PostgreSQL проти MongoDB: Вибір правильної бази даних

Вибір правильної бази даних є вирішальним рішенням для будь-якого програмного проекту. База даних лежить в основі всієї програми, впливаючи на продуктивність, масштабованість, зручність обслуговування і навіть сам процес розробки. Двома популярними варіантами є PostgreSQL та MongoDB, кожен з яких пропонує чіткі переваги та задовольняє різні потреби. Ця стаття містить детальне порівняння, щоб допомогти вам прийняти обґрунтоване рішення.

Розуміння реляційних (SQL) проти документоорієнтованих (NoSQL) баз даних

PostgreSQL - це система керування реляційними базами даних (RDBMS), яку часто називають SQL-базою даних. MongoDB, з іншого боку, є NoSQL базою даних, класифікованою як документоорієнтована база даних. Розуміння фундаментальних відмінностей між цими двома парадигмами має вирішальне значення.

Реляційні бази даних (PostgreSQL)

Реляційні бази даних зберігають дані в таблицях з рядками та стовпцями. Відносини між таблицями визначаються за допомогою зовнішніх ключів. Цей структурований підхід забезпечує цілісність та узгодженість даних. Основні характеристики включають:

• Структуровані дані: дані відповідають визначеній схемі.
• Властивості ACID: транзакції є атомарними, узгодженими, ізольованими та тривалими, що забезпечує надійність даних.
• SQL: використовує Structured Query Language (SQL) для запитів та маніпулювання даними.
• Цілісність даних: забезпечує обмеження та відносини для підтримки точності даних.

Документоорієнтовані бази даних (MongoDB)

Документоорієнтовані бази даних зберігають дані в документах, подібних до JSON, у межах колекцій. Вони пропонують більшу гнучкість та масштабованість, особливо для роботи з неструктурованими або напівструктурованими даними. Основні характеристики включають:

• Неструктуровані або напівструктуровані дані: дані можуть бути безсхемними або мати гнучку схему.
• Властивості BASE: надає пріоритет доступності, м'якому стану та остаточній узгодженості.
• Документи, подібні до JSON: дані зберігаються у форматі BSON (Binary JSON).
• Масштабованість: розроблено для горизонтальної масштабованості та обробки великих обсягів даних.

Детальне порівняння: PostgreSQL проти MongoDB

Давайте заглибимося в детальне порівняння за різними факторами:

1. Модель даних та схема

PostgreSQL: використовує жорстку, чітко визначену схему. Ви повинні визначити структуру своїх таблиць заздалегідь, включаючи типи даних та обмеження. Це забезпечує узгодженість та цілісність даних. Зміна схеми пізніше може бути складною та вимагати міграції.

MongoDB: пропонує гнучку схему. Кожен документ у колекції може мати різну структуру. Це вигідно для програм із змінними вимогами до даних або під час роботи з різними джерелами даних. Однак це також покладає більше відповідальності на програму для обробки перевірки даних та узгодженості.

Приклад: розглянемо програму електронної комерції, яка зберігає інформацію про продукти.

PostgreSQL: Ви б визначили таблиці для продуктів, категорій, атрибутів тощо, з суворими взаємозв'язками між ними. Кожен запис продукту матиме визначений набір атрибутів (назва, опис, ціна тощо) з певними типами даних. Це забезпечує високу цілісність даних і дозволяє ефективно запитувати на основі цих атрибутів.

MongoDB: Ви можете зберігати кожен продукт як документ з його атрибутами. Продукти в різних категоріях можуть мати різні атрибути без необхідності змінювати схему. Наприклад, книга може мати атрибути, такі як «автор» та «ISBN», тоді як сорочка може мати «розмір» та «колір». Ця гнучкість корисна при роботі з широким спектром продуктів із різними атрибутами.

2. Узгодженість даних та транзакції

PostgreSQL: забезпечує надійні гарантії ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Транзакції є надійними та забезпечують узгодженість даних, навіть у випадку збоїв. Це робить його придатним для програм, які вимагають високої цілісності даних, таких як фінансові системи або управління запасами.

