PostgreSQL vs MongoDB：为您的需求选择正确的数据库

为任何软件项目选择正确的数据库都是一个关键的决定。 数据库是整个应用程序的基础，影响性能、可伸缩性、可维护性，甚至影响开发过程本身。 两种流行的选择是 PostgreSQL 和 MongoDB，它们各自提供独特的优势并迎合不同的需求。 本文提供了详细的比较，以帮助您做出明智的决定。

了解关系型 (SQL) vs 文档型 (NoSQL) 数据库

PostgreSQL 是一个关系型数据库管理系统 (RDBMS)，通常被称为 SQL 数据库。 另一方面，MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，属于文档数据库。 了解这两种范式之间的基本区别至关重要。

关系型数据库 (PostgreSQL)

关系型数据库将数据存储在带有行和列的表中。 表之间的关系是使用外键定义的。 这种结构化方法强制执行数据完整性和一致性。 主要特征包括：

• 结构化数据：数据遵循预定义的模式。
• ACID 属性：事务是原子性、一致性、隔离性和持久性的，确保数据可靠性。
• SQL：使用结构化查询语言 (SQL) 进行查询和数据操作。
• 数据完整性：实施约束和关系以保持数据准确性。

文档数据库 (MongoDB)

文档数据库将数据存储在集合中的类似 JSON 的文档中。 它们提供更大的灵活性和可伸缩性，尤其适用于处理非结构化或半结构化数据。 主要特征包括：

• 非结构化或半结构化数据：数据可以是无模式的或具有灵活的模式。
• BASE 属性：优先考虑可用性、软状态和最终一致性。
• 类似 JSON 的文档：数据以 BSON（二进制 JSON）格式存储。
• 可伸缩性：专为水平可伸缩性而设计，可处理大量数据。

详细比较：PostgreSQL vs MongoDB

让我们深入探讨各个因素的详细比较：

1. 数据模型和模式

PostgreSQL：采用刚性、定义明确的模式。 您必须预先定义表的结构，包括数据类型和约束。 这确保了数据一致性和完整性。 稍后更改模式可能很复杂，需要迁移。

MongoDB：提供灵活的模式。 集合中的每个文档都可以具有不同的结构。 这对于具有不断发展的数据需求或处理不同数据源的应用程序来说是有利的。 但是，它也使应用程序承担更多处理数据验证和一致性的责任。

示例：考虑一个存储产品信息的电子商务应用程序。

PostgreSQL：您将定义产品、类别、属性等的表，它们之间具有严格的关系。 每个产品记录都将具有一组定义的属性（名称、描述、价格等），并具有特定的数据类型。 这提供了强大的数据完整性，并能够根据这些属性进行有效查询。

MongoDB：您可以将每个产品存储为具有其属性的文档。 不同类别中的产品可以具有不同的属性，而无需更改模式。 例如，一本书可能具有“作者”和“ISBN”等属性，而一件衬衫可能具有“尺码”和“颜色”。 在处理具有不同属性的各种产品时，这种灵活性是有益的。

2. 数据一致性和事务

PostgreSQL：提供强大的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证。 事务可靠，即使在出现故障时也能确保数据一致性。 这使其适用于需要高数据完整性的应用程序，例如金融系统或库存管理。

MongoDB：优先考虑可用性和可伸缩性，而不是严格的一致性。 它提供 BASE（基本可用、软状态、最终一致）属性。 虽然它支持事务，但它们通常更复杂，并且会影响性能。 这种权衡对于最终一致性就足够的应用程序是可以接受的，例如社交媒体平台或内容管理系统。

示例：考虑一个在帐户之间转移资金的银行应用程序。

PostgreSQL：ACID 属性确保事务完全完成（从一个帐户中扣除资金并记入另一个帐户）或完全回滚（如果发生任何错误），从而防止数据不一致。

MongoDB：虽然 MongoDB 支持事务，但在高度分布式环境中保证与 PostgreSQL 相同级别的一致性需要仔细的设计和配置。 可能会有一小段时期，数据在所有副本中并未完全一致。

