PostgreSQL vs MongoDB: Wybór odpowiedniej bazy danych

Wybór odpowiedniej bazy danych jest kluczową decyzją dla każdego projektu oprogramowania. Baza danych stanowi fundament całej aplikacji, wpływając na jej wydajność, skalowalność, łatwość utrzymania, a nawet na sam proces tworzenia. Dwie popularne opcje to PostgreSQL i MongoDB, każda oferująca odrębne zalety i odpowiadająca na różne potrzeby. Niniejszy artykuł zawiera szczegółowe porównanie, które pomoże Ci podjąć świadomą decyzję.

Zrozumienie baz danych relacyjnych (SQL) kontra dokumentowych (NoSQL)

PostgreSQL to system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), często nazywany bazą danych SQL. MongoDB natomiast jest bazą danych NoSQL, zaliczaną do baz dokumentowych. Zrozumienie fundamentalnych różnic między tymi dwoma paradygmatami jest kluczowe.

Bazy danych relacyjne (PostgreSQL)

Bazy danych relacyjne przechowują dane w tabelach z wierszami i kolumnami. Relacje między tabelami są definiowane za pomocą kluczy obcych. Takie strukturalne podejście zapewnia integralność i spójność danych. Kluczowe cechy obejmują:

• Dane strukturalne: Dane muszą być zgodne z predefiniowanym schematem.
• Właściwości ACID: Transakcje są Atomowe, Spójne, Izolowane i Trwałe, co zapewnia niezawodność danych.
• SQL: Używa języka Structured Query Language (SQL) do zapytań i manipulacji danymi.
• Integralność danych: Egzekwuje ograniczenia i relacje w celu utrzymania dokładności danych.

Bazy dokumentowe (MongoDB)

Bazy dokumentowe przechowują dane w dokumentach przypominających JSON w kolekcjach. Oferują większą elastyczność i skalowalność, zwłaszcza w przypadku obsługi danych niestrukturalnych lub częściowo strukturalnych. Kluczowe cechy obejmują:

• Dane niestrukturalne lub częściowo strukturalne: Dane mogą być pozbawione schematu lub mieć elastyczny schemat.
• Właściwości BASE: Priorytetyzuje Dostępność (Basically Available), Miękki stan (Soft state) i Ostateczną spójność (Eventual consistency).
• Dokumenty podobne do JSON: Dane są przechowywane w formacie BSON (Binary JSON).
• Skalowalność: Zaprojektowane z myślą o skalowalności horyzontalnej i obsłudze dużych ilości danych.

Szczegółowe porównanie: PostgreSQL vs. MongoDB

Przejdźmy do szczegółowego porównania według różnych czynników:

1. Model danych i schemat

PostgreSQL: Stosuje rygorystyczny, dobrze zdefiniowany schemat. Strukturę tabel należy zdefiniować z góry, w tym typy danych i ograniczenia. Zapewnia to spójność i integralność danych. Późniejsza zmiana schematu może być złożona i wymagać migracji.

MongoDB: Oferuje elastyczny schemat. Każdy dokument w kolekcji może mieć inną strukturę. Jest to korzystne dla aplikacji ze zmieniającymi się wymaganiami dotyczącymi danych lub przy pracy z różnymi źródłami danych. Jednakże, nakłada to większą odpowiedzialność na aplikację w zakresie walidacji danych i spójności.

Przykład: Rozważmy aplikację e-commerce przechowującą informacje o produktach.

PostgreSQL: Należałoby zdefiniować tabele dla produktów, kategorii, atrybutów itp., z ścisłymi relacjami między nimi. Każdy rekord produktu miałby zdefiniowany zestaw atrybutów (nazwa, opis, cena itp.) o określonych typach danych. Zapewnia to silną integralność danych i umożliwia wydajne zapytania oparte na tych atrybutach.

MongoDB: Można by przechowywać każdy produkt jako dokument z jego atrybutami. Produkty z różnych kategorii mogłyby mieć różne atrybuty bez konieczności zmian schematu. Na przykład, książka mogłaby mieć atrybuty takie jak „autor” i „ISBN”, podczas gdy koszulka mogłaby mieć „rozmiar” i „kolor”. Taka elastyczność jest korzystna przy pracy z szeroką gamą produktów o zmiennych atrybutach.

2. Spójność danych i transakcje

PostgreSQL: Zapewnia silne gwarancje ACID (Atomowość, Spójność, Izolacja, Trwałość). Transakcje są niezawodne i zapewniają spójność danych, nawet w przypadku awarii. Dzięki temu nadaje się do aplikacji wymagających wysokiej integralności danych, takich jak systemy finansowe czy systemy zarządzania zapasami.

