PostgreSQL prieš MongoDB: tinkamos duomenų bazės pasirinkimas

Tinkamos duomenų bazės pasirinkimas yra labai svarbus sprendimas bet kuriam programinės įrangos projektui. Duomenų bazė yra viso programos pagrindas, turintis įtakos našumui, mastelio keitimui, prižiūrimumui ir net pačiam kūrimo procesui. Du populiarūs pasirinkimai yra PostgreSQL ir MongoDB, kiekvienas iš jų siūlo skirtingus pranašumus ir atitinka skirtingus poreikius. Šiame straipsnyje pateikiamas išsamus palyginimas, padedantis priimti informacija pagrįstą sprendimą.

Reliacinių (SQL) ir dokumentinių (NoSQL) duomenų bazių supratimas

PostgreSQL yra reliacinių duomenų bazių valdymo sistema (RDBMS), dažnai vadinama SQL duomenų baze. Kita vertus, MongoDB yra NoSQL duomenų bazė, priskiriama dokumentų duomenų bazių kategorijai. Suprasti esminius skirtumus tarp šių dviejų paradigmų yra labai svarbu.

Reliacinės duomenų bazės (PostgreSQL)

Reliacinės duomenų bazės saugo duomenis lentelėse su eilutėmis ir stulpeliais. Ryšiai tarp lentelių apibrėžiami naudojant išorinius raktus. Šis struktūrizuotas požiūris užtikrina duomenų vientisumą ir nuoseklumą. Pagrindinės savybės apima:

• Struktūrizuoti duomenys: Duomenys atitinka iš anksto apibrėžtą schemą.
• ACID savybės: Operacijos yra atominės, nuoseklios, izoliuotos ir patvarios, užtikrinančios duomenų patikimumą.
• SQL: Naudoja struktūruotą užklausų kalbą (SQL) užklausoms ir duomenų manipuliavimui.
• Duomenų vientisumas: Užtikrina apribojimus ir ryšius, kad būtų išsaugotas duomenų tikslumas.

Dokumentų duomenų bazės (MongoDB)

Dokumentų duomenų bazės saugo duomenis JSON tipo dokumentuose rinkiniuose. Jos siūlo didesnį lankstumą ir mastelio keitimą, ypač apdorojant nestruktūruotus arba pusiau struktūruotus duomenis. Pagrindinės savybės apima:

• Nestruktūruoti arba pusiau struktūruoti duomenys: Duomenys gali būti be schemos arba turėti lanksčią schemą.
• BASE savybės: Prioritetas teikiamas prieinamumui, minkštai būsenai ir galutiniam nuoseklumui.
• JSON tipo dokumentai: Duomenys saugomi BSON (Binary JSON) formatu.
• Mastelio keitimas: Sukurta horizontaliam mastelio keitimui ir didelių duomenų kiekių apdorojimui.

Išsamus palyginimas: PostgreSQL prieš MongoDB

Panagrinėkime išsamų palyginimą pagal įvairius veiksnius:

1. Duomenų modelis ir schema

PostgreSQL: Naudoja griežtą, gerai apibrėžtą schemą. Turite iš anksto apibrėžti lentelių struktūrą, įskaitant duomenų tipus ir apribojimus. Tai užtikrina duomenų nuoseklumą ir vientisumą. Vėliau pakeisti schemą gali būti sudėtinga ir gali prireikti migracijos.

MongoDB: Siūlo lanksčią schemą. Kiekvienas dokumentas rinkinyje gali turėti skirtingą struktūrą. Tai naudinga programoms, kurių duomenų reikalavimai nuolat kinta, arba kai tvarkomi įvairūs duomenų šaltiniai. Tačiau ji taip pat suteikia daugiau atsakomybės programai tvarkyti duomenų patvirtinimą ir nuoseklumą.

Pavyzdys: Apsvarstykite el. prekybos programą, kurioje saugoma informacija apie produktus.

PostgreSQL: Apibrėžtumėte lenteles produktams, kategorijoms, atributams ir kt., su griežtais ryšiais tarp jų. Kiekvienas produkto įrašas turėtų apibrėžtą atributų rinkinį (pavadinimą, aprašymą, kainą ir kt.) su konkrečiais duomenų tipais. Tai užtikrina tvirtą duomenų vientisumą ir leidžia efektyviai užklausti pagal šiuos atributus.

