Warum wir von MongoDB zu PostgreSQL gewechselt sind

Wir sind aus mehreren Gründen von MongoDB zu PostgreSQL gewechselt. Zunächst stellten wir fest, dass MongoDB nicht so skalierbar war, wie wir es gerne hätten. Zweitens stellten wir fest, dass das von MongoDB angebotene Datenmodell nicht so flexibel war, wie wir es brauchten. Schließlich stellten wir fest, dass die MongoDB-Abfragesprache nicht so leistungsfähig war, wie wir es brauchten.

Wir sind sehr stolz auf die Tatsache, dass unser Service eine Verfügbarkeit von 99,99 % und Updates ohne Ausfallzeit bietet. Als es zu dieser Reise kam, habe ich JavaScript als unsere Standard-Programmiersprache gewählt. Obwohl wir schnell neue Funktionen hinzufügen konnten, kam es zu zeitweiligen Ausfallzeiten. Der Knockout Punch wurde dann veröffentlicht. Aufgrund der Anzahl von Microservices, Schemas und Microservices, die von über 40 Entwicklern erstellt wurden, begann unsere Codebasis fehl am Platz zu wirken. Der Tropfen, der das Fass zum Überlaufen gebracht hat, wurde mit der Einführung eines kritischen Feldes eingeführt, das für jedes Dokument in unserer wichtigsten Sammlung vorhanden sein muss. Zusätzlich zu den Millionen von Dokumenten in der Sammlung verschlechterte sich die Datenbankleistung durch diesen Prozess auf ein nicht akzeptables Niveau.

PostgreSQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das in Bezug auf seine SQL-Datenbank Oracle und MySQL ähnelt. PostgreSQL kann kostenlos verwendet werden. MongoDB enthält kein SQL oder Schema und ist eine JSON-Datenbank. MongoDB hat zum Beispiel eine kostenlose Version und kostenpflichtige Versionen sowohl für den gehosteten als auch für den Unternehmensgebrauch.

Postgre wird in Szenarien bevorzugt, in denen ein hohes Maß an Sicherheit erforderlich ist und die Transaktionsverarbeitung gut skaliert werden kann. MongoDB ist eine Art unstrukturierter Datenspeicher, der auf MongoDB ausgeführt wird. Für Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen sind NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer relativen Kinderschuhe nicht geeignet.

Warum sind wir von Nosql Mongodb zu Postgressql gewechselt?

Es gibt viele Gründe, warum wir von einer NoSQL-MongoDB-Datenbank zu einer PostgreSQL-Datenbank wechseln könnten. Einige dieser Gründe könnten Leistungsprobleme mit MongoDB, Schwierigkeiten bei der Arbeit mit MongoDB oder eine Präferenz für PostgreSQL gegenüber MongoDB sein. In unserem Fall haben wir uns aufgrund von Leistungsproblemen für den Wechsel zu PostgreSQL entschieden. Wir stellten fest, dass unsere MongoDB-Datenbank langsam und schwierig zu handhaben war, als unsere Daten wuchsen. PostgreSQL schien eine natürliche Wahl zu sein, da es sich um eine schnelle und leistungsstarke relationale Datenbank handelt.

Unternehmen, die darauf migrieren, müssen die Vorteile und Schwächen einer Open-Source-Datenbank gut verstehen. Trotz der Tatsache, dass MongoDB und Postgres unterschiedlich an Daten herangehen, haben sie viele Gemeinsamkeiten. In der folgenden Tabelle wird ein High-Level-Vergleich von Postgres und MongoDB gezeigt. Eine Skalierung von MongoDB ist grundsätzlich möglich, dazu ist jedoch eine Erweiterung für PostgreSQL erforderlich. Rollenbasierte Zugriffskontrolle ist in MongoDB und Postgres verfügbar, ebenso wie gängige Authentifizierungsmechanismen wie LDAP und Kerberos. Wenn Sie bereits ein bestehendes Datenmodell haben, an dem sich nicht viel ändern wird, sollten Sie PostgreSQL verwenden. Wenn MongoDB eine integrierte Skalierbarkeit erfordert, ist natives Sharding eine praktikable Option.

