MongoDB กับ PostgreSQL: 15 ความแตกต่างที่สำคัญ

เมื่อเริ่มต้นโปรเจ็กต์ใหม่ สิ่งหนึ่งที่นักพัฒนาอาจต้องเผชิญคือการเลือกสแต็ก การมุ่งเน้นที่เทคโนโลยีที่เหมาะสมในการแก้ปัญหาอาจเป็นประสบการณ์ที่น่าปวดหัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งฐานข้อมูลอาจเป็นเรื่องยากที่จะจัดการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณไม่ชัดเจนว่าข้อมูลของคุณจะถูกนำไปใช้อย่างไร

เนื่องจากฐานข้อมูลเป็นรากฐานพื้นฐานของการพัฒนาซอฟต์แวร์ และให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่หลากหลายสำหรับการสร้างโครงการทุกประเภทและขนาด จึงช่วยให้เข้าใจถึงความสำคัญของฐานข้อมูลในการเลือกโครงสร้างฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับสแต็กของคุณ

บทความนี้จะช่วยคุณเลือกฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่เหมาะสมโดยสำรวจความแตกต่างระหว่างระบบจัดการฐานข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสองระบบ ได้แก่ MongoDB และ PostgreSQL

MongoDB คืออะไร?

MongoDB เป็นฐานข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มแบบโอเพ่นซอร์สที่ไม่สัมพันธ์กัน เผยแพร่เมื่อวันที่ 11 กุมภาพันธ์ 2552 เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าใช้เอกสารที่เหมือน JSON พร้อมสคีมาที่เป็นทางเลือก

MongoDB ถือเป็นหนึ่งในบริการฐานข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่ล้ำหน้าที่สุดในตลาดด้วยความคล่องตัวของข้อมูลและการกระจายที่เหนือชั้นใน Azure, AWS และ Google Cloud ซึ่งเป็นระบบอัตโนมัติในตัวสำหรับปริมาณงานและการปรับทรัพยากรให้เหมาะสม

นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างฐานข้อมูลบนคลาวด์ได้ในเวลาไม่กี่นาทีโดยใช้ Atlas CLI, UI หรือผู้ให้บริการทรัพยากร Infrastructure-as-a-service (IaaS)

ด้วย MongoDB Atlas คุณสามารถทำให้แอปพลิเคชันของคุณทำงานเพื่อให้ทันกับการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากคุณลักษณะใหม่ ๆ เข้ามาในไปป์ไลน์ของคุณ MongoDB Atlas มอบเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูลขั้นสูงแก่ผู้ใช้ เพื่อให้คุณมีทรัพยากรฐานข้อมูลที่จำเป็นต่อการสร้างต่อไป

คุณสมบัติหลัก

ต่อไปนี้คือคุณสมบัติหลักบางประการของ MongoDB ที่ทำให้เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ดีที่สุดในตลาด:

• คำแนะนำด้านประสิทธิภาพ : ในขณะที่แอปพลิเคชันของคุณพัฒนาขึ้น MongoDB จะช่วยคุณด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบสคีมาแบบออนดีมานด์เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
• คลัสเตอร์มัลติคลาวด์ : ด้วย MongoDB คุณสามารถเปิดใช้งานแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นและทรงพลังที่ใช้ประโยชน์จากคลาวด์ตั้งแต่สองตัวขึ้นไปพร้อมกัน
• การทำ โหลดบาลานซ์ : MongoDB อำนวยความสะดวกในการควบคุมการทำงานพร้อมกันเพื่อดูแลคำขอของลูกค้าหลายรายควบคู่ไปกับเซิร์ฟเวอร์อื่น สิ่งนี้สามารถช่วยลดภาระงานบนทุกเซิร์ฟเวอร์ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความสอดคล้องของข้อมูลและเวลาทำงาน และช่วยให้แอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้

ใช้กรณี

MongoDB ถูกใช้งานโดยองค์กรหลายพันแห่งทั่วโลกสำหรับความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลหรือเป็นบริการฐานข้อมูลของแอปพลิเคชัน

MongoDB มีบทบาทสำคัญใน:

• การจัดการเนื้อหา : ด้วย MongoDB คุณสามารถให้บริการและจัดเก็บเนื้อหาประเภทใดก็ได้ สร้างคุณสมบัติใดๆ และสานข้อมูลประเภทใดก็ได้ภายในฐานข้อมูลเดียว MongoDB ช่วยให้คุณประสบความสำเร็จด้วยฮาร์ดแวร์สำหรับสินค้าโภคภัณฑ์และทีมงานที่มีประสิทธิผลมากขึ้น เพื่อทำให้โครงการของคุณมีค่าใช้จ่าย 10% ของสิ่งที่พวกเขาควร ในขณะที่นำเสนอคุณสมบัติทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างแอปที่มีเนื้อหาหลากหลาย
• การชำระเงิน : หากคุณกำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์การชำระเงินใหม่ ความคล่องตัวของข้อมูลของ MongoDB จะช่วยให้ผลิตภัณฑ์ใหม่นั้นเข้าถึงตลาดได้อย่างรวดเร็ว โดยที่คุณไม่ต้องกังวลกับความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น เช่น การกระจายตัวของข้อมูล แม้ว่าคุณจะเป็นผู้นำในองค์กรที่เติบโตเต็มที่ที่พยายามปรับปรุงระบบการชำระเงินให้ทันสมัย ​​คุณก็สามารถใช้ความยืดหยุ่นของ MongoDB เพื่อใช้เป็นชั้นข้อมูลการปฏิบัติงานที่รวมเป็นหนึ่ง ช่วยให้คุณสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่โดยไม่ต้องใช้โซลูชันตัดคุกกี้ที่มีความเสี่ยง
• การปรับให้เป็น ส่วนตัว : MongoDB ให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้านับล้านในแบบเรียลไทม์ด้วยคุณสมบัติต่างๆ เช่น ข้อเสนอที่ตรงเป้าหมาย โฮมเพจที่ปรับแต่งเอง และการลงชื่อเข้าใช้เครือข่ายโซเชียลมีเดีย คุณยังสามารถเรียกใช้การสืบค้นข้อมูลที่ซับซ้อนได้โดยตรงกับข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการแปลง การแยก และการโหลด
• การ ถ่ายเมนเฟรม : คุณสามารถย้ายปริมาณงานออกจากเมนเฟรมได้อย่างง่ายดายด้วย MongoDB การออฟโหลดเมนเฟรมเป็นกระบวนการจำลองข้อมูลเมนเฟรมที่เข้าถึงโดยทั่วไปไปยังชั้นข้อมูลการปฏิบัติงาน (ODL) ที่สร้างบน MongoDB ซึ่งการดำเนินการต่างๆ จะถูกเปลี่ยนเส้นทางจากแอปพลิเคชันที่ใช้งานมาก

PostgreSQL คืออะไร?

แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะได้รับความนิยม แต่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ยังคงมีความเกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันต่างๆ เนื่องจากมีความคงทนและความสามารถในการสืบค้นที่แข็งแกร่ง

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์นั้นยอดเยี่ยมในการเรียกใช้การสืบค้นที่ซับซ้อนและการรายงานตามข้อมูลในกรณีที่โครงสร้างข้อมูลไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย ฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส เช่น PostgreSQL เสนอทางเลือกที่คุ้มค่าในฐานะฐานข้อมูลระดับการผลิตที่เสถียร เมื่อเทียบกับรุ่นที่ได้รับลิขสิทธิ์อย่าง SQL Server และ Oracle

PostgreSQL เป็นระบบการจัดการฐานข้อมูลที่มีเสถียรภาพสูง ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากการพัฒนาชุมชนมากว่า 20 ปี ซึ่งนำไปสู่ความสมบูรณ์ ความยืดหยุ่น และความถูกต้องในระดับสูง คุณสามารถใช้ PostgreSQL เป็นคลังข้อมูลหลักหรือแหล่งข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันมือถือ ภูมิสารสนเทศ การวิเคราะห์ และเว็บต่างๆ

PostgreSQL ยังไม่มีค่าใช้จ่ายในการออกใบอนุญาต ลดความเสี่ยงของการปรับใช้มากเกินไป กลุ่มผู้สนใจและผู้ร่วมให้ข้อมูลโดยเฉพาะจะค้นหาจุดบกพร่องและวิธีแก้ไข เพื่อเพิ่มความปลอดภัยโดยรวมของระบบฐานข้อมูล

คุณสมบัติหลัก

ต่อไปนี้คือคุณสมบัติเด่นบางประการของ PostgreSQL ที่ทำให้เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในปัจจุบัน:

• คอลัมน์ที่ไม่ใช่อะตอม : หนึ่งในข้อจำกัดหลักของโมเดลเชิงสัมพันธ์คือคอลัมน์ต้องเป็นอะตอม อย่างไรก็ตาม PostgreSQL ไม่มีข้อจำกัดนี้ และอนุญาตให้คอลัมน์มีค่าย่อยที่คิวรีสามารถเข้าถึงได้ง่าย
• รองรับข้อมูล JSON : ความสามารถในการสืบค้นและจัดเก็บ JSON ช่วยให้ PostgreSQL สามารถเรียกใช้ปริมาณงาน NoSQL ได้เช่นกัน เช่น หากคุณกำลังออกแบบฐานข้อมูลเพื่อเก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัว และคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับคอลัมน์เฉพาะที่คุณต้องการ เพื่อรองรับเซนเซอร์ทุกชนิด ในสถานการณ์สมมตินี้ คุณสามารถสร้างตารางโดยให้คอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งเป็น JSON เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงหรือไม่มีโครงสร้างอย่างต่อเนื่อง
• ฟังก์ชันหน้าต่าง : ฟังก์ชันหน้าต่าง PostgreSQL มีบทบาทสำคัญในการทำให้เป็นรายการโปรดสำหรับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ ด้วยฟังก์ชัน Window คุณสามารถใช้งานฟังก์ชันที่ครอบคลุมหลายแถวและคืนค่าจำนวนแถวที่เท่ากันได้ ฟังก์ชันหน้าต่างแตกต่างจากฟังก์ชันการรวมในแง่ที่ว่าฟังก์ชันการรวมสามารถส่งคืนได้แถวเดียวเท่านั้นหลังจากการรวม

ใช้กรณี

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานบางส่วนที่ PostgreSQL มีประโยชน์:

• ฐานข้อมูลฮับแบบรวมศูนย์ : การสนับสนุน JSON ของ PostgreSQL และตัวห่อข้อมูลต่างประเทศช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับที่เก็บข้อมูลอื่น ๆ รวมถึงประเภท NoSQL และทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางรวมสำหรับระบบฐานข้อมูลหลายภาษา
• ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ : โครงการทางวิทยาศาสตร์และการวิจัยสามารถสร้างข้อมูลได้หลายเทราไบต์ ซึ่งต้องได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นประโยชน์สูงสุด PostgreSQL นำเสนอเอ็นจิ้น SQL ที่ยอดเยี่ยมพร้อมความสามารถในการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเป็นเรื่องง่าย
• การผลิต : ผู้ผลิตอุตสาหกรรมระดับโลกหลายรายใช้ประโยชน์จาก PostgreSQL เพื่อเร่งความเร็วของนวัตกรรมและขับเคลื่อนการเติบโตผ่านกระบวนการที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ในขณะที่ปรับประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานให้เหมาะสมโดยใช้ PostgreSQL เป็นแบ็กเอนด์ที่เก็บข้อมูล
• LAPP open-source stack : PostgreSQL สามารถเรียกใช้แอพและเว็บไซต์แบบไดนามิกซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับ LAMP stack LAPP ย่อมาจาก Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP และ Perl

MongoDB กับ PostgreSQL: การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว

คำถามจริงไม่ใช่ MongoDB เทียบกับ PostgreSQL แต่เป็นฐานข้อมูลเอกสารที่ดีที่สุดเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ดีที่สุด

บ่อยครั้งในช่วงเริ่มต้นของโครงการพัฒนา หัวหน้าโครงการเข้าใจกรณีการใช้งานเป็นอย่างดี แต่ไม่มีความชัดเจนเกี่ยวกับคุณลักษณะเฉพาะของแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้และธุรกิจต้องการ พวกเขาต้องเดิมพันกับตัวเลือกและหวังว่าจะเหมาะสมที่สุด

ในส่วนถัดไป เราจะอธิบายความแตกต่างระหว่าง MongoDB และ PostgreSQL เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ง่าย ข้อมูลของเราอิงตามปัจจัยสำคัญ เช่น สถาปัตยกรรม การปฏิบัติตามข้อกำหนดของ ACID ความสามารถในการขยาย การจำลองแบบ ความปลอดภัย และการสนับสนุน เป็นต้น

มาดำน้ำกันเถอะ!