MongoDB: Galite saugoti kiekvieną produktą kaip dokumentą su jo atributais. Skirtingų kategorijų produktai gali turėti skirtingus atributus, nereikalaujant schemos pakeitimų. Pavyzdžiui, knyga gali turėti atributus, tokius kaip "autorius" ir "ISBN", o marškiniai gali turėti "dydį" ir "spalvą". Šis lankstumas yra naudingas, kai tvarkoma daugybė įvairių produktų su skirtingais atributais.

2. Duomenų nuoseklumas ir operacijos

PostgreSQL: Suteikia tvirtas ACID (atomiškumo, nuoseklumo, izoliavimo, patvarumo) garantijas. Operacijos yra patikimos ir užtikrina duomenų nuoseklumą, net ir susidūrus su gedimais. Dėl to ji tinkama programoms, kurioms reikia didelio duomenų vientisumo, pvz., finansų sistemoms arba atsargų valdymo sistemoms.

MongoDB: Prioritetas teikiamas prieinamumui ir mastelio keitimui, o ne griežtam nuoseklumui. Ji siūlo BASE (iš esmės prieinama, minkšta būsena, galiausiai nuosekli) savybes. Nors ji palaiko operacijas, jos paprastai yra sudėtingesnės ir gali turėti įtakos našumui. Šis kompromisas yra priimtinas programoms, kuriose pakanka galutinio nuoseklumo, pvz., socialinės žiniasklaidos platformoms arba turinio valdymo sistemoms.

Pavyzdys: Apsvarstykite bankininkystės programą, pervedančią lėšas tarp sąskaitų.

PostgreSQL: ACID savybės užtikrina, kad operacija bus arba visiškai įvykdyta (lėšos nurašomos iš vienos sąskaitos ir įskaitomos į kitą), arba visiškai atšaukta (jei įvyksta klaida), užkertant kelią duomenų neatitikimams.

MongoDB: Nors MongoDB palaiko operacijas, užtikrinant tokį patį nuoseklumo lygį kaip PostgreSQL labai paskirstytoje aplinkoje, reikia kruopštaus projektavimo ir konfigūravimo. Gali būti trumpas laikotarpis, kai duomenys nėra visiškai nuoseklūs visose kopijose.

3. Mastelio keitimas ir našumas

PostgreSQL: Galima keisti vertikaliai (didinant vieno serverio išteklius) ir horizontaliai (naudojant tokius metodus kaip skaidymas arba replikavimas). Tačiau horizontalų mastelio keitimą gali būti sudėtingiau nustatyti ir valdyti nei MongoDB.

MongoDB: Sukurta horizontaliam mastelio keitimui. Ją galima lengvai išplėsti pridedant daugiau serverių į klasterį. Jos į dokumentus orientuota struktūra ir skaidymo galimybės leidžia ją gerai pritaikyti didelių duomenų kiekių ir didelio srauto apkrovų tvarkymui.

Pavyzdys: Apsvarstykite socialinės žiniasklaidos platformą, aptarnaujančią milijonus vartotojų ir įrašų.

PostgreSQL: Norint pritaikyti šį duomenų kiekį ir srautą, reikia kruopštaus duomenų bazės projektavimo, optimizavimo ir galbūt skaidymo. Nors tai įmanoma, tai reikalauja daug pastangų ir kompetencijos.

MongoDB: Galima lengviau išplėsti pridedant daugiau serverių į klasterį, paskirstant duomenis ir darbo krūvį tarp kelių mašinų. Dėl to ji tinkama aptarnauti nuolat augančius didelės socialinės žiniasklaidos platformos poreikius.

4. Užklausos ir duomenų manipuliavimas

PostgreSQL: Naudoja SQL, galingą ir standartizuotą kalbą duomenims užklausti ir manipuliuoti. SQL suteikia platų funkcijų spektrą, įskaitant sujungimus, agregavimą ir sudėtingą filtravimą. Subrendusi SQL ekosistema taip pat siūlo daugybę įrankių ir bibliotekų duomenų analizei ir ataskaitų teikimui.