MongoDB: Priorytetyzuje dostępność i skalowalność ponad ścisłą spójność. Oferuje właściwości BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent). Chociaż obsługuje transakcje, są one zazwyczaj bardziej złożone i mogą wpływać na wydajność. Taki kompromis jest akceptowalny dla aplikacji, w których ostateczna spójność jest wystarczająca, takich jak platformy mediów społecznościowych czy systemy zarządzania treścią.

Przykład: Rozważmy aplikację bankową dokonującą transferu środków między kontami.

PostgreSQL: Właściwości ACID zapewniają, że transakcja jest albo w pełni ukończona (środki są pobierane z jednego konta i księgowane na drugim), albo całkowicie cofnięta (jeśli wystąpi jakikolwiek błąd), zapobiegając niespójnościom danych.

MongoDB: Chociaż MongoDB obsługuje transakcje, zagwarantowanie tego samego poziomu spójności co PostgreSQL w wysoce rozproszonym środowisku wymaga starannego projektowania i konfiguracji. Może wystąpić krótki okres, w którym dane nie są w pełni spójne we wszystkich replikach.

3. Skalowalność i wydajność

PostgreSQL: Może być skalowany pionowo (zwiększając zasoby jednego serwera) i horyzontalnie (przy użyciu technik takich jak sharding lub replikacja). Jednak skalowanie horyzontalne może być bardziej złożone w konfiguracji i zarządzaniu w porównaniu do MongoDB.

MongoDB: Został zaprojektowany z myślą o skalowalności horyzontalnej. Można go łatwo skalować poprzez dodawanie kolejnych serwerów do klastra. Jego struktura zorientowana na dokumenty i możliwości shardingowania sprawiają, że nadaje się do obsługi dużych ilości danych i dużych obciążeń ruchem.

Przykład: Rozważmy platformę mediów społecznościowych obsługującą miliony użytkowników i postów.

PostgreSQL: Skalowanie w celu obsłużenia takiej ilości danych i ruchu wymaga starannego projektowania bazy danych, optymalizacji i potencjalnie shardingowania. Chociaż jest to możliwe, wymaga znacznego wysiłku i wiedzy.

MongoDB: Może być łatwiej skalowany poprzez dodawanie kolejnych serwerów do klastra, rozdzielając dane i obciążenie robocze na wiele maszyn. Dzięki temu nadaje się do obsługi stale rosnących wymagań dużej platformy mediów społecznościowych.

4. Zapytania i manipulacja danymi

PostgreSQL: Wykorzystuje SQL, potężny i znormalizowany język do wykonywania zapytań i manipulacji danymi. SQL oferuje szeroki zakres funkcji, w tym joiny, agregacje i złożone filtrowanie. Dojrzały ekosystem wokół SQL oferuje również liczne narzędzia i biblioteki do analizy danych i raportowania.

MongoDB: Używa elastycznego języka zapytań opartego na JSON. Chociaż oferuje potężne możliwości zapytań, może nie być tak ekspresyjny jak SQL w przypadku złożonych joinów i agregacji. Jednakże, potok agregacji MongoDB zapewnia potężną platformę do transformacji i analizy danych.

Przykład: Rozważmy zapytanie o dane w celu znalezienia wszystkich klientów, którzy złożyli zamówienia przekraczające określoną kwotę w ciągu ostatniego miesiąca.

PostgreSQL: Można to łatwo osiągnąć za pomocą zapytania SQL z joinami między tabelami `customers` i `orders`, wraz z funkcjami filtrowania i agregacji.

MongoDB: Wymaga to użycia potoku agregacji do grupowania zamówień według klienta, filtrowania na podstawie całkowitej kwoty i pobierania odpowiednich informacji o kliencie. Chociaż jest to wykonalne, może być bardziej rozwlekłe niż równoważne zapytanie SQL.

5. Złożoność rozwoju

PostgreSQL: Wymaga zdefiniowania schematu z góry, co może zwiększyć początkową złożoność rozwoju. Zapewnia jednak również silną walidację danych i zmniejsza ryzyko niespójności danych w późniejszym etapie cyklu rozwoju.

MongoDB: Oferuje bardziej elastyczny i zwinny proces rozwoju. Brak schematu pozwala programistom na szybkie iteracje i adaptację do zmieniających się wymagań. Jednakże, wymaga to również bardziej starannej walidacji danych i obsługi błędów w kodzie aplikacji.

Przykład: Podczas tworzenia nowej funkcji wymagającej dodania nowych atrybutów do modelu danych.

PostgreSQL: Wymaga zmiany schematu bazy danych, co może wiązać się z przestojami i skryptami migracyjnymi.

MongoDB: Nowe atrybuty można dodawać do dokumentów bez konieczności zmian schematu, co pozwala na szybszy rozwój i wdrażanie.

6. Społeczność i ekosystem

PostgreSQL: Posiada dużą i aktywną społeczność open-source. Istnieje od dekad i może poszczycić się dojrzałym ekosystemem narzędzi, bibliotek i rozszerzeń. To obszerne wsparcie społeczności zapewnia mnóstwo zasobów do rozwiązywania problemów i rozwoju.