การปฏิบัติตามข้อกำหนดของกรด

หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ทำให้การเขียนแอปพลิเคชันง่ายขึ้นคือธุรกรรม ACID เกี่ยวกับระดับการแยกภายในธุรกรรมฐานข้อมูล PostgreSQL จะใช้ระดับการแยกที่คอมมิตการอ่านตามค่าเริ่มต้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้ปรับระดับการแยกที่คอมมิตในการอ่านได้ถึงระดับการแยกซีเรียลไลซ์ได้

สิ่งสำคัญที่ควรทราบในที่นี้คือการทำธุรกรรมอนุญาตให้ทำการเปลี่ยนแปลงต่างๆ ในฐานข้อมูลไม่ว่าจะทำหรือย้อนกลับในกลุ่ม ดังนั้น ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ข้อมูลจะถูกจำลองข้ามตาราง parent-child ที่เป็นอิสระในสคีมาแบบตาราง

ฐานข้อมูลเอกสารมีเวลาในการดำเนินธุรกรรมที่ง่ายกว่า เนื่องจากมีการเปรียบเทียบข้อมูลในเอกสาร และเนื่องจากการอ่านและการเขียนเป็นการดำเนินการแบบปรมาณู จึงไม่จำเป็นต้องมีธุรกรรมหลายเอกสาร

MongoDB รองรับการแยกอย่างสมบูรณ์ในขณะที่กำลังอัปเดตเอกสาร ข้อผิดพลาดใดๆ จะทำให้การดำเนินการอัปเดตย้อนกลับ ย้อนกลับการเปลี่ยนแปลง และทำให้แน่ใจว่าไคลเอ็นต์ได้รับมุมมองที่สอดคล้องกันของเอกสาร

MongoDB ยังรองรับธุรกรรมฐานข้อมูลในเอกสารหลายฉบับที่อนุญาตให้บิตของการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องย้อนกลับหรือคอมมิตเป็นกลุ่ม เนื่องจากความสามารถในการทำธุรกรรมหลายเอกสาร MongoDB เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลไม่กี่แห่งที่รวมความยืดหยุ่น ความเร็ว และพลังของรูปแบบเอกสารเข้ากับการรับประกัน ACID ของฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม

สถาปัตยกรรม/แบบจำลองเอกสาร

โมเดลเอกสารของ MongoDB อนุญาตให้ผู้ใช้แมปกับอ็อบเจ็กต์ภายในโค้ดของแอปพลิเคชันอย่างเป็นธรรมชาติ ทำให้นักพัฒนาฟูลสแตกเรียนรู้และใช้งานได้ง่ายขึ้น เอกสารช่วยให้คุณสามารถแสดงความสัมพันธ์แบบลำดับชั้นเพื่อจัดเก็บอาร์เรย์และโครงสร้างที่ซับซ้อนอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย

ด้วยการจัดเก็บข้อมูลในฟิลด์ต่างๆ เช่น เอกสารย่อยและอาร์เรย์ที่ซ้อนกัน ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในเอกสาร JSON สามารถจัดเก็บไว้ด้วยกันเพื่อการเข้าถึงการสืบค้นอย่างรวดเร็วผ่านภาษาการสืบค้น MongoDB

ด้วย MongoDB คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลเป็นเอกสารในรูปแบบไบนารีที่เรียกว่าไบนารี JSON (BSON) เขตข้อมูลอาจแตกต่างกันไปตามเอกสารที่จัดไว้ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องประกาศโครงสร้างของเอกสารไปยังระบบ — เอกสารสามารถอธิบายตนเองได้

หากคุณต้องการเพิ่มฟิลด์ใหม่ให้กับเอกสาร ฟิลด์นั้นสามารถสร้างได้โดยไม่กระทบต่อเอกสารอื่นในคอลเลกชั่นหรืออัพเดต ORM หรือแค็ตตาล็อกระบบส่วนกลาง

MongoDB ยังให้คุณมีตัวเลือกในการตรวจสอบสคีมาเพื่อบังคับใช้การควบคุมการกำกับดูแลข้อมูลในทุกคอลเล็กชัน ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์เมื่อทำการเรียงข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันหลายแห่ง หรือรองรับการแก้ไขเอกสารเมื่อเวลาผ่านไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการปรับใช้ฟังก์ชันแอปพลิเคชันใหม่อย่างสม่ำเสมอ

PostgreSQL เป็นที่ตั้งของโมเดลสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบด้วยสองกระบวนการต่อไปนี้:

• กระบวนการฝั่งไคลเอ็นต์ : เป็นแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้ใช้ประโยชน์เพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูล โดยปกติจะมีอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่เรียบง่ายและใช้ในการสื่อสารระหว่างผู้ใช้กับฐานข้อมูลผ่าน API
• กระบวนการฝั่งเซิร์ฟเวอร์ : นี่คือแอปพลิเคชัน “Postgres” ที่จัดการกับการดำเนินการ การเชื่อมต่อ ไดนามิก และทรัพย์สินแบบคงที่ ไซต์ PostgreSQL ที่ทำงานอยู่จะได้รับการจัดการโดย Postmaster ซึ่งเป็นกระบวนการประสานงานส่วนกลาง Postmaster daemon รับผิดชอบ:
  • กำลังดำเนินการกู้คืน
  • กำลังเริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์
  • กำลังปิดเซิร์ฟเวอร์
  • กำลังเรียกใช้กระบวนการพื้นหลัง
  • การจัดการคำขอเชื่อมต่อจากลูกค้าใหม่

  .

