Pożegnanie z MongoDB: 5 powodów, dla których potrzebujesz tylko PostgreSQL

Wprowadzenie#

W świecie baz danych MongoDB i PostgreSQL są wysoko ocenianymi wyborami. MongoDB, popularna baza danych NoSQL, zyskała szeroką popularność od momentu swojego powstania w 2009 roku dzięki elastycznemu modelowi dokumentów i łatwości użytkowania. Z kolei PostgreSQL to długo istniejąca relacyjna baza danych, która od czasu pierwszego wydania w 1996 roku nieustannie ewoluuje i wprowadza innowacje, stając się jedną z najbardziej zaawansowanych i funkcjonalnych otwartych baz danych.

Z czasem wymagania dotyczące baz danych znacznie się zmieniły. Przedsiębiorstwa potrzebują obsługi nie tylko danych strukturalnych, ale także rosnącej ilości danych niestrukturalnych. Ponadto coraz ważniejsza staje się spójność danych, skalowalność i wydajność. W tym kontekście PostgreSQL zamyka lukę z MongoDB dzięki ciągłym innowacjom i udoskonaleniom, a nawet przewyższa ją w wielu aspektach. Przyjrzyjmy się, dlaczego PostgreSQL może być lepszym wyborem niż MongoDB w większości przypadków.

Powód 1: Idealne połączenie SQL i NoSQL#

Jedną z największych zalet PostgreSQL jest zdolność do płynnego łączenia funkcji SQL i NoSQL. Dzięki solidnemu wsparciu dla JSON, PostgreSQL umożliwia użytkownikom obsługę zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych w tej samej bazie danych.

Typ danych JSONB w PostgreSQL zapewnia wydajne przechowywanie dokumentów JSON oraz możliwość wydajnego przeszukiwania, porównywalną do MongoDB. W rzeczywistości, według benchmarków EnterpriseDB, wydajność PostgreSQL w obsłudze danych JSON może nawet przewyższać MongoDB. Oznacza to, że użytkownicy mogą cieszyć się potężnymi funkcjami relacyjnej bazy danych, jednocześnie korzystając z elastyczności bazy NoSQL.

Powód 2: Potężniejsze i bardziej elastyczne operacje JOIN#

Podczas pracy z powiązanymi danymi, wydajność i elastyczność operacji JOIN są kluczowymi aspektami do rozważenia. PostgreSQL zdecydowanie przewyższa MongoDB w tym obszarze:

• Metody wykonania: PostgreSQL używa dojrzałych algorytmów JOIN relacyjnych baz danych, takich jak złączenie zagnieżdżone, złączenie z wyodrębnianiem, i złączenie skrótowe „hash join”. Optymalizator zapytań automatycznie wybiera optymalną strategię złączenia. Z kolei MongoDB głównie używa operacji $lookup do wykonania złączeń, co w rzeczywistości jest złączeniem zagnieżdżonym.

• Wydajność: W większości scenariuszy, zwłaszcza przy obsłudze złożonych złączeń wielu tabel, wydajność PostgreSQL jest zdecydowanie lepsza niż MongoDB. Wydajność MongoDB może znacznie się pogorszyć przy obsłudze złożonych operacji złączeń, ponieważ wspiera ono jedynie złączenia zagnieżdżone, podczas gdy PostgreSQL może wybierać bardziej wydajne złączenia z wyodrębnianiem i złączenia skrótowe.

• Elastyczność: PostgreSQL obsługuje różne rodzaje złączeń (INNER JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN itd.), co pozwala na obsługę złożonych zapytań relacyjnych. Możliwości złączeń MongoDB są stosunkowo ograniczone i głównie nadają się do prostych relacji jeden do wielu.

• Dostosowanie do zmian modelu danych: Kiedy zmienia się model danych (np. z relacji jeden do wielu na wiele do wielu), PostgreSQL wymaga jedynie modyfikacji struktury tabeli i zapytań, co wiąże się z relatywnie niewielkimi zmianami w aplikacji. W MongoDB takie zmiany mogą wymagać przeprojektowania struktury dokumentu i szeroko zakrojonych modyfikacji w aplikacji.

Chociaż MongoDB może być prostsze i bardziej bezpośrednie w niektórych określonych scenariuszach, PostgreSQL oferuje potężniejsze i bardziej elastyczne możliwości złączeń przy obsłudze złożonych powiązanych danych. Dla aplikacji, które mogą wymagać częstych złożonych operacji złączeń, PostgreSQL jest zwykle lepszym wyborem.