MongoDB: Również ma dużą i aktywną społeczność, chociaż jest ona stosunkowo młodsza od społeczności PostgreSQL. Oferuje bogaty zestaw sterowników i narzędzi dla różnych języków programowania i frameworków. MongoDB Atlas, w pełni zarządzana usługa bazy danych w chmurze, stanowi wygodną platformę do wdrażania i zarządzania klastrami MongoDB.

7. Koszt

PostgreSQL: Będąc open-source, PostgreSQL jest darmowy w użyciu. Należy jednak uwzględnić koszty infrastruktury, administracji i potencjalnie wsparcia komercyjnego.

MongoDB: Oferuje zarówno darmową wersję open-source (MongoDB Community Edition), jak i wersję komercyjną (MongoDB Enterprise Advanced). MongoDB Atlas oferuje różne poziomy cenowe w zależności od potrzeb i użytkowania.

Kiedy wybrać PostgreSQL

PostgreSQL jest dobrym wyborem, gdy:

• Integralność danych jest kluczowa: Aplikacje wymagające silnych właściwości ACID i spójności danych.
• Złożone relacje między danymi: Aplikacje z relacjami wiele-do-wielu i złożonymi zapytaniami.
• Preferowany jest standardowy SQL: Znajomość SQL i potrzeba dojrzałego języka zapytań.
• Dobrze zdefiniowany schemat: Aplikacje ze stabilną i dobrze zdefiniowaną strukturą danych.
• Przykłady: Aplikacje finansowe, platformy e-commerce ze złożonymi katalogami produktów, systemy zarządzania zapasami, GIS (Systemy Informacji Geograficznej) i analiza danych naukowych.

Kiedy wybrać MongoDB

MongoDB jest dobrym wyborem, gdy:

• Elastyczność i zwinność są kluczowe: Aplikacje wymagające elastycznego schematu i szybkiego iterowania.
• Obsługa danych niestrukturalnych lub częściowo strukturalnych: Aplikacje zajmujące się różnorodnymi i ewoluującymi formatami danych.
• Skalowalność jest głównym zmartwieniem: Aplikacje wymagające skalowalności horyzontalnej do obsługi dużych ilości danych i dużych obciążeń ruchem.
• Akceptowalna jest ostateczna spójność: Aplikacje, w których ostateczna spójność jest wystarczająca.
• Przykłady: Systemy zarządzania treścią (CMS), platformy mediów społecznościowych, aplikacje mobilne, zbieranie danych IoT (Internet Rzeczy) i analityka w czasie rzeczywistym.

Przykłady zastosowań w różnych branżach

Aby dalej zilustrować proces wyboru, oto kilka przykładów zastosowań w różnych branżach, pokazujących wybór bazy danych i uzasadnienie:

1. Platforma e-commerce (Globalny Sprzedawca Detaliczny)

Scenariusz: Globalny sprzedawca detaliczny potrzebuje bazy danych do zarządzania swoim katalogiem produktów, informacjami o klientach, zamówieniami i zapasami. Katalog jest obszerny i zróżnicowany, obejmując produkty od odzieży po elektronikę i artykuły gospodarstwa domowego, z których każdy ma różne atrybuty. System wymaga wysokiej zdolności przetwarzania transakcji i gwarantowanej spójności danych dla zarządzania zamówieniami i płatnościami. Firma działa w wielu krajach, wymagając wsparcia dla różnych walut, języków i przepisów podatkowych.

Wybór: Podejście hybrydowe może być najbardziej odpowiednie.

• PostgreSQL: Używany do podstawowych danych transakcyjnych, takich jak zarządzanie zamówieniami, przetwarzanie płatności, konta klientów i zapasy. Silne właściwości ACID zapewniają integralność tych krytycznych operacji biznesowych.
• MongoDB: Używany do katalogu produktów, zwłaszcza do przechowywania opisów produktów, recenzji i metadanych. Elastyczny schemat pozwala na łatwe dodawanie nowych kategorii produktów i atrybutów bez konieczności zmian schematu bazy danych. Jest to szczególnie przydatne do zarządzania zlokalizowanymi informacjami o produktach dla różnych regionów.

2. Platforma mediów społecznościowych (Międzynarodowa Publiczność)

Scenariusz: Platforma mediów społecznościowych łączy miliony użytkowników na całym świecie. System musi obsługiwać ogromną ilość treści generowanych przez użytkowników (posty, komentarze, polubienia, udostępnienia), aktualizacje w czasie rzeczywistym i spersonalizowane kanały. Platforma musi szybko skalować się, aby pomieścić nowych użytkowników i funkcje, jednocześnie utrzymując wysoką dostępność i responsywność. Obsługa wielu języków i niuansów kulturowych jest kluczowa.