MongoDB: надає пріоритет доступності та масштабованості над суворою узгодженістю. Він пропонує властивості BASE (Basic Available, Soft state, Eventually consistent). Хоча він підтримує транзакції, вони, як правило, складніші і можуть впливати на продуктивність. Цей компроміс прийнятний для програм, де достатньо остаточної узгодженості, таких як платформи соціальних мереж або системи управління контентом.

Приклад: розглянемо банківську програму, яка переказує кошти між рахунками.

PostgreSQL: Властивості ACID гарантують, що транзакція або повністю завершена (кошти вираховуються з одного рахунку та зараховуються на інший), або повністю відкочується (якщо виникає будь-яка помилка), запобігаючи невідповідностям даних.

MongoDB: Хоча MongoDB підтримує транзакції, гарантування того ж рівня узгодженості, що й PostgreSQL у розподіленому середовищі, вимагає ретельного проектування та конфігурації. Може бути короткий період, коли дані не повністю узгоджуються у всіх репліках.

3. Масштабованість та продуктивність

PostgreSQL: може бути масштабовано вертикально (збільшення ресурсів одного сервера) та горизонтально (використовуючи такі методи, як шардинг або реплікація). Однак горизонтальне масштабування може бути складнішим у налаштуванні та управлінні порівняно з MongoDB.

MongoDB: розроблено для горизонтальної масштабованості. Його можна легко масштабувати, додаючи більше серверів до кластера. Його документоорієнтована структура та можливості шардингу роблять його добре пристосованим для обробки великих обсягів даних та великого трафіку.

Приклад: розглянемо платформу соціальних мереж, яка обробляє мільйони користувачів та публікацій.

PostgreSQL: Масштабування для обробки цього обсягу даних та трафіку вимагає ретельного проектування баз даних, оптимізації та, можливо, шардингу. Хоча це можливо, це вимагає значних зусиль та досвіду.

MongoDB: Можна легше масштабувати, додаючи більше серверів до кластера, розподіляючи дані та робоче навантаження між кількома машинами. Це робить його придатним для обробки постійно зростаючих потреб великої платформи соціальних мереж.

4. Запити та маніпулювання даними

PostgreSQL: використовує SQL, потужну та стандартизовану мову для запитів та маніпулювання даними. SQL надає широкий спектр функцій, включаючи з'єднання, агрегації та складну фільтрацію. Розвинена екосистема навколо SQL також пропонує численні інструменти та бібліотеки для аналізу даних та звітності.

MongoDB: використовує гнучку мову запитів, засновану на JSON. Хоча вона пропонує потужні можливості запитів, вона може бути не такою виразною, як SQL, для складних з'єднань та агрегацій. Однак конвеєр агрегації MongoDB забезпечує потужну структуру для перетворення та аналізу даних.

Приклад: розглянемо запит даних, щоб знайти всіх клієнтів, які розмістили замовлення на суму, що перевищує певну суму за останній місяць.

PostgreSQL: Це можна легко досягти за допомогою SQL-запиту зі з'єднаннями між таблицями `customers` та `orders`, а також функцій фільтрації та агрегації.

MongoDB: Це вимагає використання конвеєра агрегації для групування замовлень за клієнтом, фільтрації на основі загальної суми та отримання відповідної інформації про клієнта. Хоча це досяжно, це може бути більш багатослівним, ніж еквівалентний SQL-запит.

5. Складність розробки

PostgreSQL: вимагає попереднього визначення схеми, що може збільшити початкову складність розробки. Однак це також забезпечує надійну перевірку даних та зменшує ризик невідповідностей даних пізніше в циклі розробки.

MongoDB: пропонує більш гнучкий та швидкий процес розробки. Безсхемна природа дозволяє розробникам швидко повторювати та адаптуватися до змінних вимог. Однак це також вимагає більш ретельної перевірки даних та обробки помилок у коді програми.

Приклад: під час розробки нової функції, яка вимагає додавання нових атрибутів до моделі даних.

PostgreSQL: вимагає зміни схеми бази даних, що може включати простої та скрипти міграції.

MongoDB: Нові атрибути можна додавати до документів без необхідності змінювати схему, що дозволяє швидше розробляти та розгортати.

