Qual é a diferença entre o MongoDB e o PostgreSQL?
O MongoDB e o PostgreSQL são dois tipos diferentes de bancos de dados. O MongoDB é um banco de dados não relacional ou um banco de dados NoSQL com um modelo de dados flexível. Você pode armazenar todos os tipos de dados como documentos JSON para recuperação, replicação e análise rápidas. Por outro lado, o PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objetos que você pode usar para armazenar dados como tabelas com linhas e colunas. Ele oferece flexibilidade em tipos de dados, escalabilidade, simultaneidade e integridade de dados para dados estruturados.
Diferenças do modelo de dados: MongoDB vs. PostgreSQL
O MongoDB e o PostgreSQL são tipos diferentes de bancos de dados que têm modelos de dados distintos.
MongoDB
O MongoDB é um banco de dados de documentos que armazena dados como pares de chave-valor em documentos JSON. Cada documento pode conter vários tipos de dados, como matrizes, booleanos, números, strings e documentos aninhados. Ao usar o Binary JSON (BSON – JSON binário), o MongoDB mantém tipos de dados adicionais e processa os dados de forma eficiente. Com a flexibilidade de armazenamento de dados no MongoDB, você pode armazenar dados não estruturados, dinâmicos e em evolução.
O MongoDB organiza cada documento em coleções, com cada uma tendo um ObjectId exclusivo, que você usa para identificar um documento. A tabela a seguir mostra um exemplo de dados de clientes no MongoDB.
| customers:[ { customer_id: "1", name: “John Doe”, country: "United States" }, { customer_id: "2", age: “35” email: "[email protected]" }] |
PostgreSQL
Em contraste, o PostgreSQL é um Object-Relational Database Management System (ORDBMS – Sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objetos) que combina atributos orientados a objetos com recursos de banco de dados relacional. Em uma tabela, cada linha representa pontos de dados individuais e cada coluna define o tipo de informação que você armazena lá. O PostgreSQL é compatível com vários tipos de dados, como datas, texto, números inteiros e booleanos.
Ao contrário do MongoDB, o PostgreSQL usa um esquema predefinido para armazenar dados. Um esquema permite uma forte consistência e integridade dos dados, pois cada coluna contém um tipo de dados específico. No entanto, é menos flexível. Compartilhamos um exemplo na tabela a seguir.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
|
| 1 |
John Doe |
24 |
|
| 2 |
Jane Doe |
35 |
Diferenças arquitetônicas entre o Kafka e o PostgreSQL
O MongoDB e o PostgreSQL têm várias diferenças arquitetônicas.
Unidade básica de armazenamento
No MongoDB, a unidade básica de armazenamento é um documento JSON serializado. Um documento é uma estrutura de dados JSON que contém pares de valores-chave. Nesses pares, as chaves são cadeias de caracteres e os valores são tipos de dados. O MongoDB suporta vários tipos de dados, incluindo documentos aninhados, matrizes, cadeias de caracteres, datas, valores booleanos e números.
Diferentemente dos bancos de dados NoSQL, a unidade básica de armazenamento do PostgreSQL é uma linha, chamada de tupla. Cada tupla contém um único registro em um tipo de dados específico definido pela coluna. As tuplas podem armazenar números inteiros, cadeias de caracteres, datas, booleanos e muito mais. Além dos valores dos dados, cada tupla também contém metadados, como a chave primária, que identifica cada tupla em uma tabela.
Linguagem de consulta
O MongoDB usa a MongoDB Query Language (MQL), que permite que você interaja com a estrutura orientada a documentos do MongoDB. O MQL é rico em atributos e compatível com projeção, estruturas de agregação, consulta de documentos, pipelines de agregação, consultas geoespaciais e pesquisas de texto.
O PostgreSQL usa uma variante do SQL, chamada Postgres SQL, como sua linguagem de consulta. Embora semelhante ao SQL, ele tem atributos adicionais, como um sistema de tipos extensível, funções e herança. No entanto, o PostgreSQL ainda é compatível com o SQL padrão, então você também pode usar consultas SQL.
Indexação
Um índice é uma estrutura de dados que mapeia valores de uma ou mais colunas para uma localização física dos dados correspondentes no disco. Ele aumenta a eficiência das operações de recuperação de dados do banco de dados.
O MongoDB usa índices para otimizar a performance das consultas. Ele oferece suporte à indexação nos níveis de campo e de coleção. Ele oferece vários tipos de índices, como índices de B-tree, compostos, de texto, geoespaciais, com hash e agrupados.
O PostgreSQL também fornece vários tipos de índice, incluindo B-tree, hash, GIN, GiST e Sp-GiST. O comando create index cria um índice de B-tree por padrão.