Eine relationale Datenbank gibt es schon seit geraumer Zeit und gilt als eine der zuverlässigsten Datenbanken auf dem Markt. Sie sind nicht so einfach zu bedienen wie NoSQL-Datenbanken und müssen in einem viel längeren Zeitraum erlernt werden. Da es einfach zu bedienen und effizient ist, ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die viele Daten speichern müssen.

Warum ist Postgresql besser als Mongodb?

Es gibt viele Gründe, warum PostgreSQL oft als besser als MongoDB angesehen wird. Erstens ist PostgreSQL eine relationale Datenbank, was bedeutet, dass sie Tabellen und Zeilen zum Speichern von Daten verwendet. Dies erleichtert das Abfragen von Daten und das Nachverfolgen von Datenbeziehungen erheblich. MongoDB hingegen ist eine nicht relationale Datenbank und verwendet JSON-ähnliche Dokumente zum Speichern von Daten. Dies kann die Nachverfolgung von Datenbeziehungen erschweren. Ein weiterer großer Unterschied besteht darin, dass PostgreSQL ACID-konform ist, während MongoDB dies nicht ist. Das bedeutet, dass PostgreSQL-Transaktionen garantiert atomar, konsistent, isoliert und dauerhaft sind. MongoDB hingegen bietet nur atomare Transaktionen auf Dokumentebene an. Darüber hinaus unterstützt PostgreSQL SQL, die am weitesten verbreitete Datenbankabfragesprache. MongoDB hingegen verwendet eine eigene Abfragesprache namens MongoDB Query Language (MQL). MQL wird nicht so häufig verwendet oder verstanden wie SQL, was die Arbeit für neue Entwickler erschweren kann. Insgesamt ist PostgreSQL ein robusteres und leistungsfähigeres Datenbanksystem als MongoDB. Es ist einfacher zu handhaben, weiter verbreitet und bietet mehr Funktionen und Garantien als MongoDB.

Das Postgres mit JSON-Framework wurde für einen ganzheitlicheren Ansatz für Benutzeranforderungen entwickelt, sodass es die meisten NoSQL-Workloads effektiver bewältigen kann. Hochvolumige Websites wie eBay, Amazon, Twitter und Facebook müssen über eine angemessene Skalierbarkeit und Verfügbarkeit verfügen, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Die Datenbank PostgreSQL speichert Daten in Zeilen und nicht in Spalten, während die Datenbank MongoDB Daten als Dokumente speichert. Die PostgreSQL 9.3-Plattform enthält eine Vielzahl nützlicher Funktionen, die sie zu einer robusten NoSQL-Datenbank machen, die in der Lage ist, Transaktionsdaten im JSON-Format zu verarbeiten und Felddateneinschränkungen zu speichern. Angenommen, wir hätten zum Beispiel immer einen Namen, der kein Leerzeichen, keine leere Beschreibung oder ein negatives Gehalt enthält. JSON ist dafür ein netter Typ und auch in Postgres enthalten. Mit definierten Operatoren können Sie einfach auf die Felder und Werte in JSON zugreifen.

Ich muss Felder zusätzlich zum ID-Feld validieren. Postgres prüft dies, indem es die Typdefinitionen in der Datenbank nachschlägt. Zum Schluss steht noch eine weitere Validierung an. Um verschieden zu sein, müssen die ID- und Namensfelder verschieden sein. Zwei Indizes sind ausreichend, um diese Aufgabe auszuführen.

