут обрабатывать операции чтения, что помогает распределить рабочую нагрузку на чтение и повысить производительность.
PostgreSQL также предлагает секционирование, которое разделяет большие таблицы на более мелкие, более удобные в управлении части. Разделение можно осуществлять на основе хэша, диапазона, списка или другого критерия.
Другие ключевые отличия: MongoDB и PostgreSQL
Помимо основных различий в архитектуре и производительности между MongoDB и PostgreSQL, существуют и другие ключевые различия.
Соответствие требованиям ACID
PostgreSQL обеспечивает атомарность, последовательность, изоляцию и долговечность транзакций (ACID). Это обеспечивает высокий уровень согласованности данных. Поскольку это реляционная система управления базами данных, PostgreSQL может гарантировать, что транзакции соответствуют каждому свойству ACID.
Начиная с версии 4.0 в MongoDB появились транзакции, совместимые с ACID. Однако вы используете это только в нескольких ограниченных сценариях, в то время как совместимость с ACID является основной частью PostgreSQL.
Отношения между данными
В PostgreSQL можно определять отношения между таблицами с помощью внешних ключей. С помощью этой системы можно выполнять сложные соединения и формировать связи между таблицами. Эта функция особенно полезна при запросе данных в нескольких таблицах с использованием заданных вами отношений для соединения наборов данных.
MongoDB – это база данных NoSQL, в которой не используются предопределенные связи между коллекциями. MongoDB использует денормализацию, которая позволяет встраивать связанные данные в документы. Денормализация помогает оптимизировать операции чтения, поскольку все данные, необходимые для запроса, будут присутствовать в этом документе. Эта система сводит к минимуму необходимость объединения данных.
Поддержка сообщества
Сообщество PostgreSQL росло с момента его запуска в 1996 году. У него есть сильное сообщество разработчиков с открытым исходным кодом, в котором доступно множество библиотек поддержки PostgreSQL, инструментов, расширений и общей поддержки.
Хотя у MongoDB нет такого же уровня зрелости сообщества, это решение предлагает драйверы для многих языков программирования. Существует множество сообществ, которые помогут вам взаимодействовать с MongoDB, используя один из предпочитаемых вами языков программирования.
Когда использовать MongoDB и PostgreSQL
Ваши данные во многом определяют выбор между MongoDB и PostgreSQL.
Примеры использования MongoDB
MongoDB – это база данных NoSQL с гибкой моделью данных, высокой производительностью и эффективным горизонтальным масштабированием. Следующие примеры представляют собой варианты использования MongoDB.
Системы управления контентом
MongoDB может хранить и извлекать неструктурированные данные, такие как изображения, видео и тексты. Сервис может быстро запрашивать и извлекать контент и выполнять множество параллельных операций чтения и записи. Это делает его хорошим выбором для приложений управления контентом с высоким трафиком.
Транзакционная база данных
Благодаря горизонтальной масштабируемости и высокой доступности MongoDB идеально подходит для обработки транзакционных данных в финансовых системах.
Анализ потока
Высокая масштабируемость, горизонтальное разделение и гибкая схема делают MongoDB полезным для приложений потоковой передачи данных, таких как платформы Интернета вещей (IoT) и аналитика в реальном времени.
Примеры использования PostgreSQL
Структурированная и многофункциональная система PostgreSQL помогает поддерживать такие варианты использования, как в следующих примерах.
Хранение данных
PostgreSQL может обрабатывать сложные соединения, определять взаимосвязи и быстро запрашивать данные. Благодаря своей структуре сервис может обрабатывать большие объемы данных и быстро предоставлять аналитические сведения и расширенную аналитику. Эти функции также позволяют ему хорошо интегрироваться в инструменты бизнес-аналитики и эффективно работать в качестве хранилища данных.
Электронная торговля и веб-приложения
Поскольку PostgreSQL похож на базы данных SQL, он обеспечивает соответствие требованиям ACID. Он надежен для обработки транзакций и обеспечения согласованности данных. Сложные запросы и индексация PostgreSQL обеспечивают высокую производительность для компаний, которым необходимо обрабатывать заказы, аутентифицировать пользователей и управлять запасами.
Гибкие соединения
Федеративный концентратор данных PostgreSQL позволяет подключаться к различным хранилищам данных, включая как нереляционные, так и реляционные базы данных. PostgreSQL использует поддержку JSON и сторонние упаковщики данных для подключения и доступа к другим системам баз данных. Эти функции позволяют работать со средой многоязычных баз данных, что означает, что она подходит для сложных отраслей, которые хотят оптимизировать хранение данных.
Краткое описание различий MongoDB и PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Моделирование данных |
MongoDB обрабатывает данные в виде JSON-подобных документов в коллекциях. |
PostgreSQL – это объектно-реляционная система управления базами данных, которая использует таблицы, строки и столбцы для хранения данных. |
| Базовая единица хранения |
Сериализованные документы JSON. |
Строки, называемые кортежами. |
| Индексирование |
MongoDB индексируется на уровне полей и коллекций и использует B-дерева, составные, текстовые, геопространственные, хешированные и кластеризованные индексы. |
PostgreSQL поддерживает такие типы индексов: B-дерево, хешированные, GIN, GiST и SP-Gist. |
| Язык запросов |
MongoDB использует язык запросов MongoDB (MQL). |
PostgreSQL использует вариант SQL, совместимый со стандартными SQL-запросами. |
| Параллельные операции |
MongoDB использует механизмы валютного контроля, атомарность на уровне документов, оптимистичную блокировку и MVCC для обеспечения параллелизма. |
PostgreSQL использует MVCC, снимки данных, гибкие уровни изоляции и обнаружение взаимоблокировок для обеспечения параллелизма. |
| Доступность |
MongoDB использует репликацию основных узлов и вторичные узлы для обеспечения доступности. Сервис может обрабатывать транзакционные рабочие процессы. |
PostgreSQL использует логическую и потоковую репликацию, а также PAF для обеспечения доступности. Он может одновременно обрабатывать большой объем данных. |
| Возможности масштабирования |
MongoDB использует сегментирование, масштабируемость чтения и автоматическую балансировку данных для обеспечения горизонтальной масштабируемости. |
PostgreSQL использует балансировку нагрузки, инструменты пула подключений и секционирование для обеспечения масштабируемости. |
Как AWS может удовлетворить ваши требования к MongoDB и PostgreSQL?
Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для PostgreSQL позволяет с легкостью настраивать, использовать и масштабировать развертывания PostgreSQL в облаке. Она также берет на себя сложные и трудоемкие задачи по администрированию, такие как обновление ПО PostgreSQL, управление хранилищем и резервное копирование для аварийного восстановления.
Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) позволяет легко управлять собственными базами данных документов JSON в облаке. Это позволяет масштабироваться до миллионов запросов на чтение и запись документов. Это повышает производительность и предлагает корпоративные возможности, такие как высокая доступность и низкая задержка.
Начните использовать MongoDB и PostgreSQL в Amazon Web Services (AWS), создав аккаунт сегодня.
