Pourquoi nous sommes passés de MongoDB à PostgreSQL

Nous sommes passés de MongoDB à PostgreSQL pour plusieurs raisons. Tout d'abord, nous avons constaté que MongoDB n'était pas aussi évolutif que nous le souhaiterions. Deuxièmement, nous avons constaté que le modèle de données proposé par MongoDB n'était pas aussi flexible que nécessaire. Enfin, nous avons constaté que le langage de requête MongoDB n'était pas aussi puissant que nous en avions besoin.

Nous sommes extrêmement fiers du fait que notre service offre une disponibilité de 99,99 % et aucune mise à jour de temps d'arrêt. En ce qui concerne ce voyage, j'ai choisi JavaScript comme langage de programmation par défaut. Bien que nous ayons pu ajouter rapidement de nouvelles fonctionnalités, nous avons commencé à subir des temps d'arrêt intermittents. Le Knockout Punch est alors sorti. En raison du nombre de microservices, de schémas et de microservices créés par plus de 40 développeurs, notre base de code a commencé à sembler déplacée. La goutte qui a fait déborder le vase a été introduite avec l'introduction d'un champ critique qui doit être présent pour chaque document de notre collection la plus importante. En plus des millions de documents dans la collection, les performances de la base de données se sont détériorées à un niveau inacceptable à la suite de ce processus.

PostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) similaire à Oracle et MySQL en termes de base de données SQL. PostgreSQL peut être utilisé gratuitement. MongoDB ne contient aucun SQL ni schéma, et il s'agit d'une base de données JSON. MongoDB, par exemple, a une version gratuite et des versions payantes pour une utilisation hébergée et en entreprise.

Postgre est préféré dans les scénarios où une sécurité de haut niveau est requise et où le traitement des transactions évolue bien. MongoDB est un type de stockage de données non structuré exécuté sur MongoDB. Les bases de données NoSQL ne conviennent pas aux applications ayant des exigences de sécurité élevées en raison de leur relative jeunesse.

Pourquoi sommes-nous passés de Nosql Mongodb à Postgressql ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles nous pourrions passer d'une base de données NoSQL MongoDB à une base de données PostgreSQL. Certaines de ces raisons peuvent inclure des problèmes de performances avec MongoDB, des difficultés à travailler avec MongoDB ou une préférence pour PostgreSQL par rapport à MongoDB. Dans notre cas, nous avons décidé de passer à PostgreSQL en raison de problèmes de performances. Nous constations que notre base de données MongoDB devenait lente et difficile à utiliser à mesure que nos données augmentaient. PostgreSQL semblait être un choix naturel car il s'agit d'une base de données relationnelle rapide et puissante .

Une bonne compréhension des avantages et des défauts d'une base de données open source est nécessaire pour les organisations qui migrent vers celle-ci. Malgré le fait que MongoDB et Postgres abordent les données différemment, ils présentent de nombreuses similitudes. Dans le tableau ci-dessous, une comparaison de haut niveau de Postgres et MongoDB est présentée. Il est intrinsèquement possible de faire évoluer MongoDB, mais une extension pour PostgreSQL est nécessaire pour le faire. Le contrôle d'accès basé sur les rôles est disponible dans MongoDB et Postgres, ainsi que dans les mécanismes d'authentification populaires tels que LDAP et Kerberos. Si vous avez déjà un modèle de données existant qui ne changera pas beaucoup, vous devez utiliser PostgreSQL. Si MongoDB nécessite une évolutivité intégrée, le partitionnement natif est une option viable.

Une base de données relationnelle existe depuis un certain temps et est considérée comme l'une des bases de données les plus fiables du marché. Ils ne sont pas aussi faciles à utiliser que les bases de données NoSQL et doivent être enseignés sur une période de temps beaucoup plus longue. Parce qu'il est simple à utiliser et efficace, MongoDB est un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin de stocker beaucoup de données.

Pourquoi Postgresql est meilleur que Mongodb ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles PostgreSQL est souvent considéré comme meilleur que MongoDB. Premièrement, PostgreSQL est une base de données relationnelle, ce qui signifie qu'il utilise des tables et des lignes pour stocker des données. Cela facilite grandement l'interrogation des données et le suivi des relations entre les données. MongoDB, d'autre part, est une base de données non relationnelle et utilise des documents de type JSON pour stocker des données. Cela peut rendre les relations de données plus difficiles à suivre. Une autre grande différence est que PostgreSQL est conforme à ACID, alors que MongoDB ne l'est pas. Cela signifie que les transactions PostgreSQL sont garanties atomiques, cohérentes, isolées et durables. MongoDB, en revanche, ne propose que des transactions atomiques au niveau du document. De plus, PostgreSQL prend en charge SQL, le langage de requête de base de données le plus largement utilisé. MongoDB, d'autre part, utilise son propre langage de requête appelé MongoDB Query Language (MQL). MQL n'est pas aussi largement utilisé ou compris que SQL, ce qui peut compliquer la tâche des nouveaux développeurs. Dans l'ensemble, PostgreSQL est un système de base de données plus robuste et puissant que MongoDB. Il est plus facile à utiliser, plus largement utilisé et offre plus de fonctionnalités et de garanties que MongoDB.