ความสามารถในการขยาย

ความสามารถในการขยายคือคุณภาพของการออกแบบเพื่อเพิ่มความสามารถหรือฟังก์ชันใหม่ๆ

PostgreSQL รองรับการขยายได้หลายวิธี รวมถึงฟังก์ชันและขั้นตอนที่เก็บไว้ สิ่งที่ทำให้ PostgreSQL ครอบคลุมคือการดำเนินการที่ขับเคลื่อนด้วยแค็ตตาล็อก

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มักจะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับตาราง ฐานข้อมูล คอลัมน์ ฯลฯ ไว้ในแค็ตตาล็อกของระบบ “พจนานุกรมข้อมูล” เหล่านี้ปรากฏแก่ผู้ใช้เป็นตาราง แต่มีข้อมูลที่จัดเก็บไว้ภายในโดยระบบฐานข้อมูล

PostgreSQL จัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับคอลัมน์และตาราง ตลอดจนข้อมูลเกี่ยวกับประเภทข้อมูล ฟังก์ชัน และวิธีการเข้าถึงที่มีอยู่

มีอะไรมากกว่านั้น: PostgreSQL ยังสามารถรวมโค้ดที่ผู้ใช้เขียนเองผ่านการโหลดแบบไดนามิก บ่อยครั้ง ผู้ใช้อาจต้องการฟังก์ชันบางอย่างที่สามารถนำมาใช้ผ่านไลบรารีที่ใช้ร่วมกันได้ ผู้ใช้สามารถระบุไฟล์โค้ดได้ง่ายๆ และ PostgreSQL จะโหลดไฟล์ตามต้องการ ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของแอปพลิเคชันใหม่

ในทางกลับกัน ในที่สุด MongoDB ก็ขยายได้ ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างฟังก์ชันและใช้งานภายในกรอบงานได้ เทียบเท่ากับฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดเอง (UDF) ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (เช่น PostgreSQL) ขยายคำสั่ง SQL

นอกจากนี้ PostgreSQL และ MongoDB ยังรองรับส่วนขยายและปลั๊กอินต่างๆ เช่น Adminer สำหรับการจัดการฐานข้อมูล

การทำงานร่วมกันและความคล่องตัว

MongoDB มีรูปแบบเอกสารทำให้การทำงานร่วมกันและการพัฒนาทำได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น MongoDB ใช้ JSON หรือ BSON เพื่อจัดเก็บข้อมูลเป็นเอกสารเป็นหลัก

BSON มีข้อมูลหลายประเภทที่ไม่มีอยู่ในข้อมูล JSON เช่น DateTime , long , int และ byte array ที่ช่วยจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากจะมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นตามประเภทข้อมูล แทนที่จะจัดการทุกอย่าง เช่น "ตัวเลข" สากล มันทำให้การสืบค้นทำงานเร็วขึ้นเนื่องจากอยู่ในรูปแบบการทำให้เป็นอนุกรมที่จัดเก็บเอกสารที่เหมือน JSON อย่างมีประสิทธิภาพ

BSON ข้ามคีย์ที่ไม่เป็นประโยชน์สำหรับการสืบค้นข้อมูล ซึ่งทำให้ดึงข้อมูลได้เร็วยิ่งขึ้น ผู้ใช้สามารถกำหนดโครงสร้างของเอกสารเพิ่มเติมและดำเนินการพัฒนาบางอย่างได้โดยการแนะนำฟิลด์ใหม่ ปรับปรุงข้อมูล หรือพัฒนาเมื่อใดก็ ตามที่เห็นสมควร

ความยืดหยุ่นนี้เป็นข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับ MongoDB เนื่องจากช่วยหลีกเลี่ยงความล่าช้าที่เกิดจากการขอให้ผู้ดูแลระบบปรับโครงสร้างคำสั่งภาษาสำหรับการกำหนดข้อมูลใหม่ จากนั้นจึงเริ่มต้นใหม่ด้วยการสร้างหรือโหลดฐานข้อมูลใหม่

MongoDB ยังทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างนักพัฒนาหรือทีมเป็นเรื่องง่าย ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีตัวกลางหรือการสื่อสารที่ซับซ้อนระหว่างทีม

เมื่อพูดถึงการทำงานร่วมกัน PostgreSQL จะรวมสิทธิ์ระดับผู้ใช้ การสืบทอดบทบาท และสิทธิ์ระดับตาราง คุณสามารถจัดการผู้ใช้และให้สิทธิ์ในการอ่านและเขียนแก่พวกเขา

นอกจากนี้ คุณยังสามารถตรวจสอบกลุ่มต่างๆ หรือกิจกรรมการเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ด้วยตัวเลือกการตรวจสอบที่มอบการรักษาความปลอดภัยอีกชั้นหนึ่ง อย่างไรก็ตาม PostgreSQL นั้นไม่เร็วเท่ากับ MongoDB เนื่องจากเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์

การสนับสนุนคีย์ต่างประเทศ

คุณลักษณะสำคัญที่ทำให้ MongoDB แตกต่างจาก PostgreSQL คือวิธีการจัดเก็บข้อมูล

เนื่องจากไม่สัมพันธ์กัน MongoDB จึงใช้คอลเลกชันแทนตาราง คีย์ภายนอกเป็นเพียงชุดของแอตทริบิวต์ในตารางที่อ้างอิงถึงคีย์หลักของตารางอื่น คีย์ภายนอกจะเชื่อมโยงตารางทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน

เนื่องจากไม่มีตารางใน MongoDB จึงไม่มีคีย์ต่างประเทศใน MongoDB เช่นกัน ดังนั้นจึงไม่มีข้อจำกัดของคีย์ต่างประเทศ อย่างไรก็ตาม MongoDB มีมาตรฐาน DBRef ซึ่งช่วยให้สร้างมาตรฐานอ้างอิงได้

ในทางกลับกัน PostgreSQL รองรับคีย์ภายนอกเนื่องจากสอดคล้องกับ SQL ด้วยการเปิดใช้ข้อจำกัดของคีย์ภายนอก PostgreSQL สามารถหยุดการแทรกข้อมูลที่ไม่ถูกต้องลงในคอลัมน์คีย์ภายนอกได้

การแบ่งพาร์ติชันและการแบ่งส่วน

การแบ่งพาร์ติชั่นและการแบ่งส่วนเป็นพื้นฐานเกี่ยวกับการแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดย่อยที่เล็กกว่า การแบ่งกลุ่มข้อมูลหมายความว่าข้อมูลถูกเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์หลายเครื่องในขณะที่แบ่งกลุ่มข้อมูลนี้ภายในอินสแตนซ์ฐานข้อมูลเดียว

