Perché siamo passati da MongoDB a PostgreSQL

Siamo passati da MongoDB a PostgreSQL per una serie di motivi. Innanzitutto, abbiamo scoperto che MongoDB non era così scalabile come vorremmo. In secondo luogo, abbiamo scoperto che il modello di dati offerto da MongoDB non era così flessibile di cui avevamo bisogno. Infine, abbiamo scoperto che il linguaggio di query MongoDB non era così potente come ci serviva.

Siamo estremamente orgogliosi del fatto che il nostro servizio fornisca una disponibilità del 99,99% e nessun aggiornamento dovuto al tempo di inattività. Quando si è trattato di questo viaggio, ho scelto JavaScript come linguaggio di programmazione predefinito. Sebbene avessimo la possibilità di aggiungere rapidamente nuove funzionalità, abbiamo iniziato a sperimentare tempi di inattività intermittenti. Il Knockout Punch è stato quindi rilasciato. A causa del numero di microservizi, schemi e microservizi creati da oltre 40 sviluppatori, la nostra base di codice ha iniziato a sembrare fuori luogo. La goccia che ha fatto traboccare il vaso è stata introdotta con l'introduzione di un campo critico che deve essere presente per ogni documento della nostra collezione più importante. Oltre ai milioni di documenti nella raccolta, le prestazioni del database sono peggiorate a un livello inaccettabile a seguito di questo processo.

PostgreSQL è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) simile a Oracle e MySQL in termini di database SQL. PostgreSQL può essere utilizzato gratuitamente. MongoDB non contiene alcun SQL o schema ed è un database JSON. MongoDB, ad esempio, ha una versione gratuita e versioni a pagamento sia per uso ospitato che aziendale.

Postgre è preferito negli scenari in cui è richiesta una sicurezza di alto livello e l'elaborazione delle transazioni si adatta bene. MongoDB è un tipo di archiviazione dati non strutturata che viene eseguita su MongoDB. I database NoSQL non sono adatti per applicazioni con elevati requisiti di sicurezza a causa della loro relativa infanzia.

Perché siamo passati da Nosql MongoDB a Postgressql?

Ci sono molte ragioni per cui potremmo passare da un database NoSQL MongoDB a un database PostgreSQL. Alcuni di questi motivi potrebbero includere problemi di prestazioni con MongoDB, difficoltà a lavorare con MongoDB o una preferenza per PostgreSQL rispetto a MongoDB. Nel nostro caso, abbiamo deciso di passare a PostgreSQL a causa di problemi di prestazioni. Stavamo scoprendo che il nostro database MongoDB stava diventando lento e difficile da utilizzare man mano che i nostri dati crescevano. PostgreSQL è sembrata una scelta naturale perché è un database relazionale veloce e potente .

È necessaria una buona comprensione dei vantaggi e dei difetti di un database open source per le organizzazioni che migrano verso di esso. Nonostante il fatto che MongoDB e Postgres si avvicinino ai dati in modo diverso, hanno molte somiglianze. Nella tabella seguente viene mostrato un confronto di alto livello tra Postgres e MongoDB. È intrinsecamente possibile ridimensionare MongoDB, ma per farlo è necessaria un'estensione per PostgreSQL. Il controllo degli accessi basato sui ruoli è disponibile in MongoDB e Postgres, oltre a meccanismi di autenticazione popolari come LDAP e Kerberos. Se hai già un modello di dati esistente che non cambierà molto, dovresti usare PostgreSQL. Se MongoDB richiede scalabilità integrata, lo sharding nativo è un'opzione praticabile.

Un database relazionale esiste da un po' di tempo ed è considerato uno dei database più affidabili sul mercato. Non sono facili da usare come i database NoSQL e devono essere insegnati in un periodo di tempo molto più lungo. Poiché è semplice da usare ed efficiente, MongoDB è una scelta eccellente per le aziende che devono archiviare molti dati.

Perché Postgresql è migliore di MongoDB?

Ci sono molte ragioni per cui PostgreSQL è spesso visto come migliore di MongoDB. Innanzitutto, PostgreSQL è un database relazionale, il che significa che utilizza tabelle e righe per archiviare i dati. Ciò rende molto più semplice interrogare i dati e tenere traccia delle relazioni tra i dati. MongoDB, d'altra parte, è un database non relazionale e utilizza documenti simili a JSON per archiviare i dati. Ciò può rendere più difficile il monitoraggio delle relazioni dati. Un'altra grande differenza è che PostgreSQL è compatibile con ACID, mentre MongoDB no. Ciò significa che le transazioni PostgreSQL sono garantite come atomiche, coerenti, isolate e durevoli. MongoDB, d'altra parte, offre solo transazioni atomiche a livello di documento. Inoltre, PostgreSQL supporta SQL, il linguaggio di query del database più utilizzato. MongoDB, d'altra parte, utilizza il proprio linguaggio di query chiamato MongoDB Query Language (MQL). MQL non è così ampiamente utilizzato o compreso come SQL, il che può rendere più difficile lavorare con i nuovi sviluppatori. Nel complesso, PostgreSQL è un sistema di database più robusto e potente di MongoDB. È più facile da usare, più ampiamente utilizzato e offre più funzionalità e garanzie rispetto a MongoDB.