Wybór: MongoDB jest silnym kandydatem ze względu na swoją skalowalność i elastyczność.

• MongoDB: Przechowuje profile użytkowników, posty, komentarze i inne dane mediów społecznościowych. Zorientowana na dokumenty struktura pozwala na łatwe przechowywanie i wykonywanie zapytań o złożone relacje między użytkownikami a treścią. Skalowalność horyzontalna umożliwia platformie obsługę ogromnej ilości danych i ruchu. Ostateczna spójność jest akceptowalna dla funkcji takich jak wyświetlanie liczby polubień lub udostępnień.
• Uwagi dotyczące odbiorców międzynarodowych: Wdrożyć odpowiednie strategie lokalizacji w warstwie aplikacji. Przechowywać preferencje językowe w profilach użytkowników w MongoDB. Wdrożyć sieci dostarczania treści (CDN) w celu buforowania treści bliżej użytkowników w różnych regionach geograficznych. Zapewnić prywatność danych i zgodność z przepisami, takimi jak RODO i CCPA.

3. Zbieranie i analiza danych IoT (Globalny Projekt Smart City)

Scenariusz: Projekt smart city gromadzi dane z tysięcy czujników rozmieszczonych w całym mieście, w tym czujników ruchu, czujników środowiskowych i czujników bezpieczeństwa publicznego. System musi przyjmować i przetwarzać ogromny strumień danych w czasie rzeczywistym, przeprowadzać analizy w celu identyfikacji trendów i wzorców oraz dostarczać wniosków planistom miejskim i mieszkańcom. System musi być odporny na awarie sieci i utratę danych. Bezpieczeństwo i prywatność danych obywateli są najważniejsze.

Wybór: MongoDB dobrze nadaje się do obsługi dużej ilości i szybkości danych IoT.

• MongoDB: Przechowuje dane czujników w formacie szeregów czasowych. Elastyczny schemat pozwala na łatwe dodawanie nowych typów czujników i pól danych bez konieczności zmian schematu bazy danych. Potok agregacji zapewnia potężną platformę do przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym i generowania raportów.
• PostgreSQL (z rozszerzeniem TimescaleDB): Alternatywne rozwiązanie wykorzystujące PostgreSQL z rozszerzeniem TimescaleDB, specjalnie zaprojektowane do danych szeregów czasowych. Oferuje to zalety SQL i właściwości ACID dla integralności danych, jednocześnie zapewniając wydajne zapytania i analizę danych szeregów czasowych.
• Uwagi dotyczące projektu globalnego: Wdrożyć solidne mechanizmy szyfrowania danych i kontroli dostępu w celu ochrony wrażliwych danych. Przestrzegać lokalnych przepisów dotyczących prywatności danych. Zapewnić, że system może obsługiwać różne formaty danych i protokoły używane przez czujniki od różnych producentów. Wdrożyć polityki zarządzania danymi, aby zapewnić jakość i dokładność danych.

Podejścia hybrydowe

W niektórych przypadkach najlepszym rozwiązaniem może być podejście hybrydowe, wykorzystujące zarówno PostgreSQL, jak i MongoDB, aby wykorzystać ich odpowiednie mocne strony. Pozwala to zoptymalizować przechowywanie i przetwarzanie danych dla różnych aspektów aplikacji. Na przykład można użyć PostgreSQL do danych transakcyjnych wymagających silnej spójności, a MongoDB do przechowywania mniej ustrukturyzowanych danych lub do funkcji wymagających wysokiej skalowalności.

Wniosek

Wybór między PostgreSQL a MongoDB zależy od konkretnych wymagań projektu. Należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak model danych, spójność, skalowalność, potrzeby w zakresie zapytań, złożoność rozwoju i koszt. PostgreSQL to solidny i niezawodny system RDBMS, idealny do aplikacji wymagających silnej integralności danych i złożonych relacji. MongoDB to elastyczna i skalowalna baza danych NoSQL, dobrze nadająca się do obsługi danych niestrukturalnych i dużych obciążeń ruchem. Dokładnie oceń swoje potrzeby i rozważ kompromisy, aby dokonać najlepszego wyboru dla swojej aplikacji. Czasami podejście hybrydowe może zapewnić najlepsze z obu światów.

Ostatecznie „właściwa” baza danych to ta, która najlepiej odpowiada potrzebom Twojej aplikacji oraz umiejętnościom i doświadczeniu Twojego zespołu. Dokładnie zbadaj i przetestuj obie opcje przed podjęciem ostatecznej decyzji. Rozważ zbudowanie dowodu koncepcji (POC) z każdą bazą danych, aby ocenić ich wydajność i przydatność do Twojego konkretnego przypadku użycia. Pomoże to w podjęciu pewnej i świadomej decyzji.