Por qué nos mudamos de MongoDB a PostgreSQL

Pasamos de MongoDB a PostgreSQL por varias razones. Primero, descubrimos que MongoDB no era tan escalable como nos gustaría. En segundo lugar, descubrimos que el modelo de datos ofrecido por MongoDB no era tan flexible como necesitábamos. Finalmente, encontramos que el lenguaje de consulta de MongoDB no era tan poderoso como necesitábamos.

Estamos muy orgullosos del hecho de que nuestro servicio ofrece una disponibilidad del 99,99 % y actualizaciones sin tiempo de inactividad. Cuando se trataba de este viaje, elegí JavaScript como nuestro lenguaje de programación predeterminado. Aunque teníamos la capacidad de agregar rápidamente nuevas funciones, comenzamos a experimentar tiempos de inactividad intermitentes. Luego se lanzó el Knockout Punch. Debido a la cantidad de microservicios, esquemas y microservicios creados por más de 40 desarrolladores, nuestro código base comenzó a verse fuera de lugar. La gota que colmó el vaso se introdujo con la introducción de un campo crítico que debe estar presente para cada documento en nuestra colección más importante. Además de los millones de documentos de la colección, el rendimiento de la base de datos se deterioró a un nivel inaceptable como resultado de este proceso.

PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) que es similar a Oracle y MySQL en términos de su base de datos SQL. PostgreSQL se puede utilizar de forma gratuita. MongoDB no contiene ningún SQL o esquema, y ​​es una base de datos JSON. MongoDB, por ejemplo, tiene una versión gratuita y versiones de pago tanto para uso empresarial como alojado.

Se prefiere Postgre en escenarios donde se requiere seguridad de alto nivel y el procesamiento de transacciones escala bien. MongoDB es un tipo de almacenamiento de datos no estructurados que se ejecuta en MongoDB. Las bases de datos NoSQL no son adecuadas para aplicaciones con altos requisitos de seguridad debido a su relativa infancia.

¿Por qué nos mudamos de Nosql Mongodb a Postgressql?

Hay muchas razones por las que podríamos pasar de una base de datos NoSQL MongoDB a una base de datos PostgreSQL. Algunas de estas razones podrían incluir problemas de rendimiento con MongoDB, dificultades para trabajar con MongoDB o una preferencia por PostgreSQL sobre MongoDB. En nuestro caso, decidimos pasar a PostgreSQL debido a problemas de rendimiento. Descubrimos que nuestra base de datos MongoDB se estaba volviendo lenta y difícil de trabajar a medida que crecían nuestros datos. PostgreSQL parecía una opción natural porque es una base de datos relacional rápida y poderosa .

Se requiere una buena comprensión de los beneficios y defectos de una base de datos de código abierto para las organizaciones que migran a ella. A pesar de que MongoDB y Postgres abordan los datos de manera diferente, tienen muchas similitudes. En la siguiente tabla, se muestra una comparación de alto nivel de Postgres y MongoDB. Es intrínsecamente posible escalar MongoDB, pero se requiere una extensión para PostgreSQL para hacerlo. El control de acceso basado en roles está disponible en MongoDB y Postgres, así como en mecanismos de autenticación populares como LDAP y Kerberos. Si ya tiene un modelo de datos existente que no cambiará mucho, debe usar PostgreSQL. Si MongoDB requiere escalabilidad integrada, la fragmentación nativa es una opción viable.

Una base de datos relacional existe desde hace bastante tiempo y se considera una de las bases de datos más confiables del mercado. No son tan fáciles de usar como las bases de datos NoSQL y deben enseñarse en un período de tiempo mucho más largo. Debido a que es simple de usar y eficiente, MongoDB es una excelente opción para las empresas que necesitan almacenar una gran cantidad de datos.

¿Por qué Postgresql es mejor que Mongodb?

Hay muchas razones por las que PostgreSQL a menudo se considera mejor que MongoDB. Primero, PostgreSQL es una base de datos relacional, lo que significa que usa tablas y filas para almacenar datos. Esto hace que sea mucho más fácil consultar datos y realizar un seguimiento de las relaciones de datos. MongoDB, por otro lado, es una base de datos no relacional y utiliza documentos similares a JSON para almacenar datos. Esto puede hacer que las relaciones de datos sean más difíciles de rastrear. Otra gran diferencia es que PostgreSQL es compatible con ACID, mientras que MongoDB no lo es. Esto significa que se garantiza que las transacciones de PostgreSQL sean atómicas, consistentes, aisladas y duraderas. MongoDB, por otro lado, solo ofrece transacciones atómicas a nivel de documento. Además, PostgreSQL es compatible con SQL, el lenguaje de consulta de base de datos más utilizado. MongoDB, por otro lado, utiliza su propio lenguaje de consulta llamado MongoDB Query Language (MQL). MQL no se usa ni se entiende tan ampliamente como SQL, lo que puede dificultar el trabajo de los nuevos desarrolladores. En general, PostgreSQL es un sistema de base de datos más robusto y potente que MongoDB. Es más fácil trabajar con él, más utilizado y ofrece más funciones y garantías que MongoDB.

