Was ist der Unterschied zwischen MongoDB und PostgreSQL?

MongoDB und PostgreSQL weisen mehrere architektonische Unterschiede auf.

Grundeinheit des Speichers

In MongoDB ist die grundlegende Speichereinheit ein serialisiertes JSON-Dokument. Ein Dokument ist eine JSON-Datenstruktur, die Schlüssel-Wert-Paare enthält. In diesen Paaren sind Schlüssel Zeichenketten und die Werte Datentypen. MongoDB unterstützt verschiedene Datentypen, darunter verschachtelte Dokumente, Arrays, Zeichenketten, Datumsangaben, boolesche Werte und Zahlen.

Im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken ist die grundlegende Speichereinheit von PostgreSQL eine Zeile, die als Tupel bezeichnet wird. Jedes Tupel enthält einen einzelnen Datensatz unter einem bestimmten Datentyp, den die Spalte definiert. Tupel können Ganzzahlen, Zeichenketten, Datumswerte, boolesche Werte und mehr speichern. Neben den Datenwerten enthält jedes Tupel auch Metadaten wie den Primärschlüssel, der jedes Tupel innerhalb einer Tabelle identifiziert.

Abfragesprache

MongoDB verwendet MongoDB Query Language (MQL), mit der Sie mit der dokumentenorientierten Struktur von MongoDB interagieren können. MQL ist reich an Features und unterstützt Projektion, Aggregationsframeworks, Dokumentenabfragen, Aggregationspipelines, Geodatenabfragen und Textsuchen. 

PostgreSQL verwendet eine SQL-Variante namens Postgres SQL als Abfragesprache. Obwohl es SQL ähnelt, verfügt es über weitere Features wie ein erweiterbares Typsystem, Funktionen und Übernahme. PostgreSQL ist jedoch immer noch mit Standard-SQL kompatibel, sodass Sie auch SQL-Abfragen verwenden können.

Indizierung

Ein Index ist eine Datenstruktur, die Werte einer oder mehrerer Spalten einem physischen Speicherort der entsprechenden Daten auf der Festplatte zuordnet. Es erhöht die Effizienz von Abrufvorgängen von Datenbankdaten.

MongoDB verwendet Indizes, um die Abfrageleistung zu optimieren. Es unterstützt die Indizierung sowohl auf Feld- als auch auf Sammlungsebene. Es bietet verschiedene Indextypen wie B-Tree-, Compound-, Text-, Geodaten-, Hash- und Clusterindizes.

PostgreSQL bietet auch verschiedene Indextypen, darunter B-Tree, Hash, GIN, GiST und SP-GiST. Der Befehl create index erstellt standardmäßig einen B-Tree-Index. 

Nebenläufigkeit

Parallelität ist die Fähigkeit eines Datenbanksystems, mehrere Transaktionen gleichzeitig zu verwalten. Durch Parallelität können mehrere Benutzer auf Daten zugreifen und diese ändern, ohne dass es zu Inkonsistenzproblemen oder Konflikten kommt.

MongoDB verfügt über Währungskontrollmechanismen, die Atomarität auf Dokumentebene und optimistische Sperre verwenden. Es wird davon ausgegangen, dass es zwischen den meisten gleichzeitigen Schreibvorgängen keine Konflikte gibt, so dass alle Personen gleichzeitig Daten ändern können, ohne Sperren zu erhalten. Jede Modifikation ist atomar. Dies bedeutet, dass die Vorgänge entweder vollständig oder gar nicht angewendet werden. Außerdem wird eine neue Revisions-ID für das Dokument erstellt, sodass mehrere Dokumente mit denselben Daten gleichzeitig existieren können. 

PostgreSQL verwendet auch Multiversion Concurrency Control (MVCC), um Daten und gleichzeitige Transaktionen zu verwalten. MVCC erstellt separate Zeilen, wenn Benutzer Datenänderungen vornehmen, wodurch sichergestellt wird, dass keine Konflikte zwischen Transaktionen auftreten. Es unterstützt die folgenden Isolationsstufen: unverbindlich Lesen, verbindlich Lesen, serialisierbar, und wiederholbares Lesen. PostgreSQL verwendet auch Write-Ahead-Logging (WAL), das alle Änderungen an einer Datenbank protokolliert, bevor sie auf eine Festplatte geschrieben werden. 

Verfügbarkeit

Die Verfügbarkeit stellt sicher, dass selbst bei einem Serverausfall keine Datenausfälle auftreten. MongoDB verwendet die Primärknotenreplikation, bei der Daten in Replikatgruppen dupliziert werden. Ein einzelner Primärknoten empfängt die Schreibvorgänge, und sekundäre Knoten replizieren diese Daten dann. MongoDB löst automatisch einen Failover aus, der einen neuen Primärknoten auswählt, falls ein Primärknoten nicht verfügbar ist. Diese Prozesse minimieren die Ausfallzeiten von MongoDB.

