MongoDB czy PostgreSQL: jak wybrać bazę danych dla aplikacji

MongoDB i PostgreSQL nieustannie pojawiają się w tej samej rozmowie i nic dziwnego – obie bazy są popularne, dobrze wspierane i mają naprawdę spore możliwości. Reprezentują jednak dwie różne filozofie organizacji danych, a wybór między nimi powinien zależeć od tego, jak faktycznie wyglądają wasze dane, a nie od tego, o której ostatnio więcej słyszeliście.

Filozofia PostgreSQL: najpierw struktura

PostgreSQL to baza relacyjna – dane znajdują się w tabelach o zdefiniowanym schemacie, a relacje między tabelami są jawne i egzekwowane. Zanim wstawicie wiersz, baza danych już dokładnie wie, jaki kształt musi on mieć. To właśnie ta struktura pozwala Postgresowi gwarantować silną spójność i obsługiwać złożone zapytania obejmujące powiązane dane za pomocą złączeń.

Filozofia MongoDB: najpierw elastyczność

MongoDB to baza dokumentowa – dane przechowuje się w postaci dokumentów zbliżonych do JSON, które nie wymagają sztywnego, z góry zdefiniowanego schematu. Dwa dokumenty w tej samej kolekcji mogą mieć zupełnie inne pola. Ta elastyczność jest naprawdę cenna, gdy kształt danych w naturalny sposób się różni lub szybko ewoluuje, a dodanie nowego pola nie wymaga formalnej migracji całego zbioru danych.

Bezpośrednie, praktyczne porównanie

• Schemat: Postgres egzekwuje strukturę z góry. MongoDB pozwala jej się wyłaniać i różnić.
• Relacje: Postgres znacznie naturalniej obsługuje dane powiązane między tabelami – przez złączenia. MongoDB zasadniczo oczekuje, że powiązane dane będą osadzone w tym samym dokumencie albo obsłużone na poziomie aplikacji.
• Spójność: Postgres domyślnie oferuje silne gwarancje transakcyjne. MongoDB w ostatnich latach bardzo się pod tym względem poprawiło, ale pierwotnie zbudowano je tak, by dostępność i szybkość miały pierwszeństwo przed natychmiastową spójnością.
• Skalowanie poziome: MongoDB od początku projektowano z myślą o łatwym shardingu na wiele serwerów. Postgres też da się skalować poziomo, ale zwykle wymaga to bardziej przemyślanej konfiguracji.
• Złożoność zapytań: SQL to dojrzały, niezwykle ekspresyjny język do złożonych pytań o powiązane dane. Język zapytań MongoDB znacznie się rozwinął, ale przy mocno relacyjnych pytaniach jest zasadniczo mniej ekspresyjny.

Kiedy lepiej sprawdzi się MongoDB

Systemy zarządzania treścią, w których różne typy treści mają skrajnie różne pola. Katalogi produktów, w których poszczególne kategorie mają naprawdę odmienne atrybuty. Aplikacje, które muszą skalować zapisy na wiele serwerów przy minimalnym wysiłku operacyjnym. Szybkie prototypy, w których model danych wciąż aktywnie się zmienia, a migracje nie powinny tego spowalniać.

Kiedy lepiej sprawdzi się PostgreSQL

Wszystko, co dotyczy pieniędzy, stanów magazynowych lub innych danych, w których spójność nie jest opcjonalna. Aplikacje z danymi o naprawdę relacyjnym charakterze – użytkownicy, zamówienia, uprawnienia – w których często trzeba odpytywać dane przez te relacje. Systemy, w których to sama baza danych ma pilnować integralności danych, zamiast polegać wyłącznie na tym, że kod aplikacji za każdym razem zrobi to poprawnie.

Uczciwa odpowiedź

W przypadku większości typowych aplikacji biznesowych – takich, w których są użytkownicy, zamówienia i uprawnienia – PostgreSQL jest bezpieczniejszym i bardziej uniwersalnym wyborem domyślnym, a dzięki obsłudze kolumn JSON wciąż pozwala uzyskać sporo elastyczności w stylu MongoDB tam, gdzie jest ona naprawdę potrzebna, bez rezygnacji z gwarancji relacyjnych w pozostałych miejscach. MongoDB zasługuje na swoje miejsce, gdy dane mają naturalnie dokumentowy charakter i wiecie o tym od początku – a nie jako domyślny wybór podyktowany tym, że nazwa brzmi znajomo. Trafne podjęcie tej decyzji na wczesnym etapie to dokładnie ten rodzaj wyboru architektonicznego, który omawiamy z klientami w ramach projektów z zakresu oprogramowania na zamówienie i chmury.