Почему мы перешли с MongoDB на PostgreSQL

Мы перешли с MongoDB на PostgreSQL по ряду причин. Во-первых, мы обнаружили, что MongoDB не так масштабируема, как хотелось бы. Во-вторых, мы обнаружили, что модель данных, предлагаемая MongoDB, не настолько гибкая, как нам нужно. Наконец, мы обнаружили, что язык запросов MongoDB не такой мощный, как нам нужно.

Мы очень гордимся тем, что наш сервис обеспечивает доступность на уровне 99,99% и отсутствие простоев в обновлении. Когда дело дошло до этого путешествия, я выбрал JavaScript в качестве языка программирования по умолчанию. Хотя у нас была возможность быстро добавлять новые функции, у нас начались периодические простои. Затем был выпущен «Нокаутирующий удар». Из-за количества микросервисов, схем и микросервисов, созданных более чем 40 разработчиками, наша кодовая база стала выглядеть неуместно. Соломинка, сломавшая спину верблюда, была введена с введением критического поля, которое должно присутствовать для каждого документа в нашей самой важной коллекции. В дополнение к миллионам документов в коллекции производительность базы данных ухудшилась до неприемлемого уровня в результате этого процесса.

PostgreSQL — это система управления реляционными базами данных (RDBMS), которая похожа на Oracle и MySQL с точки зрения своей базы данных SQL. PostgreSQL можно использовать бесплатно. MongoDB не содержит SQL или схемы и представляет собой базу данных JSON. MongoDB, например, имеет бесплатную версию и платные версии как для хостинга, так и для корпоративного использования.

Postgre предпочтительнее в сценариях, где требуется высокий уровень безопасности и хорошо масштабируется обработка транзакций. MongoDB — это тип хранилища неструктурированных данных, работающий на MongoDB. Базы данных NoSQL не подходят для приложений с высокими требованиями к безопасности из-за их относительного младенчества.

Почему мы перешли с Nosql Mongodb на Postgressql?

Есть много причин, по которым мы можем перейти от базы данных NoSQL MongoDB к базе данных PostgreSQL. Некоторые из этих причин могут включать проблемы с производительностью при работе с MongoDB, трудности при работе с MongoDB или предпочтение PostgreSQL, а не MongoDB. В нашем случае мы решили перейти на PostgreSQL из-за проблем с производительностью. Мы обнаружили, что наша база данных MongoDB становится медленной и с ней становится трудно работать по мере роста наших данных. PostgreSQL казался естественным выбором, потому что это быстрая и мощная реляционная база данных .

Организации, переходящие на нее, должны хорошо понимать преимущества и недостатки базы данных с открытым исходным кодом . Несмотря на то, что MongoDB и Postgres по-разному подходят к данным, у них много общего. В таблице ниже показано высокоуровневое сравнение Postgres и MongoDB. По своей сути MongoDB можно масштабировать, но для этого требуется расширение для PostgreSQL. Управление доступом на основе ролей доступно в MongoDB и Postgres, а также в популярных механизмах аутентификации, таких как LDAP и Kerberos. Если у вас уже есть существующая модель данных, которая не сильно изменится, вам следует использовать PostgreSQL. Если для MongoDB требуется встроенная масштабируемость, нативное сегментирование является приемлемым вариантом.

Реляционная база данных существует уже довольно давно и считается одной из самых надежных баз данных на рынке. Их не так просто использовать, как базы данных NoSQL, и их нужно изучать в течение гораздо более длительного периода времени. Поскольку MongoDB проста в использовании и эффективна, это отличный выбор для предприятий, которым необходимо хранить много данных.

Почему Postgresql лучше, чем MongoDB?

Есть много причин, по которым PostgreSQL часто считают лучше, чем MongoDB. Во-первых, PostgreSQL — это реляционная база данных, что означает, что она использует таблицы и строки для хранения данных. Это значительно упрощает запрос данных и отслеживание отношений данных. MongoDB, с другой стороны, является нереляционной базой данных и использует документы, подобные JSON, для хранения данных. Это может затруднить отслеживание отношений данных. Еще одно большое отличие заключается в том, что PostgreSQL совместим с ACID, а MongoDB — нет. Это означает, что транзакции PostgreSQL гарантированно будут атомарными, непротиворечивыми, изолированными и надежными. MongoDB, с другой стороны, предлагает атомарные транзакции только на уровне документа. Кроме того, PostgreSQL поддерживает SQL, наиболее широко используемый язык запросов к базам данных. MongoDB, с другой стороны, использует свой собственный язык запросов, который называется MongoDB Query Language (MQL). MQL не так широко используется или понимается, как SQL, что может затруднить работу с ним для новых разработчиков. В целом, PostgreSQL — более надежная и мощная система баз данных, чем MongoDB. С ней проще работать, она более широко используется и предлагает больше возможностей и гарантий, чем MongoDB.