El marco Postgres con JSON está diseñado para un enfoque más holístico de las necesidades del usuario, lo que le permite manejar la mayoría de las cargas de trabajo NoSQL de manera más efectiva. Los sitios web de gran volumen como eBay, Amazon, Twitter y Facebook deben tener una escalabilidad y disponibilidad adecuadas para funcionar correctamente. La base de datos PostgreSQL almacena datos en filas en lugar de columnas, mientras que la base de datos MongoDB almacena datos como documentos. La plataforma PostgreSQL 9.3 incluye una variedad de características útiles que la convierten en una sólida base de datos NoSQL capaz de manejar datos transaccionales en formato JSON y almacenar restricciones de datos de campos. Supongamos que, por ejemplo, siempre tendríamos un nombre que no contiene un espacio vacío, una descripción vacía o un salario negativo. JSON es un buen tipo para esto y también está incluido en Postgres. Con operadores definidos, puede acceder fácilmente a los campos y valores en JSON.

Debo validar campos además del campo de identificación. Postgres verifica esto buscando las definiciones de tipos en la base de datos. Finalmente, queda una validación más. Para ser distintos, los campos de id y nombre deben ser distintos. Dos índices son suficientes para realizar esta tarea.

Una ventaja de MongoDB sobre otras bases de datos para almacenamiento y análisis de datos es su facilidad de uso. MongoDB no tiene un esquema para almacenar datos, lo que es ventajoso para las cargas de trabajo de almacenamiento y análisis de datos con esquemas complejos que requieren mucho tiempo de desarrollo y esfuerzo para mantener. Formato de documento NoSQL El formato de documento similar a JSON de MongoDB permite el almacenamiento de una amplia gama de datos, lo que lo hace útil para los datos que deben interpretarse y procesarse fácilmente. El diseño sin esquema de MongoDB permite cambios simples en los datos almacenados en la base de datos, lo que facilita la obtención de la información necesaria cuando se requiere. Escalabilidad de la base de datos: MongoDB se puede utilizar para almacenar datos que requieren grandes cantidades de procesamiento por parte de muchos usuarios. Las operaciones JSON de PostgreSQL son más comunes que las de MongoDB. PostgreSQL supera a MongoDB en una variedad de puntos de referencia cuando se trata de operaciones JSON. Sin embargo, hay algunos puntos de referencia que muestran una ventaja para ambas bases de datos. A diferencia de MongoDB, PostgreSQL es más adecuado para manejar datos JSON complejos porque puede hacerlo. Las capacidades superiores de indexación y consulta de PostgreSQL, por otro lado, le permiten encontrar y recuperar rápidamente datos de documentos JSON. MongoDB tiene la ventaja de ser tanto adaptable como ágil. El diseño sin esquema de MongoDB simplifica la modificación de los datos almacenados en la base de datos, lo que puede ser útil para los datos que deben actualizarse con frecuencia o en situaciones en las que los cambios deben realizarse de forma rápida y sencilla. Si bien PostgreSQL supera a MongoDB en términos de operaciones JSON, también puede ser beneficioso en algunos casos. MongoDB es una excelente opción para datos que no requieren el mismo nivel de eficiencia y escalabilidad que los datos JSON.

¿Cuándo debo usar Mongodb y Postgres?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de varios factores. Sin embargo, en términos generales, MongoDB es más adecuado para manejar datos no estructurados, mientras que Postgres es mejor para datos estructurados. Si no está seguro de qué tipo de datos está tratando, generalmente es mejor errar del lado de MongoDB.

Comprender por qué las bases de datos son ayudas necesarias en la selección de una estructura de base de datos. La función de persistencia de sesión de una base de datos permite a los usuarios iniciar sesión y permanecer conectados durante largos períodos de tiempo. El tipo de datos que está utilizando lo ayudará a determinar qué base de datos se adaptará mejor a sus datos y requisitos del cliente. En el ejemplo anterior de la tienda minorista, una base de datos computarizada podría haber aumentado la productividad y reducido la cantidad de trabajo manual. Una base de datos con un sistema integral de gestión de inventario habría acelerado en gran medida el progreso tecnológico de esta empresa. Puede tomar la mejor decisión sobre qué base de datos será más beneficiosa para sus datos y las necesidades de sus clientes organizando esa información de manera sistemática.

PostgreSQL ha estado en desarrollo durante años y se ha sometido a pruebas exhaustivas. Tiene un conjunto diverso de características que pueden ser útiles en una variedad de aplicaciones. Muchas aplicaciones, de acuerdo con PostgreSQL, no requieren ninguna transacción y la base de datos tiene muchas características que la convierten en una base de datos más robusta y confiable.

¿Por qué Postgresql es mejor que Mongodb?

PostgreSQL se compone de una serie de sistemas, arquitecturas y sintaxis. Las bases de datos de documentos se clasifican en tres tipos: MongoDB es una base de datos de documentos , PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos monolítico y Postgres es un sistema de gestión de bases de datos SQL; tanto MongoDB como PostgreSQL usan BSON, mientras que PostgreSQL emplea SQL.

¿Mongodb es más lento que Postgres?

Como se muestra en el siguiente gráfico, PostgreSQL se desempeñó entre 4 y 15 veces más rápido que MongoDB en varios escenarios de prueba. En todos los tipos de referencia, hubo evidencia de que a medida que los conjuntos de datos crecían más que la capacidad de memoria disponible, la ventaja de rendimiento sobre MongoDB se expandía.