MongoDB: Naudoja lanksčią užklausų kalbą, pagrįstą JSON. Nors ji siūlo galingas užklausų galimybes, ji gali būti ne tokia išraiškinga kaip SQL sudėtingiems sujungimams ir agregavimams. Tačiau MongoDB agregavimo linija suteikia galingą pagrindą duomenų transformavimui ir analizei.

Pavyzdys: Apsvarstykite duomenų užklausą, norėdami rasti visus klientus, kurie per pastarąjį mėnesį pateikė užsakymų, viršijančių tam tikrą sumą.

PostgreSQL: Tai galima lengvai pasiekti naudojant SQL užklausą su sujungimais tarp `customers` ir `orders` lentelių, kartu su filtravimo ir agregavimo funkcijomis.

MongoDB: Tam reikia naudoti agregavimo liniją, kad būtų sugrupuoti užsakymai pagal klientą, filtruoti pagal bendrą sumą ir gauti atitinkamą kliento informaciją. Nors tai pasiekiama, ji gali būti išsamesnė nei atitinkama SQL užklausa.

5. Kūrimo sudėtingumas

PostgreSQL: Reikia iš anksto apibrėžti schemą, o tai gali padidinti pradinį kūrimo sudėtingumą. Tačiau ji taip pat suteikia tvirtą duomenų patvirtinimą ir sumažina duomenų neatitikimų riziką vėlesniame kūrimo cikle.

MongoDB: Siūlo lankstesnį ir judresnį kūrimo procesą. Schemos nebuvimas leidžia kūrėjams greitai kartoti ir prisitaikyti prie kintančių reikalavimų. Tačiau ji taip pat reikalauja kruopštesnio duomenų patvirtinimo ir klaidų tvarkymo programos kode.

Pavyzdys: Kuriant naują funkciją, kuri reikalauja naujų atributų įtraukimo į duomenų modelį.

PostgreSQL: Reikia pakeisti duomenų bazės schemą, o tai gali sukelti prastovas ir migracijos scenarijus.

MongoDB: Nauji atributai gali būti įtraukti į dokumentus nereikalaujant schemos pakeitimų, todėl kūrimas ir diegimas yra greitesnis.

6. Bendruomenė ir ekosistema

PostgreSQL: Turi didelę ir aktyvią atvirojo kodo bendruomenę. Ji egzistuoja jau dešimtmečius ir gali pasigirti subrendusia įrankių, bibliotekų ir plėtinių ekosistema. Šis platus bendruomenės palaikymas suteikia daug išteklių trikčių šalinimui ir kūrimui.

MongoDB: Taip pat turi didelę ir aktyvią bendruomenę, nors ji yra palyginti jaunesnė už PostgreSQL bendruomenę. Ji siūlo platų tvarkyklių ir įrankių rinkinį įvairioms programavimo kalboms ir sistemoms. MongoDB Atlas, visiškai valdoma debesies duomenų bazės paslauga, suteikia patogią platformą MongoDB klasterių diegimui ir valdymui.

7. Kaina

PostgreSQL: Būdama atvirojo kodo, PostgreSQL galima naudoti nemokamai. Tačiau reikia atsižvelgti į infrastruktūros, administravimo ir galimo komercinio palaikymo išlaidas.

MongoDB: Siūlo tiek nemokamą atvirojo kodo versiją (MongoDB Community Edition), tiek komercinę versiją (MongoDB Enterprise Advanced). MongoDB Atlas siūlo įvairius kainų lygius, atsižvelgiant į jūsų poreikius ir naudojimą.

Kada pasirinkti PostgreSQL

PostgreSQL yra geras pasirinkimas, kai:

• Duomenų vientisumas yra svarbiausias: Programos, kurioms reikia tvirtų ACID savybių ir duomenų nuoseklumo.
• Sudėtingi ryšiai tarp duomenų: Programos su daugeliu su daugeliu ryšių ir sudėtingomis užklausomis.
• Teikiama pirmenybė standartizuotai SQL: Pažįstama SQL ir reikia subrendusios užklausų kalbos.
• Gerai apibrėžta schema: Programos su stabilia ir gerai apibrėžta duomenų struktūra.
• Pavyzdžiai: Finansinės programos, el. prekybos platformos su sudėtingais produktų katalogais, atsargų valdymo sistemos, GIS (geografinių informacinių sistemų) ir mokslinių duomenų analizė.

