Dlaczego przenieśliśmy się z MongoDB do PostgreSQL

Przenieśliśmy się z MongoDB do PostgreSQL z wielu powodów. Po pierwsze, stwierdziliśmy, że MongoDB nie jest tak skalowalny, jak byśmy tego chcieli. Po drugie, stwierdziliśmy, że model danych oferowany przez MongoDB nie był tak elastyczny, jak potrzebowaliśmy. Wreszcie stwierdziliśmy, że język zapytań MongoDB nie był tak potężny, jak potrzebowaliśmy.

Jesteśmy niezwykle dumni z faktu, że nasza usługa zapewnia 99,99% dostępności i brak przestojów w aktualizacjach. Jeśli chodzi o tę podróż, wybrałem JavaScript jako domyślny język programowania. Chociaż mieliśmy możliwość szybkiego dodawania nowych funkcji, zaczęły się pojawiać sporadyczne przestoje. Następnie wydano Knockout Punch. Ze względu na liczbę mikroserwisów, schematów i mikroserwisów tworzonych przez ponad 40 programistów, nasza baza kodów zaczęła wyglądać nie na miejscu. Kropla, która przelała krew w żyłach, została wprowadzona wraz z wprowadzeniem pola krytycznego, które musi być obecne w każdym dokumencie w naszym najważniejszym zbiorze. Oprócz milionów dokumentów w kolekcji, w wyniku tego procesu wydajność bazy danych spadła do niedopuszczalnego poziomu.

PostgreSQL to system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), który jest podobny do Oracle i MySQL pod względem bazy danych SQL. PostgreSQL może być używany za darmo. MongoDB nie zawiera żadnego SQL ani schematu i jest bazą danych JSON. Na przykład MongoDB ma bezpłatną wersję i płatne wersje zarówno do użytku hostowanego, jak i korporacyjnego.

Postgre jest preferowany w scenariuszach, w których wymagany jest wysoki poziom bezpieczeństwa, a przetwarzanie transakcji dobrze się skaluje. MongoDB to rodzaj nieustrukturyzowanego przechowywania danych, który jest uruchamiany w MongoDB. Bazy danych NoSQL nie nadają się do aplikacji o wysokich wymaganiach bezpieczeństwa ze względu na ich względny stopień zaawansowania.

Dlaczego przenieśliśmy się z Nosql Mongodb na Postgressql?

Istnieje wiele powodów, dla których możemy przejść z bazy danych NoSQL MongoDB do bazy PostgreSQL. Niektóre z tych powodów mogą obejmować problemy z wydajnością MongoDB, trudności w pracy z MongoDB lub preferowanie PostgreSQL zamiast MongoDB. W naszym przypadku zdecydowaliśmy się na przejście na PostgreSQL ze względu na problemy z wydajnością. Odkryliśmy, że nasza baza danych MongoDB stawała się powolna i trudna w obsłudze w miarę wzrostu ilości danych. PostgreSQL wydawał się naturalnym wyborem, ponieważ jest to szybka i potężna relacyjna baza danych .

Organizacje migrujące do bazy danych o otwartym kodzie źródłowym muszą dobrze rozumieć zalety i wady bazy danych typu open source . Pomimo tego, że MongoDB i Postgres inaczej podchodzą do danych, mają wiele podobieństw. W poniższej tabeli przedstawiono ogólne porównanie Postgres i MongoDB. Skalowanie MongoDB jest z natury możliwe, ale do tego wymagane jest rozszerzenie dla PostgreSQL. Kontrola dostępu oparta na rolach jest dostępna w MongoDB i Postgres, a także popularne mechanizmy uwierzytelniania, takie jak LDAP i Kerberos. Jeśli masz już istniejący model danych, który niewiele zmieni, powinieneś użyć PostgreSQL. Jeśli MongoDB wymaga wbudowanej skalowalności, natywny sharding jest realną opcją.