Il framework Postgres con JSON è progettato per un approccio più olistico alle esigenze degli utenti, consentendogli di gestire la maggior parte dei carichi di lavoro NoSQL in modo più efficace. I siti Web ad alto volume come eBay, Amazon, Twitter e Facebook devono avere un'adeguata scalabilità e disponibilità per funzionare correttamente. Il database PostgreSQL memorizza i dati in righe anziché in colonne, mentre il database MongoDB archivia i dati come documenti. La piattaforma PostgreSQL 9.3 include una varietà di utili funzionalità che lo rendono un robusto database NoSQL in grado di gestire i dati transazionali in formato JSON e memorizzare i vincoli dei dati dei campi. Supponiamo che, ad esempio, avremmo sempre un nome che non contiene spazi vuoti, una descrizione vuota o uno stipendio negativo. JSON è un bel tipo per questo ed è incluso anche in Postgres. Con gli operatori definiti, puoi accedere facilmente ai campi e ai valori in JSON.

Devo convalidare i campi oltre al campo id. Postgres controlla questo cercando le definizioni dei tipi nel database. Infine, c'è un'altra convalida da fare. Per essere distinti, i campi id e name devono essere distinti. Due indici sono sufficienti per eseguire questa operazione.

Un vantaggio di MongoDB rispetto ad altri database per il data warehousing e l'analisi è la sua facilità d'uso. MongoDB non ha uno schema per l'archiviazione dei dati, il che è vantaggioso per i carichi di lavoro di data warehousing e analisi dei dati con schemi complessi che richiedono molto tempo di sviluppo e sforzi per essere mantenuti. Formato documento NoSQL Il formato documento simile a JSON di MongoDB consente l'archiviazione di una vasta gamma di dati, rendendolo utile per i dati che devono essere facilmente interpretati ed elaborati. Il design senza schema di MongoDB consente semplici modifiche ai dati archiviati nel database, semplificando l'ottenimento delle informazioni necessarie quando sono necessarie. Scalabilità del database : MongoDB può essere utilizzato per archiviare dati che richiedono grandi quantità di elaborazione da parte di molti utenti. Le operazioni JSON di PostgreSQL sono più comuni di quelle di MongoDB. PostgreSQL supera MongoDB in una varietà di benchmark quando si tratta di operazioni JSON. Tuttavia, ci sono alcuni benchmark che mostrano un vantaggio per entrambi i database. A differenza di MongoDB, PostgreSQL è più adatto a gestire dati JSON complessi perché può farlo. Le superiori capacità di indicizzazione e query di PostgreSQL, d'altro canto, gli consentono di trovare e recuperare rapidamente i dati dai documenti JSON. MongoDB ha il vantaggio di essere sia adattabile che agile. Il design senza schema di MongoDB semplifica la modifica dei dati archiviati nel database, il che può essere utile per i dati che devono essere aggiornati frequentemente o in situazioni in cui le modifiche devono essere apportate rapidamente e facilmente. Sebbene PostgreSQL superi MongoDB in termini di operazioni JSON, in alcuni casi può anche essere vantaggioso. MongoDB è una scelta eccellente per i dati che non richiedono lo stesso livello di efficienza e scalabilità dei dati JSON.

Quando dovrei usare MongoDB e Postgres?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda, in quanto dipende da una serie di fattori. Tuttavia, in generale, MongoDB è più adatto per la gestione di dati non strutturati, mentre Postgres è migliore per i dati strutturati. Se non sei sicuro del tipo di dati con cui hai a che fare, di solito è meglio sbagliare dalla parte di MongoDB.

Capire perché i database sono necessari aiuta nella selezione di una struttura di database. La funzione di persistenza della sessione di un database consente agli utenti di accedere e rimanere connessi per lunghi periodi di tempo. Il tipo di dati che stai utilizzando ti aiuterà a determinare quale database soddisferà maggiormente i tuoi dati e le esigenze del cliente. Nell'esempio precedente del negozio al dettaglio, un database computerizzato potrebbe aumentare la produttività e ridurre la quantità di lavoro manuale. Un database con un sistema completo di gestione dell'inventario avrebbe notevolmente accelerato il progresso tecnologico di questa azienda. Puoi prendere la decisione migliore su quale database sarà più vantaggioso per i tuoi dati e le esigenze del cliente organizzando tali informazioni in modo sistematico.

PostgreSQL è in sviluppo da anni ed è stato sottoposto a numerosi test. Ha una serie diversificata di funzionalità che possono essere utili in una varietà di applicazioni. Molte applicazioni, secondo PostgreSQL, non richiedono alcuna transazione e il database ha molte caratteristiche che lo rendono un database più robusto e affidabile.

Perché Postgresql è migliore di MongoDB?

PostgreSQL è costituito da un numero di sistemi, architetture e sintassi. I database di documenti sono classificati in tre tipi: MongoDB è un database di documenti , PostgreSQL è un sistema di gestione di database monolitico e Postgres è un sistema di gestione di database SQL; sia MongoDB che PostgreSQL utilizzano BSON, mentre PostgreSQL utilizza SQL.

MongoDB è più lento di Postgres?

Come mostrato nel grafico sottostante, PostgreSQL si è comportato da 4 a 15 volte più velocemente di MongoDB in vari scenari di test. In tutti i tipi di benchmark, è emerso che man mano che i set di dati aumentavano rispetto alla capacità di memoria disponibile, il vantaggio in termini di prestazioni rispetto a MongoDB aumentava.