Simultaneidade
A simultaneidade é a capacidade de um sistema de banco de dados gerenciar várias transações ao mesmo tempo. A simultaneidade permite que vários usuários acessem e modifiquem dados sem causar problemas de inconsistência ou conflitos.
O MongoDB tem mecanismos de controle de moeda que usam atomicidade em nível de documento e bloqueio positivo. Ele pressupõe que não haja conflitos entre a maioria das operações de gravação simultânea, o que permite que as pessoas modifiquem dados ao mesmo tempo sem adquirir bloqueios. Cada modificação é atômica. Isso significa que as operações são totalmente aplicadas ou não são aplicadas. Ele também cria um novo ID de revisão para o documento, o que permite que vários documentos com os mesmos dados existam simultaneamente.
O PostgreSQL também usa Multi-Version Concurrency Control (MVCC – Controle de simultaneidade multiversão) para gerenciar dados e transações simultâneas. O MVCC cria linhas separadas quando os usuários fazem alterações nos dados, o que garante que não haja conflitos entre as transações. Ele suporta esses níveis de isolamento: leitura não confirmada, leitura confirmada, serializável e leitura repetível. O PostgreSQL também usa Write-Ahead-Logging (WAL – Registro em log de antecipação de gravação), que registra todas as alterações em um banco de dados antes de gravá-las em um disco.
Disponibilidade
A disponibilidade garante que, mesmo durante uma interrupção do servidor, não haja tempo de inatividade dos dados. O MongoDB usa a replicação de nós primários, que duplica os dados em conjuntos de réplicas. Um único nó primário recebe as gravações e, em seguida, os nós secundários replicam esses dados. O MongoDB aciona automaticamente um failover que elege um novo nó primário se um nó primário ficar indisponível. Esses processos minimizam o tempo de inatividade do MongoDB.
Por outro lado, o PostgreSQL usa replicação lógica e de fluxo para garantir alta disponibilidade. A replicação lógica replica seletivamente tabelas ou subconjuntos de dados específicos. A replicação de streaming cria réplicas em espera que recebem alterações no banco de dados principal. Além disso, o PostgreSQL usa o PostgreSQL Automatic Failover (PAF – Failover automático do PostgreSQL) para alocar um novo primário se houver um evento de falha.
Escalabilidade
Tanto o PostgreSQL quanto o MongoDB usam uma forma de balanceamento de carga para distribuir uniformemente as operações de leitura em várias réplicas e, ao mesmo tempo, alcançar um alto grau de escalabilidade. Seus processos de arquitetura distribuída movem dados para melhorar a performance. Os dados se movem entre réplicas no PostgreSQL e entre partições no MongoDB.
O MongoDB também usa fragmentação e escalabilidade de leitura para garantir um alto nível de escalabilidade horizontal. A fragmentação distribui dados em várias partições, e cada fragmento contém um subconjunto de dados. A fragmentação distribui a workload de conjuntos de dados de alto tráfego em vários servidores. As réplicas secundárias podem lidar com operações de leitura, o que ajuda a distribuir a workload de leitura e a aumentar a performance.
O PostgreSQL também oferece particionamento, que divide tabelas grandes em partes menores e mais gerenciáveis. Você pode particionar com base em um hash, intervalo, lista ou outro critério.
Principais diferenças entre o MongoDB e o PostgreSQL
Além das principais diferenças de arquitetura e performance entre o MongoDB e o PostgreSQL, existem outras diferenças importantes.
Conformidade com ACID
O PostgreSQL garante que as transações sejam atômicas, consistentes, isoladas e duráveis (ACID). Ela promove altos níveis de consistência de dados. Como é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional, o PostgreSQL pode garantir que as transações sigam cada propriedade do ACID.
O MongoDB introduziu transações compatíveis com ACID a partir da versão 4.0. No entanto, você só usa isso em alguns cenários limitados, enquanto a conformidade com o ACID é uma parte essencial do PostgreSQL.
Relações de dados
No PostgreSQL, você pode definir relações entre tabelas usando chaves estrangeiras. Usando esse sistema, você pode realizar junções complicadas e formar relações entre tabelas. Essa função é especialmente útil quando você consulta dados em várias tabelas, usando as relações que você define para conectar conjuntos de dados.
O MongoDB é um banco de dados NoSQL que não usa relações predefinidas entre coleções. O MongoDB usa a desnormalização, que incorpora dados relacionados em documentos. A desnormalização ajuda a otimizar as operações de leitura, pois todos os dados necessários para uma consulta estarão presentes nesse documento. Esse sistema minimiza a necessidade de unir dados.