Relacyjna baza danych istnieje już od dłuższego czasu i jest uważana za jedną z najbardziej niezawodnych baz danych na rynku. Nie są tak łatwe w użyciu jak bazy danych NoSQL i trzeba się ich nauczyć w znacznie dłuższym okresie czasu. Ponieważ jest prosty w użyciu i wydajny, MongoDB jest doskonałym wyborem dla firm, które muszą przechowywać dużo danych.

Dlaczego Postgresql jest lepszy niż Mongodb?

Istnieje wiele powodów, dla których PostgreSQL jest często postrzegany jako lepszy niż MongoDB. Po pierwsze, PostgreSQL jest relacyjną bazą danych, co oznacza, że ​​używa tabel i wierszy do przechowywania danych. To znacznie ułatwia wykonywanie zapytań dotyczących danych i śledzenie relacji między danymi. Z drugiej strony MongoDB jest nierelacyjną bazą danych i używa dokumentów podobnych do JSON do przechowywania danych. Może to utrudnić śledzenie relacji danych. Kolejną dużą różnicą jest to, że PostgreSQL jest zgodny z ACID, podczas gdy MongoDB nie. Oznacza to, że transakcje PostgreSQL są atomowe, spójne, izolowane i trwałe. Z drugiej strony MongoDB oferuje transakcje atomowe tylko na poziomie dokumentu. Dodatkowo PostgreSQL obsługuje SQL, najczęściej używany język zapytań do baz danych. Z drugiej strony MongoDB używa własnego języka zapytań o nazwie MongoDB Query Language (MQL). MQL nie jest tak powszechnie używany ani rozumiany jak SQL, co może utrudniać pracę nowym programistom. Ogólnie rzecz biorąc, PostgreSQL jest bardziej niezawodnym i wydajnym systemem baz danych niż MongoDB. Jest łatwiejszy w obsłudze, szerzej używany i oferuje więcej funkcji i gwarancji niż MongoDB.

Platforma Postgres z JSON została zaprojektowana z myślą o bardziej holistycznym podejściu do potrzeb użytkowników, umożliwiając bardziej efektywną obsługę większości obciążeń NoSQL. Witryny o dużym wolumenie, takie jak eBay, Amazon, Twitter i Facebook, aby prawidłowo funkcjonować, muszą mieć odpowiednią skalowalność i dostępność. Baza danych PostgreSQL przechowuje dane w wierszach, a nie w kolumnach, podczas gdy baza danych MongoDB przechowuje dane jako dokumenty. Platforma PostgreSQL 9.3 zawiera wiele przydatnych funkcji, które czynią ją solidną bazą danych NoSQL zdolną do obsługi danych transakcyjnych w formacie JSON i przechowywania ograniczeń danych pól. Załóżmy, że na przykład zawsze mielibyśmy nazwę, która nie zawiera pustego miejsca, pustego opisu lub ujemnej pensji. JSON jest do tego dobrym typem i jest również zawarty w Postgresie. Dzięki zdefiniowanym operatorom możesz łatwo uzyskać dostęp do pól i wartości w formacie JSON.

Muszę sprawdzić poprawność pól oprócz pola id. Postgres sprawdza to, wyszukując definicje typów w bazie danych. Na koniec jeszcze jedna weryfikacja. Aby były odrębne, pola id i name muszą być różne. Do wykonania tego zadania wystarczą dwa indeksy.