Ein Vorteil von MongoDB gegenüber anderen Datenbanken für Data Warehousing und Analyse ist die Benutzerfreundlichkeit. MongoDB hat kein Schema zum Speichern von Daten, was für Data-Warehousing- und Datenanalyse-Workloads mit komplexen Schemas von Vorteil ist, deren Pflege viel Entwicklungszeit und Aufwand erfordert. NoSQL-Dokumentformat Das JSON-ähnliche Dokumentformat von MongoDB ermöglicht die Speicherung einer Vielzahl von Daten, was es für Daten nützlich macht, die einfach interpretiert und verarbeitet werden müssen. Das schemalose Design von MongoDB ermöglicht einfache Änderungen an in der Datenbank gespeicherten Daten, wodurch es einfacher wird, die erforderlichen Informationen zu erhalten, wenn sie benötigt werden. Datenbankskalierbarkeit : MongoDB kann zum Speichern von Daten verwendet werden, die von vielen Benutzern große Verarbeitungsmengen erfordern. Die JSON-Operationen von PostgreSQL sind häufiger als die von MongoDB. PostgreSQL übertrifft MongoDB in einer Vielzahl von Benchmarks, wenn es um JSON-Operationen geht. Allerdings gibt es einige Benchmarks, die einen Vorteil für beide Datenbanken zeigen. Im Gegensatz zu MongoDB ist PostgreSQL besser geeignet, komplexe JSON-Daten zu verarbeiten, weil es das kann. Die überlegenen Indizierungs- und Abfragefunktionen von PostgreSQL ermöglichen es andererseits, Daten aus JSON-Dokumenten schnell zu finden und abzurufen. MongoDB hat den Vorteil, dass es sowohl anpassungsfähig als auch agil ist. Das schemalose MongoDB-Design macht es einfach, in der Datenbank gespeicherte Daten zu ändern, was für Daten nützlich sein kann, die häufig aktualisiert werden müssen, oder in Situationen, in denen Änderungen schnell und einfach vorgenommen werden müssen. Während PostgreSQL MongoDB in Bezug auf JSON-Operationen übertrifft, kann es in einigen Fällen auch von Vorteil sein. MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für Daten, die nicht das gleiche Maß an Effizienz und Skalierbarkeit wie JSON-Daten erfordern.

Wann sollte ich Mongodb und Postgres verwenden?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten, da sie von vielen Faktoren abhängt. Im Allgemeinen ist MongoDB jedoch besser für den Umgang mit unstrukturierten Daten geeignet, während Postgres besser für strukturierte Daten geeignet ist. Wenn Sie sich nicht sicher sind, mit welcher Art von Daten Sie es zu tun haben, ist es normalerweise am besten, sich auf die Seite von MongoDB zu begeben.

Das Verständnis, warum Datenbanken notwendig sind, hilft bei der Auswahl einer Datenbankstruktur. Die Sitzungspersistenzfunktion einer Datenbank ermöglicht es Benutzern, sich anzumelden und über einen längeren Zeitraum angemeldet zu bleiben. Die Art der Daten, die Sie verwenden, hilft Ihnen bei der Bestimmung, welche Datenbank Ihren Daten- und Kundenanforderungen am besten gerecht wird. Im obigen Beispiel eines Einzelhandelsgeschäfts hätte eine computergestützte Datenbank möglicherweise die Produktivität gesteigert und den Umfang der manuellen Arbeit verringert. Eine Datenbank mit umfassendem Warenwirtschaftssystem hätte den technologischen Fortschritt des Unternehmens enorm beschleunigt. Sie können die beste Entscheidung darüber treffen, welche Datenbank für Ihre Daten und Kundenbedürfnisse am vorteilhaftesten ist, indem Sie diese Informationen systematisch organisieren.

PostgreSQL befindet sich seit Jahren in der Entwicklung und wurde umfangreichen Tests unterzogen. Es verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, die in einer Vielzahl von Anwendungen nützlich sein können. Viele Anwendungen erfordern laut PostgreSQL keine Transaktionen, und die Datenbank verfügt über viele Funktionen, die sie zu einer robusteren und zuverlässigeren Datenbank machen.

Warum ist Postgresql besser als Mongodb?

PostgreSQL besteht aus einer Reihe von Systemen, Architekturen und Syntax. Dokumentendatenbanken werden in drei Typen eingeteilt: MongoDB ist eine Dokumentendatenbank , PostgreSQL ist ein monolithisches Datenbankverwaltungssystem und Postgres ist ein SQL-Datenbankverwaltungssystem; Sowohl MongoDB als auch PostgreSQL verwenden BSON, während PostgreSQL SQL verwendet.

Ist Mongodb langsamer als Postgres?

Wie in der folgenden Grafik dargestellt, war PostgreSQL in verschiedenen Testszenarien zwischen 4 und 15 Mal schneller als MongoDB. Bei allen Benchmark-Typen gab es Hinweise darauf, dass der Leistungsvorteil gegenüber MongoDB größer wurde, als die Datensätze größer wurden als die verfügbare Speicherkapazität.