MongoDB ile PostgreSQL Arasındaki Fark Nedir?
MongoDB ve PostgreSQL, iki farklı veritabanı türüdür. MongoDB, esnek bir veri modeline sahip, ilişkisel olmayan veya NoSQL veritabanıdır. Hızlı alma, çoğaltma ve analiz için tüm veri türlerini JSON belgeleri olarak depolayabilirsiniz. Buna karşılık PostgreSQL, verileri satır ve sütunlar içeren tablolar halinde depolamak için kullanabileceğiniz, nesne-ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir. Yapılandırılmış veriler için veri türleri, ölçeklenebilirlik, eş zamanlılık ve veri bütünlüğü konusunda esneklik sunar.
Veri modeli farklılıkları: MongoDB ve PostgreSQL
MongoDB ve PostgreSQL, farklı veri modellerine sahip farklı veritabanı türleridir.
MongoDB
MongoDB, verileri JSON belgelerinde anahtar-değer çiftleri olarak depolayan bir belge veritabanıdır. Her belge; diziler, Boolean değerleri, sayılar, dizeler ve iç içe geçmiş belgeler dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini tutabilir. MongoDB, İkili JSON'u (BSON) kullanarak ek veri türlerini tutar ve verileri verimli bir şekilde işler. MongoDB'deki veri depolama alanı esnekliği sayesinde yapılandırılmamış, gelişen ve dinamik verileri depolayabilirsiniz.
MongoDB her belgeyi, her biri bir belgeyi tanımlamak için kullanılan benzersiz bir ObjectId içerecek şekilde koleksiyonlar halinde düzenler. Aşağıdaki tabloda MongoDB'deki müşteri verilerinin bir örneği gösterilmektedir.
customers:[ { customer_id: "1", name: "John Doe", country: "United States" }, { customer_id: "2", age: "35" email: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
Buna karşılık PostgreSQL, nesne odaklı özellikleri ilişkisel veritabanı özellikleriyle birleştiren bir nesne-ilişkisel veritabanı yönetimi sistemidir (ORDBMS). Bir tabloda her satır, ayrı veri noktalarını temsil eder ve her sütun, o noktalarda depoladığınız bilgi türünü tanımlar. PostgreSQL; tarihler, metinler, tam sayılar ve Boolean değerler dahil olmak üzere bir dizi veri türünü destekler.
MongoDB'den farklı olarak PostgreSQL, verileri depolamak için önceden tanımlanmış bir şema kullanır. Her sütun belirli bir veri türüne sahip olduğu için şema, güçlü veri tutarlılığı ve bütünlüğü sağlar. Ancak, daha az esnektir. Aşağıdaki tabloda bir örnek paylaşıyoruz.
dbo.customers |
|||
customer_id |
name |
age |
|
1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Mimari farklılıklar: MongoDB ve PostgreSQL
MongoDB ve PostgreSQL'in çeşitli mimari farklılıkları vardır.
Temel depolama birimi
MongoDB'de temel depolama birimi, serileştirilmiş bir JSON belgesidir. Belge, anahtar-değer çiftleri içeren bir JSON veri yapısıdır. Bu çiftlerde anahtarlar dize olup değerler ise veri türleridir. MongoDB; iç içe geçmiş belgeler, diziler, dizeler, tarihler, Boolean değerler ve sayılar dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini destekler.
NoSQL veritabanlarından farklı olarak PostgreSQL'in temel depolama birimi, demet adı verilen bir satırdır. Her bir demet, sütunun tanımladığı belirli bir veri türü altında tek bir kayıt tutar. Demetler tam sayıları, dizeleri, tarihleri, Boolean değerlerini ve daha fazlasını depolayabilir. Veri değerlerinin yanı sıra her bir demet, bir tablo içindeki her bir demeti tanımlayan birincil anahtar gibi meta verileri de içerir.
Sorgu dili
MongoDB, MongoDB'nin belge odaklı yapısı ile etkileşime girmenizi sağlayan MongoDB Sorgu Dilini (MQL) kullanır. MQL, özellikler açısından zengindir ve tahmini, toplama çerçevelerini, belge sorgulamayı, toplama işlem hatlarını, jeo-uzamsal sorguları ve metin aramalarını destekler.
PostgreSQL, sorgu dili olarak Postgres SQL adlı bir SQL varyantını kullanır. SQL'e benzemesine rağmen genişletilebilir bir tür sistemi, işlevler ve devralma gibi ek özelliklere sahiptir. Ancak, PostgreSQL standart SQL ile uyumludur. Bu nedenle SQL sorgularını da kullanabilirsiniz.