Kada pasirinkti MongoDB

MongoDB yra geras pasirinkimas, kai:

• Lankstumas ir judrumas yra labai svarbūs: Programos, kurioms reikia lanksčios schemos ir greitos iteracijos.
• Tvarkomi nestruktūruoti arba pusiau struktūruoti duomenys: Programos, tvarkančios įvairius ir kintančius duomenų formatus.
• Mastelio keitimas yra pagrindinis rūpestis: Programos, kurioms reikia horizontalaus mastelio keitimo norint tvarkyti didelius duomenų kiekius ir didelį srautą.
• Galutinis nuoseklumas yra priimtinas: Programos, kuriose pakanka galutinio nuoseklumo.
• Pavyzdžiai: Turinio valdymo sistemos (TVS), socialinės žiniasklaidos platformos, mobiliosios programos, IoT (daiktų interneto) duomenų rinkimas ir realaus laiko analizė.

Naudojimo atvejų pavyzdžiai įvairiose pramonės šakose

Norėdami toliau iliustruoti atrankos procesą, pateikiame keletą naudojimo atvejų įvairiose pramonės šakose, parodančių duomenų bazės pasirinkimą ir pagrindimą:

1. El. prekybos platforma (globalus mažmenininkas)

Scenarijus: Globaliam mažmenininkui reikia duomenų bazės, kad galėtų valdyti savo produktų katalogą, klientų informaciją, užsakymus ir atsargas. Katalogas yra didelis ir įvairus, su produktais nuo drabužių iki elektronikos ir namų apyvokos prekių, kurių kiekvienas turi skirtingus atributus. Sistema reikalauja didelių operacijų apdorojimo galimybių ir garantuoto duomenų nuoseklumo užsakymų valdymui ir mokėjimams. Įmonė veikia keliose šalyse, todėl reikia palaikyti skirtingas valiutas, kalbas ir mokesčių reglamentus.

Pasirinkimas: Hibridinis požiūris gali būti tinkamiausias.

• PostgreSQL: Naudojama pagrindiniams operacijų duomenims, tokiems kaip užsakymų valdymas, mokėjimų apdorojimas, klientų sąskaitos ir atsargos. Stiprios ACID savybės užtikrina šių kritinių verslo operacijų vientisumą.
• MongoDB: Naudojama produktų katalogui, ypač produktų aprašymams, atsiliepimams ir metaduomenims saugoti. Lanksčia schema leidžia lengvai pridėti naujų produktų kategorijų ir atributų nereikalaujant duomenų bazės schemos pakeitimų. Tai ypač naudinga valdant lokalizuotą produktų informaciją skirtinguose regionuose.

2. Socialinės žiniasklaidos platforma (tarptautinė auditorija)

Scenarijus: Socialinės žiniasklaidos platforma jungia milijonus vartotojų visame pasaulyje. Sistema turi tvarkyti didelį kiekį vartotojų sukurto turinio (įrašų, komentarų, patiktukų, bendrinimų), realaus laiko atnaujinimus ir suasmenintus kanalus. Platforma turi sparčiai augti, kad prisitaikytų prie naujų vartotojų ir funkcijų, išlaikant aukštą prieinamumą ir reagavimą. Parama kelioms kalboms ir kultūriniams niuansams yra labai svarbi.

Pasirinkimas: MongoDB yra stiprus kandidatas dėl savo mastelio keitimo ir lankstumo.

• MongoDB: Saugo vartotojų profilius, įrašus, komentarus ir kitus socialinės žiniasklaidos duomenis. Į dokumentus orientuota struktūra leidžia lengvai saugoti ir užklausti sudėtingus ryšius tarp vartotojų ir turinio. Horizontalus mastelio keitimas leidžia platformai tvarkyti didelį duomenų ir srauto kiekį. Galutinis nuoseklumas yra priimtinas tokioms funkcijoms kaip patiktukų ar bendrinimų skaičiaus rodymas.
• Svarstymai globaliai auditorijai: Programos sluoksnyje įdiekite tinkamas lokalizavimo strategijas. Vartotojo profiliuose MongoDB saugokite kalbos nuostatas. Įdiekite turinio pristatymo tinklus (CDN), kad talpykloje išsaugotumėte turinį arčiau vartotojų skirtinguose geografiniuose regionuose. Užtikrinkite duomenų privatumą ir atitiktį tokiems reglamentams kaip GDPR ir CCPA.