3. 可伸缩性和性能

PostgreSQL：可以垂直扩展（增加单个服务器的资源）和水平扩展（使用分片或复制等技术）。 但是，与 MongoDB 相比，水平扩展的设置和管理可能更复杂。

MongoDB：专为水平可伸缩性而设计。 可以通过向集群添加更多服务器来轻松扩展。 其面向文档的结构和分片功能使其非常适合处理大量数据和高流量负载。

示例：考虑一个处理数百万用户和帖子的社交媒体平台。

PostgreSQL：扩展以处理如此大量的数据和流量需要仔细的数据库设计、优化和潜在的分片。 虽然有可能，但需要大量的努力和专业知识。

MongoDB：可以通过向集群添加更多服务器来更轻松地进行扩展，从而在多台机器之间分配数据和工作负载。 这使其适合处理大型社交媒体平台不断增长的需求。

4. 查询和数据操作

PostgreSQL：使用 SQL，这是一种用于查询和操作数据的强大且标准化的语言。 SQL 提供了广泛的功能，包括连接、聚合和复杂过滤。 SQL 周围成熟的生态系统还为数据分析和报告提供了大量工具和库。

MongoDB：使用基于 JSON 的灵活查询语言。 虽然它提供了强大的查询功能，但对于复杂的连接和聚合来说，它可能不如 SQL 具有表现力。 但是，MongoDB 的聚合管道为数据转换和分析提供了强大的框架。

示例：考虑查询数据以查找过去一个月内下了订单超过一定金额的所有客户。

PostgreSQL：这可以使用 SQL 查询轻松实现，该查询在 `customers` 和 `orders` 表之间进行连接，以及过滤和聚合函数。

MongoDB：这需要使用聚合管道按客户分组订单，根据总金额进行过滤，并检索相应的客户信息。 虽然可以实现，但它可能比等效的 SQL 查询更冗长。

5. 开发复杂性

PostgreSQL：需要预先定义模式，这会增加初始开发复杂性。 但是，它还提供了强大的数据验证，并降低了开发周期后期出现数据不一致的风险。

MongoDB：提供更灵活和敏捷的开发流程。 无模式特性允许开发人员快速迭代并适应不断变化的需求。 但是，它也需要在应用程序代码中进行更仔细的数据验证和错误处理。

示例：开发一个需要在数据模型中添加新属性的新功能时。

PostgreSQL：需要更改数据库模式，这可能涉及停机时间和迁移脚本。

MongoDB：可以在不更改模式的情况下将新属性添加到文档，从而实现更快的开发和部署。

6. 社区和生态系统

PostgreSQL：拥有庞大且活跃的开源社区。 它已经存在数十年，并且拥有成熟的工具、库和扩展生态系统。 这种广泛的社区支持为故障排除和开发提供了充足的资源。

MongoDB：也有一个庞大且活跃的社区，尽管它相对于 PostgreSQL 社区来说比较年轻。 它为各种编程语言和框架提供了丰富的驱动程序和工具集。 MongoDB Atlas，一项完全托管的云数据库服务，为部署和管理 MongoDB 集群提供了便捷的平台。

7. 成本

PostgreSQL：作为开源，PostgreSQL 可以免费使用。 但是，您需要考虑基础设施、管理和潜在的商业支持的成本。

MongoDB：提供免费的开源版本（MongoDB Community Edition）和商业版本（MongoDB Enterprise Advanced）。 MongoDB Atlas 根据您的需求和使用情况提供各种定价层。

何时选择 PostgreSQL

PostgreSQL 是一个不错的选择，当：

• 数据完整性至关重要：需要强大 ACID 属性和数据一致性的应用程序。
• 数据之间的复杂关系：具有多对多关系和复杂查询的应用程序。
• 首选标准化 SQL：熟悉 SQL 并需要成熟的查询语言。
• 定义良好的模式：具有稳定且定义良好的数据结构的应用程序。
• 示例：金融应用程序、具有复杂产品目录的电子商务平台、库存管理系统、GIS（地理信息系统）和科学数据分析。

何时选择 MongoDB

MongoDB 是一个不错的选择，当：

• 灵活性和敏捷性至关重要：需要灵活模式和快速迭代的应用程序。
• 处理非结构化或半结构化数据：处理多样化和不断发展的数据格式的应用程序。
• 可伸缩性是主要关注点：需要水平可伸缩性以处理大量数据和高流量负载的应用程序。
• 最终一致性是可以接受的：最终一致性就足够的应用程序。
• 示例：内容管理系统 (CMS)、社交媒体平台、移动应用程序、物联网 (IoT) 数据收集和实时分析。