MongoDB สามารถปรับขนาดได้เนื่องจากการแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูลระหว่างอินสแตนซ์ภายในคลัสเตอร์ ไม่แบ่งเอกสารออกเป็นชิ้น ๆ เนื่องจากเป็นหน่วยอิสระทำให้ง่ายต่อการแจกจ่ายข้ามเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ ในขณะที่ข้อมูลได้รับการเก็บรักษาไว้ในเครื่อง

ข้อมูลสามารถกระจายไปตามภูมิภาคต่างๆ ได้อย่างง่ายดายผ่านบริการคลาวด์ MongoDB Atlas คุณยังสามารถเลือกที่จะจัดเก็บไว้อย่างต่อเนื่องในภูมิภาคเฉพาะหรือภูมิภาคทั่วโลกเพื่อให้แน่ใจว่าเวลาในการตอบสนองจะลดลง

ตั้งแต่เวอร์ชัน 5.0 MongoDB ได้รวมคุณลักษณะการต่อใหม่แบบ "สด" ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้อย่างมาก เนื่องจากคุณเพียงแค่ต้องกำหนดนโยบายเท่านั้น ฐานข้อมูลสามารถแจกจ่ายข้อมูลซ้ำโดยอัตโนมัติเมื่อถึงเวลา

ก่อนหน้านี้ คุณสามารถทำได้โดยไม่ต้องปิดระบบ แต่กระบวนการนี้ซับซ้อนและมีความเสี่ยง ในขณะที่ MongoDB มีการแบ่งพาร์ติชันทางภูมิศาสตร์ทั่วโลกมาระยะหนึ่งแล้ว ข้อมูลก็เติบโตขึ้นในประเทศต่างๆ ในอัตราที่ต่างกัน การแบ่งใหม่แบบสดอาจเป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลที่ต้องอยู่ในท้องถิ่นภายในประเทศ

ในทางกลับกัน PostgreSQL รองรับการแบ่งพาร์ติชั่นแบบเปิดเผย ซึ่งเป็นวิธีหลักในการระบุวิธีแบ่งตารางออกเป็นพาร์ติชั่น ตารางที่ถูกแบ่งเรียกว่าตารางที่แบ่งพาร์ติชัน ข้อมูลจำเพาะประกอบด้วยวิธีการแบ่งพาร์ติชัน และรายการคอลัมน์หรือนิพจน์ที่จะใช้เรียกว่าคีย์พาร์ติชัน

คุณสามารถใช้การแบ่งพาร์ติชันผ่านช่วง โดยที่ตารางสามารถแบ่งพาร์ติชันตามช่วงที่กำหนดโดยคอลัมน์หลักหรือชุดของคอลัมน์ โดยไม่ทับซ้อนกันระหว่างช่วงของค่าที่กำหนดให้กับพาร์ติชันต่างๆ

คุณยังสามารถใช้การแบ่งพาร์ติชั่นรายการโดยที่ตารางถูกแบ่งพาร์ติชั่นตามค่าคีย์ที่ระบุ

การจำลองแบบ

การจำลองแบบคือกระบวนการสร้างสำเนาของชุดข้อมูลเดียวกันบนเซิร์ฟเวอร์มากกว่าหนึ่งเครื่อง ช่วยให้ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลสามารถให้ข้อมูลซ้ำซ้อนและความพร้อมใช้งานสูงของข้อมูลได้

สำหรับ MongoDB ทำได้โดยใช้ "ชุดแบบจำลอง" ซึ่งเป็นคลัสเตอร์ที่ซิงโครไนซ์ซึ่งประกอบด้วยเซิร์ฟเวอร์ตั้งแต่ 3 เซิร์ฟเวอร์ขึ้นไปที่คอยจำลองข้อมูลระหว่างกัน สิ่งนี้ให้ความซ้ำซ้อนและป้องกันการหยุดทำงานที่อาจเกิดขึ้นในกรณีที่มีการหยุดทำงานตามกำหนดเวลาสำหรับการบำรุงรักษาหรือระบบล้มเหลว ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความทนทานต่อความผิดพลาดของฐานข้อมูล

ชุดแบบจำลองสามารถนำไปใช้กับศูนย์ข้อมูลต่างๆ ได้เช่นกัน เนื่องจากจะมีประโยชน์ในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ขัดข้องในระดับภูมิภาค MongoDB Atlas สามารถทำได้ ซึ่งทำให้การสร้างและกำหนดค่าคลัสเตอร์เหล่านี้ง่ายและรวดเร็วขึ้น

PostgreSQL เสนอการจำลองแบบหลักรอง บันทึกการเขียนล่วงหน้าช่วยให้สามารถแชร์การเปลี่ยนแปลงที่ทำกับโหนดเรพพลิกาได้ ดังนั้นจึงทำให้การจำลองแบบอะซิงโครนัสเป็นไปได้ การจำลองแบบอื่นๆ ได้แก่ การจำลองแบบลอจิคัล การจำลองแบบสตรีมมิ่ง และการจำลองแบบทางกายภาพ

ดัชนี

ดัชนีคืออ็อบเจ็กต์หรือโครงสร้างที่ช่วยให้เราดึงข้อมูลเฉพาะแถวหรือข้อมูลได้เร็วขึ้น

PostgreSQL มอบดัชนีประเภทต่าง ๆ ที่ไม่ซ้ำกันเพื่อให้ตรงกับปริมาณงานการสืบค้นใด ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ เทคนิคการจัดทำดัชนีประกอบด้วย B-tree, multicolumn และ expressions นอกจากนี้ เทคนิคการจัดทำดัชนีบางส่วนและขั้นสูง เช่น GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, ดัชนีที่ครอบคลุม และตัวกรองบลูม ยังสามารถนำมาใช้ใน PostgreSQL ได้อีกด้วย

ในทางกลับกัน MongoDB ให้คุณจัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างใดๆ ที่สามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วโดยการจัดทำดัชนี ไม่ว่าจะซ้อนอยู่ในอาร์เรย์หรือเอกสารย่อยอย่างลึกล้ำเพียงใด

ภาษาและไวยากรณ์

ทั้ง MongoDB และ PostgreSQL รองรับภาษาที่หลากหลาย

MongoDB ให้การสนับสนุนไดรเวอร์สำหรับภาษาฐานข้อมูลที่ดีที่สุดบางภาษา เช่น Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js และอื่นๆ อีกมากมาย ไลบรารีและไดรเวอร์ MongoDB เหล่านี้สนับสนุนคุณลักษณะทั้งหมดของ MongoDB ซึ่งให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่สูงในทุกแอปพลิเคชัน

PostgreSQL รองรับภาษาขั้นตอนหลายภาษาพร้อมการกระจายพื้นฐาน เช่น PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl และ PL/Tcl พร้อมกับภาษาอื่นๆ ที่พัฒนาและดูแลรักษานอกการกระจาย PostgreSQL หลัก เช่น PL/Java, PL/PHP และ PL/ ทับทิม.