3. IoT duomenų rinkimas ir analizė (globalus išmanaus miesto projektas)

Scenarijus: Išmanaus miesto projektas renka duomenis iš tūkstančių jutiklių, dislokuotų visame mieste, įskaitant eismo jutiklius, aplinkos jutiklius ir visuomenės saugos jutiklius. Sistema turi įsisavinti ir apdoroti didžiulį realaus laiko duomenų srautą, atlikti analizę, kad nustatytų tendencijas ir modelius, bei pateikti įžvalgas miesto planuotojams ir gyventojams. Sistema turi būti atspari tinklo sutrikimams ir duomenų praradimui. Piliečių duomenų saugumas ir privatumas yra svarbiausi.

Pasirinkimas: MongoDB puikiai tinka tvarkyti didelį IoT duomenų kiekį ir greitį.

• MongoDB: Saugo jutiklių duomenis laiko eilutės formatu. Lanksčia schema leidžia lengvai pridėti naujų jutiklių tipų ir duomenų laukų nereikalaujant duomenų bazės schemos pakeitimų. Agregavimo linija suteikia galingą pagrindą realaus laiko analizei atlikti ir ataskaitoms generuoti.
• PostgreSQL (su TimescaleDB plėtiniu): Alternatyvus sprendimas, naudojant PostgreSQL su TimescaleDB plėtiniu, specialiai sukurtu laiko eilutės duomenims. Tai siūlo SQL ir ACID savybių pranašumus duomenų vientisumui, kartu užtikrinant efektyvų laiko eilutės duomenų užklausimą ir analizę.
• Svarstymai globaliam projektui: Įdiekite patikimus duomenų šifravimo ir prieigos valdymo mechanizmus, kad apsaugotumėte slaptus duomenis. Laikykitės vietinių duomenų privatumo reglamentų. Užtikrinkite, kad sistema galėtų tvarkyti skirtingus duomenų formatus ir protokolus, naudojamus skirtingų tiekėjų jutiklių. Įdiekite duomenų valdymo politiką, kad užtikrintumėte duomenų kokybę ir tikslumą.

Hibridiniai požiūriai

Kai kuriais atvejais geriausias sprendimas gali būti hibridinis požiūris, naudojant tiek PostgreSQL, tiek MongoDB, kad būtų išnaudotos atitinkamos jų stipriosios pusės. Tai leidžia optimizuoti duomenų saugojimą ir apdorojimą skirtingiems programos aspektams. Pavyzdžiui, galite naudoti PostgreSQL operacijų duomenims, kuriems reikia tvirto nuoseklumo, ir MongoDB mažiau struktūruotiems duomenims saugoti arba funkcijoms, kurioms reikia didelio mastelio keitimo.

Išvada

Pasirinkimas tarp PostgreSQL ir MongoDB priklauso nuo jūsų konkrečių projekto reikalavimų. Apsvarstykite tokius veiksnius kaip duomenų modelis, nuoseklumas, mastelio keitimas, užklausų poreikiai, kūrimo sudėtingumas ir kaina. PostgreSQL yra tvirta ir patikima RDBMS, idealiai tinkanti programoms, kurioms reikia tvirto duomenų vientisumo ir sudėtingų ryšių. MongoDB yra lanksčios ir mastelio keičiamos NoSQL duomenų bazės, puikiai tinkančios tvarkyti nestruktūruotus duomenis ir didelį srautą. Atidžiai įvertinkite savo poreikius ir pasverkite kompromisus, kad priimtumėte geriausią pasirinkimą savo programai. Kartais hibridinis požiūris gali pasiūlyti tai, kas geriausia abiem atvejais.

Galiausiai, "teisinga" duomenų bazė yra ta, kuri geriausiai atitinka jūsų programos poreikius ir jūsų komandos įgūdžius bei patirtį. Prieš priimdami galutinį sprendimą, atidžiai ištirkite ir išbandykite abi parinktis. Apsvarstykite galimybę sukurti kiekvienos duomenų bazės koncepcijos įrodymą (POC), kad įvertintumėte jų našumą ir tinkamumą jūsų konkrečiam naudojimo atvejui. Tai padės jums priimti užtikrintą ir informacija pagrįstą pasirinkimą.