6. Спільнота та екосистема

PostgreSQL: має велику та активну спільноту з відкритим вихідним кодом. Він існує вже десятиліття і може похвалитися зрілою екосистемою інструментів, бібліотек та розширень. Ця велика підтримка спільноти надає достатньо ресурсів для усунення несправностей та розробки.

MongoDB: також має велику та активну спільноту, хоча вона відносно молодша за спільноту PostgreSQL. Він пропонує багатий набір драйверів та інструментів для різних мов програмування та фреймворків. MongoDB Atlas, повністю керована хмарна служба баз даних, надає зручну платформу для розгортання та управління кластерами MongoDB.

7. Вартість

PostgreSQL: Оскільки PostgreSQL з відкритим вихідним кодом, він безкоштовний для використання. Однак вам потрібно врахувати вартість інфраструктури, адміністрування та потенційно комерційної підтримки.

MongoDB: пропонує як безкоштовну версію з відкритим вихідним кодом (MongoDB Community Edition), так і комерційну версію (MongoDB Enterprise Advanced). MongoDB Atlas надає різні рівні цін відповідно до ваших потреб та використання.

Коли вибрати PostgreSQL

PostgreSQL – хороший вибір, коли:

• Цілісність даних має першорядне значення: програми, які потребують надійних властивостей ACID та узгодженості даних.
• Складні відносини між даними: програми з багатьма до багатьох відносинами та складними запитами.
• Переважно стандартизований SQL: знайомство з SQL та потреба у зрілій мові запитів.
• Чітко визначена схема: програми зі стабільною та чітко визначеною структурою даних.
• Приклади: Фінансові програми, платформи електронної комерції зі складними каталогами продуктів, системи управління запасами, ГІС (Географічні інформаційні системи) та аналіз наукових даних.

Коли вибрати MongoDB

MongoDB – хороший вибір, коли:

• Гнучкість та швидкість мають вирішальне значення: програми, які потребують гнучкої схеми та швидкої ітерації.
• Обробка неструктурованих або напівструктурованих даних: програми, які працюють з різними форматами даних, що розвиваються.
• Масштабованість є основною проблемою: програми, які потребують горизонтальної масштабованості для обробки великих обсягів даних та великого трафіку.
• Остаточна узгодженість прийнятна: програми, де достатньо остаточної узгодженості.
• Приклади: Системи керування контентом (CMS), платформи соціальних мереж, мобільні програми, збір даних IoT (Інтернет речей) та аналітика в реальному часі.

Приклади використання в різних галузях

Щоб додатково проілюструвати процес вибору, ось деякі приклади використання в різних галузях, що демонструють вибір бази даних та обґрунтування цього вибору:

1. Платформа електронної комерції (глобальний роздрібний продавець)

Сценарій: глобальному роздрібному продавцю потрібна база даних для керування каталогом продуктів, інформацією про клієнтів, замовленнями та запасами. Каталог великий і різноманітний, з товарами від одягу до електроніки та товарів для дому, кожен з різними атрибутами. Система вимагає високих можливостей обробки транзакцій та гарантованої узгодженості даних для управління замовленнями та платежами. Компанія працює в кількох країнах, що вимагає підтримки різних валют, мов та податкових правил.

Вибір: Гібридний підхід може бути найбільш підходящим.

• PostgreSQL: Використовується для основних транзакційних даних, таких як управління замовленнями, обробка платежів, облікові записи клієнтів та інвентаризація. Надійні властивості ACID забезпечують цілісність цих критичних бізнес-операцій.
• MongoDB: Використовується для каталогу продуктів, особливо для зберігання описів продуктів, оглядів та метаданих. Гнучка схема дозволяє легко додавати нові категорії продуктів та атрибути без необхідності змінювати схему бази даних. Це особливо корисно для керування локалізованою інформацією про продукт для різних регіонів.

2. Платформа соціальних мереж (міжнародна аудиторія)

Сценарій: Платформа соціальних мереж з'єднує мільйони користувачів у всьому світі. Система повинна обробляти величезний обсяг контенту, створеного користувачами (публікації, коментарі, лайки, поширення), оновлення в реальному часі та персоналізовані канали. Платформа повинна швидко масштабуватися, щоб розмістити нових користувачів та функції, зберігаючи високу доступність та чуйність. Підтримка кількох мов та культурних нюансів має вирішальне значення.