การทำให้เป็นมาตรฐาน

การทำให้เป็นมาตรฐานคือกระบวนการของการจัดโครงสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล ลดความผิดปกติในการแก้ไขข้อมูล และปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูล

MongoDB สามารถจัดการกับทั้งโมเดลข้อมูลที่ทำให้เป็นมาตรฐานและดีนอร์มัลไลซ์ (เรียกอีกอย่างว่าโมเดลฝังตัว)

โมเดลสมองกลฝังตัวช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องในบันทึกฐานข้อมูลเดียวกัน ซึ่งจะให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับการดำเนินการอ่านและความสามารถในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องในการดำเนินการฐานข้อมูลเดียว

นอกจากนี้ คุณยังสามารถอัปเดตข้อมูลที่เกี่ยวข้องในการดำเนินการเขียนแบบอะตอมมิกเดียวในขณะที่แอปพลิเคชันออกการสืบค้นน้อยลงเพื่อดำเนินการทั่วไปให้เสร็จสิ้น เอกสารใน MongoDB สำหรับโมเดลข้อมูลที่ฝังตัวต้องเล็กกว่าขนาดเอกสาร BSON สูงสุด (16 MB)

แบบจำลองข้อมูลที่ทำให้เป็นมาตรฐานจะอธิบายความสัมพันธ์โดยใช้ข้อมูลอ้างอิงระหว่างเอกสาร ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการใช้เมื่อฝังอาจส่งผลให้เกิดความซ้ำซ้อนของข้อมูล แต่ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพการอ่านไม่เพียงพอมีมากกว่านัยของการทำซ้ำ

อย่างไรก็ตาม กระบวนการดีนอร์มัลไลเซชันมักจะทำให้เกิดการใช้หน่วยความจำสูง เมื่อข้อมูลที่ทำให้เป็นมาตรฐานก่อนหน้านี้ในฐานข้อมูลถูกจัดกลุ่มเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

สคีมา PostgreSQL มีความสัมพันธ์ที่ระบุ โครงสร้างสามารถระบุได้ด้วยความสัมพันธ์แบบ 1:1, 1:many หรือ many:1 การปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานอาจเป็นประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากจะลบสำเนาข้อมูลซ้ำซ้อน จึงรับประกันความสมบูรณ์ด้วย

ประสิทธิภาพ

การประเมินประสิทธิภาพของระบบฐานข้อมูลสองระบบที่แตกต่างกันนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย เนื่องจากทั้ง MongoDB และ PostgreSQL มีวิธีการจัดเก็บและดึงข้อมูลที่แตกต่างกัน

MongoDB ถูกสร้างขึ้นเพื่อขยายขนาดในแนวนอน เนื่องจากมันมักจะรวมพลังกับเครื่องจักรเพิ่มเติม และไม่พึ่งพาพลังในการประมวลผล มันสามารถขับเคลื่อนแอพพลิเคชั่นขนาดใหญ่ได้ไม่ว่าจะวัดด้วยขนาดข้อมูลหรือผู้ใช้ก็ตาม

MongoDB ยังสามารถรองรับกรณีการใช้งานที่ต้องการการดำเนินการค้นหาที่รวดเร็วและสามารถรองรับข้อมูลจำนวนมากได้ มันสามารถรวมหลายร้อยเครื่องโดยรวม

ตั้งแต่ MongoDB 4.4 คิวรีที่นำไปใช้กับชุดแบบจำลองจะทำให้เกิดประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและคาดการณ์ได้ผ่านการอ่านแบบ "ป้องกันความเสี่ยง" การอ่านเหล่านี้ถูกนำไปยังหลายโหนดภายในชุดเรพลิกา จนกว่าโหนดจะตอบกลับเร็วที่สุด

PostgreSQL แม้จะไม่ได้เร็วเท่ากับ MongoDB ในแง่ของความเร็วในการแทรกแบบดิบ แต่ก็มีความโดดเด่นในแง่ของการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ ACID ธุรกรรมได้รับการประมวลผลอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ ทำให้ธุรกรรมทั้งหมดล้มเหลวแทนที่จะดำเนินการเขียนที่สำเร็จเพียงบางส่วน

MongoDB เพิ่งเริ่มรองรับธุรกรรม ACID ที่คล้ายกับฐานข้อมูล SQL

PostgreSQL ต่างจาก MongoDB ตรงที่ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์การขยายขนาด (การปรับขนาดแนวตั้ง) สำหรับปริมาณข้อมูลและการเขียนการปรับขนาด ดำเนินการโดยการเพิ่มทรัพยากรฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม เช่น ดิสก์, CPU และหน่วยความจำ ให้กับโหนดฐานข้อมูลที่มีอยู่

อย่างไรก็ตาม PostgreSQL ได้ใช้ความพยายามบางอย่างในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ซึ่งรวมถึงเครื่องมือวางแผนการสืบค้นที่ครบถ้วน การรวบรวมนิพจน์แบบทันเวลาพอดี (JIT) การแบ่งพาร์ติชันตาราง และการทำให้ข้อความค้นหาแบบอ่านขนานกัน

ราคา

PostgreSQL ไม่มีค่าใช้จ่ายและโอเพ่นซอร์สโดยสมบูรณ์ ดังนั้นใครๆ ก็สามารถใช้คุณลักษณะต่างๆ และทำการปรับเปลี่ยนโค้ดได้อย่างง่ายดายเมื่อจำเป็น

MongoDB เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สเช่นกัน อย่างไรก็ตาม MongoDB มีตัวเลือกอื่นๆ เช่น องค์กรและ Atlas (สำหรับระบบคลาวด์) ซึ่งมีราคาแตกต่างกันไป มีการนำเสนอรูปแบบการกำหนดราคาในสถานที่สำหรับ MongoDB รุ่นองค์กร