Le framework Postgres avec JSON est conçu pour une approche plus holistique des besoins des utilisateurs, lui permettant de gérer plus efficacement la majorité des charges de travail NoSQL. Les sites Web à volume élevé tels qu'eBay, Amazon, Twitter et Facebook doivent avoir une évolutivité et une disponibilité adéquates pour fonctionner correctement. La base de données PostgreSQL stocke les données dans des lignes plutôt que dans des colonnes, tandis que la base de données MongoDB stocke les données sous forme de documents. La plate-forme PostgreSQL 9.3 comprend une variété de fonctionnalités utiles qui en font une base de données NoSQL robuste capable de gérer des données transactionnelles au format JSON et de stocker des contraintes de données de champs. Supposons que, par exemple, nous aurions toujours un nom qui ne contient pas d'espace vide, une description vide ou un salaire négatif. JSON est un bon type pour cela, et il est également inclus dans Postgres. Avec des opérateurs définis, vous pouvez facilement accéder aux champs et aux valeurs dans JSON.

Je dois valider des champs en plus du champ id. Postgres vérifie cela en recherchant les définitions de types dans la base de données. Enfin, il reste une validation à faire. Pour être distincts, les champs id et name doivent être distincts. Deux index suffisent pour effectuer cette tâche.

L'un des avantages de MongoDB par rapport aux autres bases de données pour l'entreposage et l'analyse de données est sa facilité d'utilisation. MongoDB n'a pas de schéma pour stocker les données, ce qui est avantageux pour les charges de travail d'entreposage et d'analyse de données avec des schémas complexes qui nécessitent beaucoup de temps de développement et d'efforts à maintenir. Format de document NoSQL Le format de document de type JSON de MongoDB permet le stockage d'une gamme variée de données, ce qui le rend utile pour les données qui doivent être facilement interprétées et traitées. La conception sans schéma de MongoDB permet des modifications simples des données stockées dans la base de données, ce qui facilite l'obtention des informations nécessaires lorsqu'elles sont requises. Évolutivité de la base de données : MongoDB peut être utilisé pour stocker des données qui nécessitent de grandes quantités de traitement par de nombreux utilisateurs. Les opérations JSON de PostgreSQL sont plus courantes que celles de MongoDB. PostgreSQL surpasse MongoDB dans une variété de benchmarks en ce qui concerne les opérations JSON. Cependant, certains points de repère montrent un avantage pour les deux bases de données. Contrairement à MongoDB, PostgreSQL est mieux adapté pour gérer des données JSON complexes car il le peut. Les capacités supérieures d'indexation et de requête de PostgreSQL, d'autre part, lui permettent de trouver et de récupérer rapidement des données à partir de documents JSON. MongoDB a l'avantage d'être à la fois adaptable et agile. La conception sans schéma de MongoDB simplifie la modification des données stockées dans la base de données, ce qui peut être utile pour les données qui doivent être mises à jour fréquemment ou dans des situations où des modifications doivent être apportées rapidement et facilement. Bien que PostgreSQL surpasse MongoDB en termes d'opérations JSON, il peut également être bénéfique dans certains cas. MongoDB est un excellent choix pour les données qui ne nécessitent pas le même niveau d'efficacité et d'évolutivité que les données JSON.

Quand dois-je utiliser Mongodb et Postgres ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car cela dépend d'un certain nombre de facteurs. Cependant, d'une manière générale, MongoDB est mieux adapté à la gestion des données non structurées, tandis que Postgres est meilleur pour les données structurées. Si vous n'êtes pas sûr du type de données avec lequel vous traitez, il est généralement préférable de pécher par excès de MongoDB.

Comprendre pourquoi les bases de données sont nécessaires aide à la sélection d'une structure de base de données. La fonctionnalité de persistance de session d'une base de données permet aux utilisateurs de se connecter et de rester connectés pendant de longues périodes. Le type de données que vous utilisez vous aidera à déterminer quelle base de données répondra le mieux à vos données et aux besoins de vos clients. Dans l'exemple du magasin de détail ci-dessus, une base de données informatisée pourrait avoir augmenté la productivité et réduit la quantité de travail manuel. Une base de données avec un système complet de gestion des stocks aurait grandement accéléré le progrès technologique de cette entreprise. Vous pouvez prendre la meilleure décision quant à la base de données qui sera la plus avantageuse pour vos données et les besoins de vos clients en organisant ces informations de manière systématique.

PostgreSQL est en développement depuis des années et a été soumis à des tests approfondis. Il dispose d'un ensemble diversifié de fonctionnalités qui peuvent être utiles dans une variété d'applications. Selon PostgreSQL, de nombreuses applications ne nécessitent aucune transaction et la base de données possède de nombreuses fonctionnalités qui en font une base de données plus robuste et plus fiable.

Pourquoi Postgresql est-il meilleur que Mongodb ?

PostgreSQL est composé d'un certain nombre de systèmes, d'architectures et de syntaxes. Les bases de données documentaires sont classées en trois types : MongoDB est une base de données documentaire , PostgreSQL est un système de gestion de base de données monolithique et Postgres est un système de gestion de base de données SQL ; MongoDB et PostgreSQL utilisent BSON, tandis que PostgreSQL utilise SQL.

Mongodb est-il plus lent que Postgres ?

Comme le montre le graphique ci-dessous, PostgreSQL a fonctionné entre 4 et 15 fois plus vite que MongoDB dans divers scénarios de test. Dans tous les types de benchmark, il y avait des preuves qu'à mesure que les ensembles de données devenaient plus grands que la capacité de mémoire disponible, l'avantage de performance par rapport à MongoDB augmentait.