Dizine ekleme
Dizin, bir veya daha fazla sütunun değerlerini diskteki karşılık gelen verilerin fiziksel konumuna eşleyen bir veri yapısıdır. Veritabanı veri alma işlemlerinin verimliliğini artırır.
MongoDB, sorgu performansını optimize etmek için dizinleri kullanır. Hem alan hem de koleksiyon düzeyinde dizine eklemeyi destekler. B ağacı, bileşik, metin, jeo-uzamsal, karma ve kümelenmiş dizinler gibi çeşitli dizin türleri sunar.
PostgreSQL ayrıca B ağacı, karma, GIN, GiST ve Sp-GiST dahil olmak üzere çeşitli dizin türleri sağlar. Dizin oluştur komutu, varsayılan olarak bir B ağacı dizini oluşturur.
Eş Zamanlılık
Eş zamanlılık, bir veritabanı sisteminin aynı anda birden fazla işlemi yönetme becerisidir. Eş zamanlılık, birden fazla kullanıcının tutarsızlık sorunlarına veya çakışmalara neden olmadan verilere erişmesine ve bunları değiştirmesine olanak tanır.
MongoDB, belge düzeyinde bölünmezlik ve iyimser kilitleme kullanan para birimi denetimi mekanizmalarına sahiptir. Çoğu eş zamanlılık yazma işlemi arasında herhangi bir çakışma olmadığını varsayarak insanların kilit almadan verileri aynı anda değiştirmelerine olanak tanır. Her değişiklik atomiktir. Bu, işlemlerin tam olarak uygulandığı veya hiç uygulanmadığı anlamına gelir. Ayrıca belge için yeni bir revizyon ID oluşturarak aynı verilere sahip birden fazla belgenin aynı anda var olmasını sağlar.
PostgreSQL ayrıca verileri ve eş zamanlı işlemleri yönetmek için çok sürümlü eş zamanlılık denetimini (MVCC) kullanır. MVCC, kullanıcılar veri değişiklikleri yaparken ayrı satırlar oluşturarak işlemler arasında çakışma olmamasını sağlar. Desteklediği yalıtım düzeyleri: kesinleşmemiş okuma, kesinleşmiş okuma, serileştirilebilir ve tekrarlanabilir okuma. PostgreSQL ayrıca veritabanındaki değişiklikleri bir diske yazmadan önce günlüğe kaydeden önceden yazma günlüğünü (WAL) kullanır.
Erişilebilirlik
Erişilebilirlik, sunucu kesintisi sırasında bile veri kesinti süresi olmamasını sağlar. MongoDB, verileri çoğaltma kümelerine kopyalayan birincil düğüm çoğaltmasını kullanır. Tekil bir birincil düğüm, yazmaları alır ve ikincil düğümler daha sonra bu verileri çoğaltır. MongoDB, birincil düğüm kullanılamaz duruma geldiğinde yeni bir birincil düğüm seçen yük devretmeyi otomatik olarak tetikler. Bu süreçler, MongoDB'nin kesinti süresini en aza indirir.
Buna karşın PostgreSQL, yüksek kullanılabilirlik sağlamak için mantıksal çoğaltma ve akış çoğaltması kullanır. Mantıksal çoğaltma, belirli tabloları veya veri alt kümelerini seçerek çoğaltır. Akış çoğaltması, birincil veritabanında değişiklikler alan bekleme çoğaltmaları oluşturur. Ayrıca PostgreSQL, bir hata olayı varsa yeni bir birincil tahsis etmek için PostgreSQL Otomatik Yük Devretmeyi (PAF) kullanır.
Ölçeklenebilirlik
Hem PostgreSQL hem de MongoDB, yüksek derecede ölçeklenebilirlik elde ederken okuma işlemlerini birden fazla çoğaltmaya eşit olarak dağıtmak için bir yük dengeleme biçimi kullanır. Dağıtılmış mimari süreçleri, performansı iyileştirmek için verileri taşır. Veriler, PostgreSQL'deki çoğaltmalar arasında ve MongoDB'deki bölümler arasında hareket eder.
MongoDB ayrıca yüksek düzeyde yatay ölçeklenebilirlik sağlamak için parçalama ve okuma ölçeklenebilirliği kullanır. Parçalama, verileri birden fazla bölüme dağıtır ve her parça, bir veri alt kümesini tutar. Parçalama, yüksek trafikli veri kümelerinin iş yükünü birden fazla sunucuya dağıtır. İkincil çoğaltmalar okuma işlemlerini işleyebilir. Bu da okuma iş yükünü dağıtmaya ve performansı artırmaya yardımcı olur.