Suporte da comunidade
A comunidade do PostgreSQL vem crescendo desde seu lançamento em 1996. Tem uma forte comunidade de código aberto com muitas bibliotecas de suporte do PostgreSQL, ferramentas, extensões e suporte geral disponíveis.
Embora o MongoDB não tenha o mesmo nível de maturidade da comunidade, ele oferece drivers para muitas linguagens de programação. Há muita comunidade e ajuda para ajudá-lo a interagir com o MongoDB usando uma de suas linguagens de programação preferidas.
Quando usar o MongoDB ou o PostgreSQL
Seus dados determinam em grande parte a escolha entre o MongoDB e o PostgreSQL.
Casos de uso do MongoDB
O MongoDB é um banco de dados NoSQL com um modelo de dados flexível, alta performance e escalabilidade horizontal eficaz. Os exemplos a seguir são casos de uso do MongoDB.
Sistemas de gerenciamento de conteúdo
O MongoDB pode armazenar e recuperar dados não estruturados, como imagens, vídeos e textos. Ele pode consultar e recuperar conteúdo rapidamente e lidar com muitas operações simultâneas de leitura e gravação. Isso o torna uma boa opção para aplicações de gerenciamento de conteúdo de alto tráfego.
Banco de dados transacional
A escalabilidade horizontal e a alta disponibilidade do MongoDB significam que ele é ideal para lidar com dados transacionais em sistemas financeiros.
Análise de fluxo
Alta escalabilidade, particionamento horizontal e esquema flexível tornam o MongoDB útil para aplicações de streaming de dados, como plataformas de Internet das Coisas (IoT) e análises em tempo real.
Casos de uso do PostgreSQL
O sistema estruturado e rico em atributos do PostgreSQL ajuda a dar suporte a casos de uso como os exemplos a seguir.
Data warehouse
O PostgreSQL pode lidar com junções complexas, delinear relacionamentos e consultar dados rapidamente. Como é estruturado, ele pode processar grandes volumes de dados e fornecer rapidamente informações e análises avançadas. Esses atributos também permitem que ele se integre bem às ferramentas de inteligência de negócios e funcione de forma eficaz como um data warehouse.
Aplicações Web e de comércio eletrônico
Como o PostgreSQL é semelhante aos bancos de dados SQL, ele oferece conformidade com ACID. É confiável para processar transações e garantir a consistência de dados. As consultas e indexações complexas do PostgreSQL oferecem alta performance para empresas que precisam processar pedidos, autenticar usuários e gerenciar inventário.
Conexões flexíveis
O hub de dados federado do PostgreSQL permite que ele se conecte a vários armazenamentos de dados, incluindo bancos de dados não relacionais e relacionais. O PostgreSQL usa suporte a JSON e wrappers de dados externos para conectar e acessar outros sistemas de banco de dados. Esses atributos permitem que ele funcione com um ambiente de banco de dados poliglota, o que significa que é bom para indústrias complexas que desejam otimizar seu armazenamento.
Resumo das diferenças: MongoDB vs. PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Modelagem de dados |
O MongoDB processa dados como documentos semelhantes a JSON em coleções. |
O PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objetos que usa tabelas, linhas e colunas para armazenar dados. |
| Unidade básica de armazenamento |
Documentos JSON serializados. |
Linhas, chamadas de tuplas. |
| Indexação |
O MongoDB indexa no nível do campo e da coleção e usa índices B-tree, compostos, de texto, geoespaciais, com hash e agrupados. |
O PostgreSQL comporta os tipos de índice B-tree, hash, GIN, GiST e Sp-GiST. |
| Linguagem de consulta |
O MongoDB usa a MongoDB Query Language (MQL – Linguagem de consulta MongoDB). |
O PostgreSQL usa uma variante de SQL que é compatível com consultas SQL padrão. |
| Simultaneidade |
O MongoDB usa mecanismos de controle de moeda, atomicidade em nível de documento, bloqueio positivo e MVCC para oferecer simultaneidade. |
O PostgreSQL usa MVCC, instantâneos de dados, níveis flexíveis de isolamento e detecção de impasses para fornecer simultaneidade. |
| Disponibilidade |
O MongoDB usa replicação de nós primários e nós secundários para oferecer disponibilidade. Ele pode lidar com fluxos de trabalho transacionais. |
O PostgreSQL usa replicação lógica e de fluxo, além de PAF, para oferecer disponibilidade. Ele pode processar um alto volume de dados simultaneamente. |
| Escalabilidade |
O MongoDB usa fragmentação, escalabilidade de leitura e balanceamento automático de dados para oferecer escalabilidade horizontal. |
O PostgreSQL usa balanceamento de carga, ferramentas de agrupamento de conexões e particionamento para oferecer escalabilidade. |
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