不同行业的用例示例

为了进一步说明选择过程，以下是跨不同行业的一些用例，展示了数据库选择及其背后的基本原理：

1. 电子商务平台（全球零售商）

场景：一家全球零售商需要一个数据库来管理其产品目录、客户信息、订单和库存。 目录庞大且多样化，产品从服装到电子产品再到家居用品，每种产品都有不同的属性。 该系统需要高事务处理能力，并保证订单管理和付款的数据一致性。 该公司在多个国家/地区运营，需要支持不同的货币、语言和税收法规。

选择：混合方法可能是最合适的。

• PostgreSQL：用于核心事务数据，例如订单管理、付款处理、客户帐户和库存。 强大的 ACID 属性可确保这些关键业务运营的完整性。
• MongoDB：用于产品目录，尤其是用于存储产品描述、评论和元数据。 灵活的模式允许轻松添加新的产品类别和属性，而无需更改数据库模式。 这对于管理不同地区的本地化产品信息特别有用。

2. 社交媒体平台（国际受众）

场景：一个社交媒体平台连接着全球数百万用户。 该系统需要处理大量的用户生成内容（帖子、评论、点赞、分享）、实时更新和个性化 Feed。 该平台需要快速扩展以适应新用户和功能，同时保持高可用性和响应速度。 支持多种语言和文化细微差别至关重要。

选择：MongoDB 是一个强大的候选者，因为它具有可伸缩性和灵活性。

• MongoDB：存储用户个人资料、帖子、评论和其他社交媒体数据。 面向文档的结构允许轻松存储和查询用户和内容之间的复杂关系。 水平可伸缩性使平台能够处理大量数据和流量。 对于显示点赞或分享数量等功能，最终一致性是可以接受的。
• 国际受众的注意事项：在应用层实施适当的本地化策略。 将语言偏好存储在 MongoDB 内的用户个人资料中。 实施内容交付网络 (CDN)，以将内容缓存到不同地理区域的用户附近。 确保数据隐私并遵守 GDPR 和 CCPA 等法规。

3. 物联网数据收集和分析（全球智慧城市项目）

场景：一个智慧城市项目从部署在整个城市中的数千个传感器收集数据，包括交通传感器、环境传感器和公共安全传感器。 该系统需要摄取和处理大量实时数据流，执行分析以识别趋势和模式，并为城市规划者和居民提供见解。 该系统必须能够抵御网络中断和数据丢失。 公民数据的安全和隐私至关重要。

选择：MongoDB 非常适合处理物联网数据的高容量和高速度。

• MongoDB：以时间序列格式存储传感器数据。 灵活的模式允许轻松添加新的传感器类型和数据字段，而无需更改数据库模式。 聚合管道为执行实时分析和生成报告提供了强大的框架。
• PostgreSQL（带 TimescaleDB 扩展）：使用 PostgreSQL 和 TimescaleDB 扩展的替代解决方案，专为时间序列数据而设计。 这提供了 SQL 和 ACID 属性的好处以确保数据完整性，同时仍然提供对时间序列数据的有效查询和分析。
• 全球项目的注意事项：实施强大的数据加密和访问控制机制以保护敏感数据。 遵守当地的数据隐私法规。 确保系统能够处理来自不同供应商的传感器使用的不同数据格式和协议。 实施数据治理策略以确保数据质量和准确性。

混合方法

在某些情况下，最佳解决方案可能是一种混合方法，同时使用 PostgreSQL 和 MongoDB 来利用它们各自的优势。 这允许您针对应用程序的不同方面优化数据存储和处理。 例如，您可以将 PostgreSQL 用于需要强一致性的事务数据，并将 MongoDB 用于存储结构较少的数据或用于需要高可伸缩性的功能。

结论

在 PostgreSQL 和 MongoDB 之间进行选择取决于您的具体项目要求。 考虑数据模型、一致性、可伸缩性、查询需求、开发复杂性和成本等因素。 PostgreSQL 是一个强大而可靠的 RDBMS，非常适合需要强大数据完整性和复杂关系的应用程序。 MongoDB 是一个灵活且可伸缩的 NoSQL 数据库，非常适合处理非结构化数据和高流量负载。 仔细评估您的需求并权衡利弊，为您的应用程序做出最佳选择。 有时，混合方法可以提供两全其美的效果。

最终，“正确”的数据库是能最好地满足您的应用程序的需求以及您的团队的技能和专业知识的数据库。 在做出最终决定之前，请彻底研究并测试这两个选项。 考虑使用每个数据库构建一个概念验证 (POC)，以评估它们的性能以及它们对您的特定用例的适用性。 这将帮助您做出自信而明智的选择。