Jedną z zalet MongoDB w porównaniu z innymi bazami danych do przechowywania i analizy danych jest łatwość użycia. MongoDB nie ma schematu do przechowywania danych, co jest korzystne w przypadku obciążeń związanych z magazynowaniem danych i analizą danych ze złożonymi schematami, których utrzymanie wymaga dużo czasu i wysiłku. Format dokumentu NoSQL Format dokumentu MongoDB podobny do formatu JSON umożliwia przechowywanie różnorodnego zakresu danych, dzięki czemu jest przydatny w przypadku danych, które muszą być łatwo interpretowane i przetwarzane. Bezschematowy projekt MongoDB umożliwia proste zmiany danych przechowywanych w bazie danych, ułatwiając uzyskiwanie potrzebnych informacji, gdy są potrzebne. Skalowalność bazy danych : MongoDB może służyć do przechowywania danych wymagających dużej ilości przetwarzania przez wielu użytkowników. Operacje JSON PostgreSQL są bardziej powszechne niż MongoDB. PostgreSQL przewyższa MongoDB w różnych testach porównawczych, jeśli chodzi o operacje JSON. Istnieją jednak testy porównawcze, które pokazują przewagę obu baz danych. W przeciwieństwie do MongoDB, PostgreSQL lepiej nadaje się do obsługi złożonych danych JSON, ponieważ może. Z drugiej strony doskonałe możliwości indeksowania i zapytań PostgreSQL pozwalają mu szybko znajdować i pobierać dane z dokumentów JSON. MongoDB ma tę zaletę, że jest zarówno elastyczny, jak i elastyczny. Bezschematowy projekt MongoDB ułatwia modyfikację danych przechowywanych w bazie danych, co może być przydatne w przypadku danych, które muszą być często aktualizowane lub w sytuacjach, w których zmiany muszą być wprowadzane szybko i łatwo. Chociaż PostgreSQL przewyższa MongoDB pod względem operacji JSON, w niektórych przypadkach może być również korzystny. MongoDB to doskonały wybór dla danych, które nie wymagają takiego samego poziomu wydajności i skalowalności jak dane JSON.

Kiedy powinienem używać Mongodb i Postgres?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od wielu czynników. Jednak ogólnie rzecz biorąc, MongoDB lepiej nadaje się do obsługi danych nieustrukturyzowanych, podczas gdy Postgres jest lepszy do danych ustrukturyzowanych. Jeśli nie masz pewności, z jakim typem danych masz do czynienia, zazwyczaj najlepiej jest wybrać MongoDB.

Zrozumienie, dlaczego bazy danych są niezbędne, pomaga w wyborze struktury bazy danych. Funkcja utrzymywania sesji bazy danych umożliwia użytkownikom logowanie się i pozostawanie zalogowanymi przez dłuższy czas. Rodzaj danych, których używasz, pomoże ci określić, która baza danych będzie najlepiej służyć twoim danym i wymaganiom klientów. W powyższym przykładzie sklepu detalicznego skomputeryzowana baza danych mogła zwiększyć produktywność i zmniejszyć ilość pracy ręcznej. Baza danych z kompleksowym systemem zarządzania zapasami znacznie przyspieszyłaby postęp technologiczny tej firmy. Możesz podjąć najlepszą decyzję o tym, która baza danych będzie najbardziej korzystna dla Twoich danych i potrzeb klientów, organizując te informacje w systematyczny sposób.

PostgreSQL jest rozwijany od lat i został poddany szeroko zakrojonym testom. Ma różnorodny zestaw funkcji, które mogą być przydatne w różnych zastosowaniach. Wiele aplikacji, według PostgreSQL, nie wymaga żadnych transakcji, a baza danych ma wiele cech, które czynią ją solidniejszą i niezawodną bazą danych.

Dlaczego Postgresql jest lepszy niż Mongodb?

PostgreSQL składa się z wielu systemów, architektur i składni. Bazy danych dokumentów dzielą się na trzy typy: MongoDB to baza danych dokumentów , PostgreSQL to monolityczny system zarządzania bazami danych, a Postgres to system zarządzania bazami danych SQL; zarówno MongoDB, jak i PostgreSQL używają BSON, podczas gdy PostgreSQL wykorzystuje SQL.

Czy Mongodb jest wolniejszy niż Postgres?

Jak pokazano na poniższym wykresie, PostgreSQL działał od 4 do 15 razy szybciej niż MongoDB w różnych scenariuszach testowych. We wszystkich typach testów porównawczych istniały dowody na to, że wraz ze wzrostem zbiorów danych w stosunku do dostępnej pojemności pamięci zwiększała się przewaga wydajności nad MongoDB.