PostgreSQL ayrıca büyük tabloları daha küçük ve daha yönetilebilir parçalara bölen bölümleme özelliğini sunar. Karma, aralık, liste veya başka bir ölçüte göre bölümleme yapabilirsiniz.
Diğer temel farklılıklar: MongoDB ve PostgreSQL
MongoDB ve PostgreSQL arasındaki temel mimari ve performans farklılıklarının ötesinde başka önemli farklılıklar da bulunmaktadır.
ACID uyumluluğu
PostgreSQL, işlemlerin atomik, tutarlı, yalıtılmış ve dayanıklı (ACID) olmasını sağlar. Yüksek düzeyde veri tutarlılığını teşvik eder. PostgreSQL, bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi olduğu için işlemlerin ACID'in her bir özelliğini takip etmesini garanti edebilir.
MongoDB, 4.0 sürümünden itibaren ACID uyumlu işlemleri sundu. Ancak, ACID uyumluluğunun PostgreSQL'in temel bir parçası olmasına karşılık bunu yalnızca birkaç sınırlı senaryoda kullanırsınız.
Veri ilişkileri
PostgreSQL'de yabancı anahtarlar kullanarak tablolar arasında ilişkiler tanımlayabilirsiniz. Bu sistemi kullanarak karmaşık birleştirmeler gerçekleştirebilir ve tablolar arasında ilişkiler kurabilirsiniz. Bu işlev özellikle veri kümelerini bağlamak için tanımladığınız ilişkileri kullanarak birden çok tablodaki verileri sorguladığınızda kullanışlıdır.
MongoDB, koleksiyonlar arasında önceden tanımlanmış ilişkiler kullanmayan bir NoSQL veritabanıdır. MongoDB, ilgili verileri belgelere gömen denormalizasyon özelliğini kullanır. Denormalizasyon, bir sorgu için ihtiyacınız olan tüm veriler o belgede bulunacağından okuma işlemlerini optimize etmeye yardımcı olur. Bu sistem, verileri bir araya getirme ihtiyacını en aza indirir.
Topluluk desteği
PostgreSQL'in topluluğu, 1996'daki lansmanından bu yana büyüyor. Çok sayıda PostgreSQL destek kitaplığının, aracının, uzantısının ve genel desteğin bulunduğu güçlü bir açık kaynak topluluğuna sahiptir.
MongoDB aynı topluluk olgunluğuna sahip olmasa da birçok programlama dili için sürücüler sunar. Tercih ettiğiniz programlama dillerinden birini kullanarak MongoDB ile etkileşim kurmanıza yardımcı olacak çok sayıda topluluk ve yardım mevcuttur.
Kullanım zamanı: MongoDB ve PostgreSQL
MongoDB ve PostgreSQL arasındaki seçimi verileriniz büyük ölçüde belirler.
MongoDB kullanım örnekleri
MongoDB; esnek veri modeli, yüksek performans ve etkili yatay ölçeklendirmeye sahip bir NoSQL veritabanıdır. Aşağıdaki örnekler, MongoDB kullanım örnekleridir.
İçerik yönetim sistemleri
MongoDB; görüntüler, videolar ve metinler gibi yapılandırılmamış verileri depolayabilir ve alabilir. İçeriği hızlı bir şekilde sorgulayabilir ve alabilir; birçok eş zamanlı okuma ve yazma işlemini gerçekleştirebilir. Bu sebeple yüksek trafikli içerik yönetimi uygulamaları için iyi bir seçimdir.
İşlemsel veriler
MongoDB'nin yatay ölçeklenebilirliği ve yüksek kullanılabilirliği, finansal sistemlerde işlem verilerini işlemek için ideal olması anlamına gelir.
Akış analizi
Yüksek ölçeklenebilirlik, yatay bölümleme ve esnek şema, MongoDB'yi Nesnelerin İnterneti (IoT) platformları ve gerçek zamanlı analiz gibi akış verileri uygulamaları için kullanışlı hale getirir.
PostgreSQL kullanım örnekleri
PostgreSQL'in yapılandırılmış ve zengin özelliklere sahip sistemi, aşağıdaki gibi kullanım örneklerini desteklemeye yardımcı olur.