Powód 3: Lepsza spójność i integralność danych#

MongoDB poczyniło znaczące postępy w zakresie spójności danych i wsparcia dla transakcji od wersji 4.0, wprowadzając wielodokumentowe transakcje ACID i stale udoskonalając tę funkcję. Dla wielu aplikacji MongoDB oferuje teraz niezawodne wsparcie dla transakcji.

Jednak PostgreSQL nadal posiada wyraźną przewagę w tym obszarze. Jako dojrzała relacyjna baza danych, PostgreSQL zawsze oferował pełną zgodność z ACID (Atomiczność, Spójność, Izolacja, Trwałość) od razu po wyjęciu z pudełka. Jego silny model spójności, głęboko zakorzeniony w architekturze, zapewnia, że dane pozostają spójne i niezawodne w każdej sytuacji, w tym w przypadku awarii systemu lub przerwy w dostawie prądu. Chociaż poprawki MongoDB zasługują na uznanie, sprawdzony podejście PostgreSQL do spójności i integralności danych nadal jest złotym standardem, zwłaszcza dla aplikacji obsługujących dane wrażliwe lub krytyczne.

Powód 4: Doskonała skalowalność i wydajność#

W miarę jak rosną wolumeny danych, skalowalność i wydajność stają się coraz ważniejsze. MongoDB od dawna było uważane za korzystne w obsłudze dużych zbiorów danych, jednak PostgreSQL poczyniło znaczące postępy w tym zakresie.

PostgreSQL, dzięki funkcjom takim jak partycjonowanie tabel, równoległe wykonywanie zapytań i efektywne indeksowanie, może skutecznie obsługiwać duże zestawy danych. Ponadto, pozioma skalowalność PostgreSQL nieustannie się poprawia, co sprawia, że z powodzeniem zaspokaja potrzeby większości aplikacji na poziomie korporacyjnym. Możesz więc polegać na PostgreSQL, jeśli chodzi o skalowanie aplikacji wraz z jej rozwojem.

Powód 5: Bogaty ekosystem funkcjonalny#

PostgreSQL oferuje bardzo bogaty ekosystem funkcjonalny, co stanowi istotną przewagę nad MongoDB:

• Potężne wyszukiwanie pełnotekstowe: Wbudowane możliwości wyszukiwania pełnotekstowego w PostgreSQL mogą zaspokoić potrzeby większości aplikacji bez potrzeby użycia dodatkowego silnika wyszukiwania.

• Wsparcie dla danych geograficznych: Poprzez rozszerzenie PostGIS, PostgreSQL oferuje zaawansowane możliwości geograficznego systemu informacji (GIS), umożliwiając łatwe zarządzanie danymi geograficznymi.

• Zaawansowane funkcje SQL: PostgreSQL obsługuje zaawansowane funkcje SQL, takie jak funkcje okna i wspólne wyrażenia tabelaryczne (CTE), upraszczając pisanie złożonych zapytań.

• Rozbudowane wtyczki rozszerzeń: Oprócz PostGIS istnieje wiele rozszerzeń, takich jak TimescaleDB do przetwarzania danych szeregów czasowych i pgvector do wyszukiwania wektorowego, co znacznie rozszerza zakres zastosowań PostgreSQL.

Podsumowanie#

PostgreSQL, dzięki potężnym możliwościom SQL i NoSQL, lepszej spójności danych, doskonałej skalowalności i wydajności oraz bogatemu ekosystemowi funkcjonalnemu, może przewyższać MongoDB w większości przypadków użycia. Chociaż migracja z MongoDB na PostgreSQL może wymagać pewnego wysiłku, warto ją jednak podjąć z perspektywy długoterminowej, ponieważ może uprościć stos technologiczny i poprawić efektywność i niezawodność zarządzania danymi.

Praktyczne porady#

Jeśli rozważasz wybór bazy danych lub oceniasz aktualne rozwiązanie bazodanowe, zaleca się dokładnie ocenić, czy PostgreSQL spełnia Twoje potrzeby. Możesz zacząć od nauki PostgreSQL, korzystając z poniższych zasobów:

• Dokumentacja oficjalna PostgreSQL
• Fora społeczności PostgreSQL

Pamiętaj, że wybór odpowiedniego rozwiązania bazodanowego może przynieść długoterminowe korzyści Twojej aplikacji, w tym wyższą wydajność, lepszą łatwość utrzymania i niższy całkowity koszt posiadania.