Im Gegensatz dazu verwendet PostgreSQL logische Replikation und Stream-Replikation, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen. Bei der logischen Replikation werden selektiv bestimmte Tabellen oder Teilmengen von Daten repliziert. Die Streaming-Replikation erstellt Standby-Replikate, die Änderungen in der Primärdatenbank empfangen. Darüber hinaus verwendet PostgreSQL den PostgreSQL Automatic Failover (PAF), um im Falle eines Fehlers einen neuen Primärserver zuzuweisen. 

Skalierbarkeit

Sowohl PostgreSQL als auch MongoDB verwenden eine Form des Lastenausgleichs, um Lesevorgänge gleichmäßig auf mehrere Replikate zu verteilen und gleichzeitig ein hohes Maß an Skalierbarkeit zu erreichen. Ihre verteilten Architekturprozesse verschieben Daten, um die Leistung zu verbessern. Daten werden zwischen Replikaten in PostgreSQL und zwischen Partitionen in MongoDB verschoben. 

MongoDB verwendet auch Sharding und Leseskalierbarkeit, um ein hohes Maß an horizontaler Skalierbarkeit zu gewährleisten. Beim Sharding werden Daten auf mehrere Partitionen verteilt, und jeder Shard enthält eine Teilmenge von Daten. Sharding verteilt den Workload für stark frequentierte Datensätze auf mehrere Server. Sekundäre Replikate können Lesevorgänge verarbeiten, was dazu beiträgt, den Lese-Workload zu verteilen und die Leistung zu steigern. 

PostgreSQL bietet auch Partitionierung, bei der große Tabellen in kleinere, besser verwaltbare Teile aufgeteilt werden. Sie können anhand eines Hashs, Bereichs, einer Liste oder eines anderen Kriteriums partitionieren. 

Ihre Daten bestimmen weitgehend die Wahl zwischen MongoDB und PostgreSQL.

MongoDB-Anwendungsfälle

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank mit einem flexiblen Datenmodell, hoher Leistung und effektiver horizontaler Skalierung. Die folgenden Beispiele sind Anwendungsfälle für MongoDB.

Content-Management-Systeme 

MongoDB kann unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Texte speichern und abrufen. Es kann Inhalte schnell abfragen und abrufen und viele gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge verarbeiten. Dies macht es zu einer guten Wahl für Content-Management-Anwendungen mit hohem Traffic.

Transaktionsdaten

Aufgrund seiner horizontalen Skalierbarkeit und hohen Verfügbarkeit eignet sich MongoDB ideal für die Verarbeitung von Transaktionsdaten in Finanzsystemen. 

Stream-Analyse

Hohe Skalierbarkeit, horizontale Partitionierung und flexibles Schema machen MongoDB für Streaming-Datenanwendungen wie Internet der Dinge (IoT)-Plattformen und Echtzeitanalysen nützlich.

PostgreSQL-Anwendungsfälle

Das strukturierte System von PostgreSQL mit vielen Features unterstützt Anwendungsfälle wie die folgenden Beispiele.

Data Warehousing

PostgreSQL kann komplexe Verknüpfungen verarbeiten, Beziehungen skizzieren und Daten schnell abfragen. Da es strukturiert ist, kann es große Datenmengen verarbeiten und schnell Einblicke und erweiterte Analysen bereitstellen. Diese Features ermöglichen es auch, sich gut in Business-Intelligence-Tools zu integrieren und effektiv als Data Warehouse zu arbeiten.

E-Commerce und Webanwendungen

Da PostgreSQL ähnlich wie SQL-Datenbanken ist, bietet es ACID-Compliance. Es ist zuverlässig für die Verarbeitung von Transaktionen und die Sicherstellung der Datenkonsistenz. Die komplexen Abfragen und Indizierungen von PostgreSQL bieten eine hohe Leistung für Unternehmen, die Bestellungen bearbeiten, Benutzer authentifizieren und Inventar verwalten müssen.

Flexible Verbindungen

Der föderierte Data Hub von PostgreSQL ermöglicht die Verbindung zu verschiedenen Datenspeichern, einschließlich nicht-relationaler und relationaler Datenbanken. PostgreSQL verwendet JSON-Support und Foreign Data Wrapper, um sich mit anderen Datenbanksystemen zu verbinden und darauf zuzugreifen. Diese Features ermöglichen die Arbeit mit einer polyglotten Datenbankumgebung, was bedeutet, dass es sich gut für komplexe Branchen eignet, die ihren Speicher optimieren möchten.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für PostgreSQL erleichtert die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von PostgreSQL-Bereitstellungen in der Cloud. Es verwaltet auch komplexe und zeitaufwändige Verwaltungsaufgaben wie PostgreSQL-Softwareupgrades, Speichermanagement und Backups für die Notfallwiederherstellung.

Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) ermöglicht Ihnen die einfache Verwaltung nativer JSON-Dokumentendatenbanken in der Cloud. Es hilft Ihnen bei der Skalierung auf Millionen von Lese- und Schreibanforderungen für Dokumente. Es verbessert die Produktivität und bietet Unternehmensfunktionen wie hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenz.

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