Veri ambarı oluşturma
PostgreSQL karmaşık birleştirmeleri işleyebilir, ilişkileri ana hatlarıyla belirleyebilir ve verileri hızla sorgulayabilir. Yapılandırılmış olduğu için büyük hacimli verileri işleyebilir ve hızlı bir şekilde öngörü ve gelişmiş analiz sağlayabilir. Bu özellikler, iş zekası araçlarına iyice entegre olmasına ve bir veri ambarı olarak etkili bir şekilde çalışmasına da olanak tanır.
E-ticaret ve web uygulamaları
PostgreSQL, SQL veritabanlarına benzer olduğu için ACID uyumluluğu sunar. İşlemlerin işlenmesi ve veri tutarlılığının sağlanması için güvenilirdir. PostgreSQL'in karmaşık sorguları ve dizinlemesi; siparişleri işleme koyması, kullanıcıların kimliğini doğrulaması ve envanteri yönetmesi gereken şirketler için yüksek performans sağlar.
Esnek bağlantılar
PostgreSQL'in federe veri merkezi, hem ilişkisel olmayan hem de ilişkisel veritabanları dahil olmak üzere çeşitli veri depolarına bağlanmasına olanak tanır. PostgreSQL, diğer veritabanı sistemlerine bağlanmak ve erişmek için JSON desteğini ve yabancı veri sarmalayıcılarını kullanır. Bu özellikler, çok dilli bir veritabanı ortamıyla çalışabilmesini sağlar. Bunun anlamı, depolarını optimize etmek isteyen karmaşık sektörler için iyi olduğudur.
Farklılıkların özeti: MongoDB ve PostgreSQL
MongoDB |
PostgreSQL |
|
Veri modelleme |
MongoDB, verileri koleksiyonlarda JSON benzeri belgeler olarak işler. |
PostgreSQL, verileri depolamak için tablolar, satırlar ve sütunlar kullanan bir nesne-ilişkisel veritabanı yönetimi sistemidir. |
Temel depolama birimi |
Serileştirilmiş JSON belgeleri. |
Demetler olarak adlandırılan satırlar. |
Dizine ekleme |
MongoDB alan ve koleksiyon düzeyinde dizin oluşturur ve B ağacı, bileşik, metin, jeo-uzamsal, karma ve kümelenmiş dizinleri kullanır. |
PostgreSQL; B ağacı, karma, GIN, GiST ve Sp-GiST dizin türlerini destekler. |
Sorgu dili |
MongoDB, MongoDB Sorgu Dilini (MQL) kullanır. |
PostgreSQL, standart SQL sorgularıyla uyumlu bir SQL varyantını kullanır. |
Eş Zamanlılık |
MongoDB eş zamanlılık sunmak için para birimi kontrol mekanizmaları, belge düzeyinde bölünmezlik, iyimser kilitleme ve MVCC kullanır. |
PostgreSQL eş zamanlılık sağlamak için MVCC, veri anlık görüntüleri, esnek yalıtım düzeyleri ve kilitlenme algılaması kullanır. |
Erişilebilirlik |
MongoDB, kullanılabilirlik sunmak için birincil düğüm çoğaltmasını ve ikincil düğümleri kullanır. İşlemsel iş akışlarını işleyebilir. |
PostgreSQL, kullanılabilirlik sunmak için mantıksal ve akış çoğaltmalarının yanı sıra PAF'ı kullanır. Yüksek veri hacimlerini aynı anda işleyebilir. |
Ölçeklenebilirlik |
MongoDB, yatay ölçeklenebilirlik sunmak için parçalama, okuma ölçeklenebilirliği ve otomatik veri dengelemeyi kullanır. |
PostgreSQL, ölçeklenebilirlik sunmak için yük dengeleme, bağlantı havuzlama araçları ve bölümlemeyi kullanır. |
AWS, MongoDB ve PostgreSQL gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
PostgreSQL İçin Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS), bulutta PostgreSQL dağıtımlarını kurmayı, çalıştırmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Aynı zamanda PostgreSQL yazılımını yükseltme, depolama alanı yönetimi ve olağanüstü durum kurtarma için yedekleme gibi karmaşık ve zaman alan yönetim görevlerini üstlenir.
Amazon DocumentDB (MongoDB uyumlu), buluttaki yerel JSON belge veritabanlarını kolayca yönetmenize izin verir. Milyonlarca belge okuma ve yazma talebine ölçeklendirmenize yardımcı olur. Üretkenliği artırır ve yüksek kullanılabilirlik ve düşük gecikme süresi gibi kurumsal özellikler sunar.
Hemen bir hesap oluşturarak Amazon Web Services'ta (AWS) MongoDB ve PostgreSQL kullanmaya başlayın.