Вибір: MongoDB є сильним кандидатом завдяки своїй масштабованості та гнучкості.

• MongoDB: Зберігає профілі користувачів, публікації, коментарі та інші дані соціальних мереж. Документоорієнтована структура дозволяє легко зберігати та запитувати складні відносини між користувачами та вмістом. Горизонтальна масштабованість дозволяє платформі обробляти величезний обсяг даних та трафіку. Остаточна узгодженість прийнятна для таких функцій, як відображення кількості лайків або репостів.
• Рекомендації для глобальної аудиторії: Реалізуйте належні стратегії локалізації на рівні програми. Зберігайте мовні налаштування в профілях користувачів у MongoDB. Реалізуйте мережі доставки контенту (CDN), щоб кешувати контент ближче до користувачів у різних географічних регіонах. Забезпечте конфіденційність даних та відповідність таким нормам, як GDPR та CCPA.

3. Збір даних IoT та аналітика (глобальний проект Smart City)

Сценарій: проект розумного міста збирає дані з тисяч датчиків, розгорнутих по всьому місту, включаючи датчики трафіку, датчики навколишнього середовища та датчики громадської безпеки. Система повинна приймати та обробляти величезний потік даних у реальному часі, виконувати аналітику для виявлення тенденцій та закономірностей та надавати інформацію міським планувальникам та жителям. Система повинна бути стійкою до збоїв у мережі та втрати даних. Безпека та конфіденційність даних громадян мають першочергове значення.

Вибір: MongoDB добре підходить для обробки великого обсягу та швидкості даних IoT.

• MongoDB: Зберігає дані датчиків у форматі часових рядів. Гнучка схема дозволяє легко додавати нові типи датчиків та поля даних без необхідності змінювати схему бази даних. Конвеєр агрегації забезпечує потужну структуру для виконання аналітики в реальному часі та створення звітів.
• PostgreSQL (з розширенням TimescaleDB): альтернативне рішення з використанням PostgreSQL з розширенням TimescaleDB, спеціально розробленим для даних часових рядів. Це пропонує переваги SQL та властивості ACID для цілісності даних, водночас забезпечуючи ефективні запити та аналіз даних часових рядів.
• Рекомендації для глобального проекту: Реалізуйте надійне шифрування даних та механізми контролю доступу для захисту конфіденційних даних. Дотримуйтесь місцевих правил захисту даних. Переконайтеся, що система може обробляти різні формати даних та протоколи, які використовуються датчиками різних постачальників. Впроваджуйте політики управління даними для забезпечення якості та точності даних.

Гібридні підходи

У деяких випадках найкращим рішенням може бути гібридний підхід, що використовує як PostgreSQL, так і MongoDB, щоб використати їхні відповідні сильні сторони. Це дозволяє оптимізувати зберігання та обробку даних для різних аспектів вашої програми. Наприклад, ви можете використовувати PostgreSQL для транзакційних даних, які вимагають високої узгодженості, а MongoDB - для зберігання менш структурованих даних або для функцій, які потребують високої масштабованості.

Висновок

Вибір між PostgreSQL та MongoDB залежить від ваших конкретних вимог до проекту. Розгляньте такі фактори, як модель даних, узгодженість, масштабованість, потреби в запитах, складність розробки та вартість. PostgreSQL - це надійна та надійна RDBMS, ідеальна для програм, які вимагають високої цілісності даних та складних відносин. MongoDB - це гнучка та масштабована база даних NoSQL, яка добре підходить для обробки неструктурованих даних та великого трафіку. Ретельно оцініть свої потреби та зважте компроміси, щоб зробити найкращий вибір для своєї програми. Іноді гібридний підхід може запропонувати найкраще з обох світів.

Зрештою, «правильною» базою даних є та, яка найкраще відповідає потребам вашої програми та навичкам та досвіду вашої команди. Ретельно досліджуйте та тестуйте обидва варіанти, перш ніж прийняти остаточне рішення. Розгляньте можливість створення Proof of Concept (POC) з кожною базою даних, щоб оцінити їхню продуктивність та придатність для вашого конкретного випадку використання. Це допоможе вам зробити впевнений та обґрунтований вибір.