Платформа Postgres с JSON предназначена для более целостного подхода к потребностям пользователей, что позволяет более эффективно справляться с большинством рабочих нагрузок NoSQL. Веб-сайты с большими объемами, такие как eBay, Amazon, Twitter и Facebook, должны иметь достаточную масштабируемость и доступность для правильной работы. База данных PostgreSQL хранит данные в строках, а не в столбцах, тогда как база данных MongoDB хранит данные в виде документов. Платформа PostgreSQL 9.3 включает множество полезных функций, которые делают ее надежной базой данных NoSQL , способной обрабатывать транзакционные данные в формате JSON и хранить ограничения данных полей. Предположим, например, что у нас всегда будет имя, не содержащее пустого места, пустое описание или отрицательную зарплату. JSON — хороший тип для этого, и он также включен в Postgres. С помощью определенных операторов вы можете легко получить доступ к полям и значениям в JSON.

Я должен проверять поля в дополнение к полю идентификатора. Postgres проверяет это, просматривая определения типов в базе данных. Наконец, осталось еще одно подтверждение. Чтобы быть разными, поля id и name должны быть разными. Для выполнения этой задачи достаточно двух индексов.

Одним из преимуществ MongoDB перед другими базами данных для хранения и анализа данных является простота использования. MongoDB не имеет схемы для хранения данных, что выгодно для хранения данных и рабочих нагрузок анализа данных со сложными схемами, требующими много времени и усилий для поддержки разработки. Формат документа NoSQL Формат документа MongoDB, аналогичный JSON, позволяет хранить широкий спектр данных, что делает его полезным для данных, которые должны быть легко интерпретированы и обработаны. Безсхемный дизайн MongoDB позволяет легко вносить изменения в данные, хранящиеся в базе данных, что упрощает получение необходимой информации, когда она требуется. Масштабируемость базы данных : MongoDB можно использовать для хранения данных, требующих больших объемов обработки многими пользователями. Операции JSON в PostgreSQL более распространены, чем в MongoDB. PostgreSQL превосходит MongoDB в различных тестах, когда речь идет об операциях JSON. Однако есть несколько тестов, которые показывают преимущество обеих баз данных. В отличие от MongoDB, PostgreSQL лучше подходит для обработки сложных данных JSON, потому что может. С другой стороны, превосходные возможности индексации и запросов PostgreSQL позволяют быстро находить и извлекать данные из документов JSON. Преимущество MongoDB заключается в том, что она адаптируема и гибка. Безсхемный дизайн MongoDB упрощает изменение данных, хранящихся в базе данных, что может быть полезно для данных, которые необходимо часто обновлять, или в ситуациях, когда необходимо быстро и легко вносить изменения. Хотя PostgreSQL превосходит MongoDB с точки зрения операций JSON, в некоторых случаях он также может быть полезен. MongoDB — отличный выбор для данных, которые не требуют такого же уровня эффективности и масштабируемости, как данные JSON.

Когда я должен использовать MongoDB и Postgres?

На этот вопрос нет однозначного ответа, так как он зависит от ряда факторов. Однако, вообще говоря, MongoDB лучше подходит для обработки неструктурированных данных, а Postgres — для структурированных данных. Если вы не уверены, с каким типом данных имеете дело, обычно лучше ошибиться на стороне MongoDB.

Понимание того, почему необходимы базы данных, помогает в выборе структуры базы данных. Функция сохранения сеанса базы данных позволяет пользователям входить в систему и оставаться в ней в течение продолжительных периодов времени. Тип данных, которые вы используете, поможет вам определить, какая база данных лучше всего подходит для ваших данных и требований клиента. В приведенном выше примере розничного магазина компьютеризированная база данных могла бы повысить производительность и сократить объем ручной работы. База данных с комплексной системой управления запасами значительно ускорила бы технологический прогресс этой компании. Вы можете принять наилучшее решение о том, какая база данных будет наиболее полезной для ваших данных и потребностей клиентов, систематизировав эту информацию.

PostgreSQL разрабатывался в течение многих лет и подвергался всестороннему тестированию. Он имеет разнообразный набор функций, которые могут быть полезны в различных приложениях. Многие приложения, согласно PostgreSQL, не требуют никаких транзакций, а база данных имеет множество функций, которые делают ее более надежной и надежной.

Почему Postgresql лучше, чем MongoDB?

PostgreSQL состоит из ряда систем, архитектур и синтаксиса. Базы данных документов подразделяются на три типа: MongoDB — база данных документов , PostgreSQL — монолитная система управления базами данных и Postgres — система управления базами данных SQL; и MongoDB, и PostgreSQL используют BSON, тогда как PostgreSQL использует SQL.

MongoDB медленнее, чем Postgres?

Как показано на графике ниже, PostgreSQL работал от 4 до 15 раз быстрее, чем MongoDB в различных тестовых сценариях. Во всех типах тестов были доказательства того, что по мере того, как наборы данных превышали объем доступной памяти, преимущество в производительности над MongoDB увеличивалось.