Mongo RealmDB ให้บริการฟรีสำหรับผู้ใช้ Atlas ทุกคนสำหรับการประเมินและการใช้งานเพียงเล็กน้อย ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและเผยแพร่แอปพลิเคชันมือถือได้

การย้ายข้อมูลอาจก่อให้เกิดค่าใช้จ่าย อย่างไรก็ตาม นี่เป็นมาตรฐานโดยไม่คำนึงถึงฐานข้อมูลที่คุณใช้งานในระบบของคุณ

การประมวลผลคำค้นหา

PostgreSQL ใช้โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ขึ้นอยู่กับการจัดเก็บข้อมูลภายในตารางและการใช้ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง (SQL) สำหรับการเข้าถึงฐานข้อมูล สามารถป้อนคำสั่ง SQL โดยใช้เทอร์มินัล PostgreSQL psql มีสิ่งอำนวยความสะดวกอ็อบเจ็กต์ขนาดใหญ่ ซึ่งให้การเข้าถึงข้อมูลผู้ใช้แบบสตรีมซึ่งจัดเก็บไว้ในโครงสร้างอ็อบเจ็กต์ขนาดใหญ่พิเศษ

ก่อนเพิ่มข้อมูล ต้องมีการสร้างสคีมาฐานข้อมูลเพื่อให้เข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลอย่างชัดเจนในการประมวลผลคิวรี ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถจัดเก็บในตารางแยกกันในฐานข้อมูล สามารถเข้าถึงได้ผ่านคีย์ต่างประเทศและเข้าร่วม

การปรับโครงสร้างของฐานข้อมูลเมื่อโหลดเสร็จแล้วอาจทำได้ยาก ต้องใช้หลายทีมในการพัฒนา ปฏิบัติการ และผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลเพื่อประสานงานการเปลี่ยนแปลงที่ทำในโครงสร้างอย่างระมัดระวัง

ในทางกลับกัน โครงสร้างข้อมูลของ MongoDB ไม่จำเป็นต้องมีการวางแผนล่วงหน้า เนื่องจากเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก โครงสร้างข้อมูลยังปรับเปลี่ยนได้ง่ายกว่ามาก

นักพัฒนาสามารถเลือกสิ่งที่จำเป็นในแอปพลิเคชันและทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นได้ MongoDB ใช้ MQL ซึ่งสามารถใช้เพื่อทำงานกับเอกสารใน MongoDB และนำข้อมูลออกในขณะที่มอบความยืดหยุ่นและพลังที่ SQL ทำ

MongoDB ประมวลผลข้อมูลเป็นเอกสาร JSON คุณสามารถสืบค้นฟิลด์ภายในเอกสาร JSON ได้เช่นกัน ดังนั้น MongoDB จึงมีประโยชน์มากในกรณีที่คุณต้องการจัดเก็บเอกสารภายในฟิลด์ข้อมูลที่ยืดหยุ่น

แม้ว่า PostgreSQL จะใช้ฟังก์ชัน GROUP_BY เพื่อประมวลผลและเรียกใช้การสืบค้นแบบรวม MongoDB มักใช้ไปป์ไลน์การรวมเพื่อประมวลผลการสืบค้น

ข้อเสียเปรียบที่สำคัญประการหนึ่งของ MongoDB คือคุณไม่สามารถเข้าร่วมตารางได้อย่างง่ายดาย ใน PostgreSQL ทำได้ง่ายๆ ด้วยคำสั่ง JOIN

MongoDB ได้พยายามแก้ปัญหานี้โดยแนะนำประเภทข้อมูลหลายมิติ ซึ่งคุณสามารถฝังที่เก็บเอกสารหนึ่งไว้ในที่อื่นได้ อย่างไรก็ตาม มันไม่เป็นระเบียบและไม่สวยงามเท่าฟังก์ชันการ join อย่างง่ายที่ PostgreSQL รวมไว้

ความปลอดภัย

เมื่อพูดถึงเรื่องความปลอดภัย PostgreSQL สำคัญกว่า MongoDB กฎเกณฑ์ที่เข้มงวดซึ่งควบคุมโครงสร้างของฐานข้อมูลทำให้ PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลที่มีความปลอดภัยสูง ดังนั้นจึงสามารถใช้กับระบบธนาคารได้อย่างน่าเชื่อถือ

PostgreSQL นำเสนอวิธีการตรวจสอบสิทธิ์มากมาย รวมถึงโมดูลการตรวจสอบสิทธิ์แบบเสียบได้ (PAM) และโปรโตคอลการเข้าถึงไดเรกทอรีที่มีน้ำหนักเบา (LDAP) ซึ่งช่วยลดพื้นผิวการโจมตีของเซิร์ฟเวอร์ นอกจากนี้ยังรับรองการป้องกันระดับเซิร์ฟเวอร์ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ตามโฮสต์และการรับรองความถูกต้องของใบรับรอง

นอกจากนี้ PostgreSQL ยังให้การเข้ารหัสข้อมูลและอนุญาตให้คุณใช้ใบรับรอง SSL เมื่อข้อมูลของคุณถ่ายโอนผ่านเว็บหรือทางหลวงเครือข่ายสาธารณะ PostgreSQL ยังช่วยให้คุณสามารถใช้เครื่องมือรับรองความถูกต้องของใบรับรองไคลเอ็นต์ (CCA) เป็นตัวเลือก และใช้ฟังก์ชันการเข้ารหัสเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่เข้ารหัสใน PostgreSQL

อย่างไรก็ตาม ระดับความปลอดภัยของ PostgreSQL อาจแตกต่างกันไปในแต่ละระบบคลาวด์ แม้ว่าจะเป็นฐานข้อมูลเดียวกันก็ตาม

MongoDB Atlas ดำเนินการในลักษณะเดียวกันกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายใหญ่ที่สุดสามราย ทำให้การโยกย้ายระหว่างระบบคลาวด์หลายตัวทำได้ง่ายขึ้น

นอกจากนี้ MongoDB ยังมีการเข้ารหัสฝั่งไคลเอ็นต์และระดับฟิลด์ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้ารหัสข้อมูลก่อนที่จะส่งไปยังฐานข้อมูลผ่านเครือข่าย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในคู่ของคีย์-ค่าในหนึ่งเร็กคอร์ด จึงขาดการรักษาความปลอดภัยที่ PostgreSQL อวดอ้าง จุดสนใจหลักของ MongoDB ยังคงอยู่ที่ความเร็ว

การสนับสนุนและชุมชน

PostgreSQL เป็นโอเพ่นซอร์สอย่างสมบูรณ์และได้รับการสนับสนุนจากชุมชน ซึ่งเสริมความแข็งแกร่งในฐานะระบบนิเวศที่สมบูรณ์ PostgreSQL มักเผยแพร่เวอร์ชันที่อัปเดตเป็นประจำ และนักพัฒนา ผู้ที่สนใจ หรือบริษัทบุคคลที่สามให้การสนับสนุนและพยายามพัฒนาระบบโดยแก้ไขจุดบกพร่องหรือแก้ไขระบบฐานข้อมูลเล็กน้อย

เช่นเดียวกับ PostgreSQL MongoDB ยังมีฟอรัมชุมชนที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกับผู้ใช้รายอื่น ๆ และรับคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปได้ การสนับสนุนองค์กร MongoDB สามารถเพิ่มเติมฐานความรู้ที่กว้างขวางพร้อมกรณีการใช้งาน บทช่วยสอนโดยละเอียด บันทึกทางเทคนิคเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ยังมีหลักสูตรออนไลน์พร้อมการฝึกอบรมและการรับรองที่จัดทำโดย MongoDB ฟรีอีกด้วย

ความท้าทาย

ในขณะที่เราได้พูดถึงคุณสมบัติของ MongoDB และ PostgreSQL ที่ทำให้พวกเขาได้รับความนิยมจากนักพัฒนา พวกเขาก็มีจุดอ่อนที่พอเหมาะพอควรเช่นกัน

MongoDB มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการข้อมูลที่รวดเร็ว แต่ขาดการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ PostgreSQL ดูเหมือนจะมีอยู่ มันค่อนข้างทำงานบนหน่วยความจำ เนื่องจากกระบวนการดีนอร์มัลไลซ์มักจะส่งผลให้มีการใช้หน่วยความจำสูง

นอกจากนี้ เนื่องจากไม่มีการสนับสนุนสำหรับการรวม ฐานข้อมูล MongoDB จึงมีข้อมูลมากเกินไป ซึ่งบางครั้งก็ซ้ำกัน ดังนั้นจึงสร้างภาระให้กับหน่วยความจำอย่างมาก MongoDB ยังได้พยายามรวมการตีความในภาษาแบบสอบถามอื่น ๆ เป็นส่วนหนึ่งของการขยาย; อย่างไรก็ตาม อาจทำให้ประสิทธิภาพการทำงานช้าลงเนื่องจากฐานข้อมูลไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อจัดการกับแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในขั้นต้น

การแปลแบบสอบถาม SQL เป็น MongoDB อาจใช้เวลาเพิ่มเติมเพื่อใช้เอ็นจิ้น ซึ่งอาจทำให้การปรับใช้และการพัฒนาล่าช้า

ในทางกลับกัน แม้ว่า PostgreSQL จะติดตั้งง่ายและสามารถปรับให้เข้ากับแพลตฟอร์มเกือบทั้งหมด แต่ประสิทธิภาพของมันอาจแตกต่างกันไปในแต่ละแพลตฟอร์ม นอกจากนี้ยังไม่มีเครื่องมือแก้ไขหรือเครื่องมือการรายงานที่สามารถแสดงสภาพปัจจุบันของฐานข้อมูลได้ คุณอาจต้องตรวจสอบฐานข้อมูลอย่างต่อเนื่องหากมีบางอย่างไม่เป็นไปตามที่วางแผนไว้ เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้สังเกตเห็นความล้มเหลวเมื่อมันสายเกินไป

PostgreSQL ยังทำงานช้ากว่าเล็กน้อยเนื่องจากเน้นที่ความเข้ากันได้ แม้ว่าจะมีความพยายามในการปรับปรุงความเร็วของ PostgreSQL แต่การปรับเปลี่ยนยังคงต้องดำเนินการอีกเล็กน้อย

MongoDB กับ PostgreSQL: คุณควรเลือกอันไหน?

MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน ในขณะที่ PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะทำงานในการจัดเก็บข้อมูลในคู่คีย์-ค่าเป็นระเบียนเดียว ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะจัดเก็บข้อมูลในตารางต่างๆ

หากคุณให้ความสำคัญกับการรวมข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาดได้เร็วกว่าในหลายเซิร์ฟเวอร์ MongoDB อาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ

MongoDB สามารถทำงานได้ดีที่สุดเมื่อรวมเข้ากับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ เนื่องจากความเร็วของ MongoDB ให้ประสิทธิภาพแบบไดนามิกที่สามารถช่วยติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้ในแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังสามารถเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจของคุณหากคุณเป็นเจ้าของเว็บแอปพลิเคชันที่ไม่ว่างซึ่งไม่ได้ขึ้นอยู่กับสคีมาที่มีโครงสร้างอย่าง New York Times (ซึ่งที่จริงแล้วใช้ MongoDB) หรือสำหรับแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ที่คุณต้องการ เพื่อจัดเก็บหลายอ็อบเจ็กต์ด้วยคอลเล็กชันแอตทริบิวต์ต่างๆ

ในทางกลับกัน PostgreSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดเก็บ หากคุณกำลังสร้างเครื่องมือฐานข้อมูลอัตโนมัติหรือแอปพลิเคชันธนาคารที่คุณต้องการบังคับใช้การรักษาความปลอดภัยข้อมูลและการรับประกันธุรกรรม PostgreSQL อาจเหมาะสมที่สุด
MongoDB หรือ PostgreSQL? เรียนรู้เพิ่มเติมด้วยคู่มือนี้ คลิกเพื่อทวีต

สรุป

โดยสรุป จนถึงตอนนี้ เราได้ครอบคลุมรายละเอียดพื้นฐานของ PostgreSQL และ MongoDB เหมือนกัน เราได้พูดคุยกันถึงประวัติ คุณลักษณะหลัก และสิ่งที่ทำให้แตกต่างออกไป

แม้ว่า PostgreSQL และ MongoDB จะสร้างฐานข้อมูลที่น่าอัศจรรย์ แต่ท้ายที่สุดแล้ว ก็ต้องเลือกสิ่งที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ

ระหว่าง PostgreSQL และ MongoDB คุณชอบฐานข้อมูลใด แจ้งให้เราทราบในความคิดเห็น!