Mysql vs nosql vs postgresql

Saat memulai proyek baru, salah satu hal yang mungkin dihadapi pengembang adalah memilih tumpukan. Menekankan teknologi yang tepat untuk memecahkan masalah bisa menjadi pengalaman yang menegangkan. Basis data khususnya dapat menjadi tantangan untuk diselesaikan, terutama jika Anda tidak jelas tentang bagaimana data Anda akan digunakan

Karena basis data adalah fondasi dasar pengembangan perangkat lunak dan mereka melayani berbagai tujuan untuk membangun proyek dari semua jenis dan ukuran, ada baiknya memahami pentingnya basis data untuk memilih struktur basis data yang sesuai untuk tumpukan Anda

Artikel ini akan membantu Anda memilih database sumber terbuka yang tepat dengan menjelajahi perbedaan antara dua sistem manajemen database yang hebat. MongoDB dan PostgreSQL

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah database non-relasional lintas-platform, open-source yang dirilis pada 11 Februari 2009. Dikenal karena menggunakan dokumen mirip JSON dengan skema opsional

MongoDB dianggap sebagai salah satu layanan database cloud tercanggih di pasar dengan mobilitas dan distribusi data yang tak tertandingi di Azure, AWS, dan Google Cloud, otomatisasi bawaan untuk beban kerja dan pengoptimalan sumber daya

Ini juga memungkinkan Anda membuat database cloud dalam hitungan menit menggunakan Atlas CLI, UI, atau penyedia sumber daya infrastruktur sebagai layanan (IaaS)

Dengan MongoDB Atlas, Anda dapat menjaga aplikasi Anda tetap berjalan untuk mengikuti lonjakan lalu lintas Anda saat fitur-fitur baru masuk ke saluran Anda. MongoDB Atlas memberi penggunanya alat pengoptimalan basis data tingkat lanjut sehingga Anda selalu memiliki sumber daya basis data yang Anda perlukan untuk terus membangun

Lihat bagaimana Kinsta menghadapi persaingan. Membandingkan

Fitur utama

Berikut adalah beberapa fitur utama MongoDB yang membuatnya mendapat tempat di antara database non-relasional terbaik di pasar

• Saran kinerja. Saat aplikasi Anda berkembang, MongoDB membantu Anda dengan praktik desain skema sesuai permintaan terbaik untuk efisiensi puncak
• Kluster multi-awan. Dengan MongoDB, Anda dapat mengaktifkan aplikasi yang tangguh dan kuat yang memanfaatkan dua cloud atau lebih secara bersamaan
• Penyeimbang beban. MongoDB memfasilitasi konkurensi kontrol untuk menangani beberapa permintaan klien secara paralel ke server lain. Ini dapat membantu mengurangi beban pada setiap server sekaligus memastikan konsistensi dan waktu aktif data serta memungkinkan aplikasi yang dapat diskalakan

Gunakan Kasus

MongoDB digunakan oleh ribuan organisasi di seluruh dunia untuk kebutuhan penyimpanan data atau sebagai layanan basis data aplikasi mereka

MongoDB memainkan peran penting dalam

• Manajemen konten. Dengan MongoDB, Anda dapat melayani dan menyimpan semua jenis konten, membangun fitur apa pun, dan menenun data apa pun dalam satu basis data. MongoDB menyiapkan Anda untuk sukses dengan perangkat keras komoditas dan tim yang lebih produktif untuk membuat biaya proyek Anda 10% dari yang seharusnya sambil menawarkan semua fitur yang diperlukan untuk membangun aplikasi kaya konten
• Pembayaran. Jika Anda sedang mengembangkan produk pembayaran baru, ketangkasan data MongoDB akan memungkinkan produk baru tersebut menjangkau pasar dengan cepat, tanpa Anda harus mengkhawatirkan kerumitan yang tidak perlu seperti fragmentasi data. Bahkan jika Anda memimpin perusahaan dewasa yang mencoba memodernisasi ekosistem pembayarannya, Anda dapat memanfaatkan fleksibilitas MongoDB untuk menggunakannya sebagai lapisan data operasional terkonsolidasi, memungkinkan Anda membangun produk dan layanan baru menggunakan data yang ada tanpa solusi pemotong kue yang berisiko
• Personalisasi. MongoDB memungkinkan Anda mempersonalisasi pengalaman jutaan pelanggan secara real-time, dengan fitur-fitur seperti penawaran yang ditargetkan, halaman beranda yang disesuaikan, dan sign-on jaringan media sosial. Anda bahkan dapat menjalankan kueri kompleks secara langsung terhadap data Anda tanpa khawatir tentang transformasi, ekstraksi, dan pemuatan
• Pembongkaran mainframe. Anda dapat dengan mudah memindahkan beban kerja dari mainframe dengan MongoDB. Pembongkaran mainframe adalah proses mereplikasi data mainframe yang biasa diakses ke lapisan data operasional (ODL) yang dibangun di atas MongoDB, yang dengannya operasi dapat dialihkan dari aplikasi yang memakan

Apa itu PostgreSQL?

Terlepas dari popularitas database NoSQL, database relasional tetap relevan untuk berbagai aplikasi karena ketangguhan dan kemampuan kueri yang kuat.

Database relasional sangat bagus dalam menjalankan kueri kompleks dan pelaporan berbasis data jika struktur datanya tidak sering berubah. Database sumber terbuka seperti PostgreSQL menawarkan alternatif yang hemat biaya sebagai database tingkat produksi yang stabil dibandingkan dengan database sezamannya yang berlisensi seperti SQL Server dan Oracle

PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data yang sangat stabil, didukung oleh lebih dari 20 tahun pengembangan komunitas yang menghasilkan tingkat integritas, ketahanan, dan kebenaran yang tinggi. Anda dapat menggunakan PostgreSQL sebagai gudang data utama atau sumber data untuk berbagai aplikasi seluler, geospasial, analitik, dan web

PostgreSQL juga tidak membawa biaya lisensi, menghilangkan risiko over-deployment. Kelompok penggemar dan kontributornya yang berdedikasi secara teratur menemukan bug dan solusi, berkontribusi untuk keamanan sistem database secara keseluruhan

Fitur utama

Berikut adalah beberapa fitur menonjol dari PostgreSQL yang menjadikannya salah satu database yang paling banyak digunakan saat ini

• Kolom non-atom. Salah satu kendala utama model relasional adalah bahwa kolom harus bersifat atomik. PostgreSQL, bagaimanapun, tidak memiliki batasan ini dan memungkinkan kolom memiliki sub-nilai yang dapat diakses dengan mudah oleh kueri
• Dukungan untuk data JSON. Kemampuan untuk membuat kueri dan menyimpan JSON memungkinkan PostgreSQL untuk menjalankan beban kerja NoSQL juga — katakanlah, jika Anda merancang database untuk menyimpan data dari beberapa sensor dan Anda tidak yakin tentang kolom spesifik yang Anda perlukan untuk mendukung semua jenis . Dalam skenario ini, Anda dapat membuat tabel sedemikian rupa sehingga salah satu kolomnya adalah JSON untuk menyimpan data yang terus berubah atau tidak terstruktur
• Fungsi jendela. Fungsi jendela PostgreSQL memainkan peran integral dalam menjadikannya favorit untuk aplikasi analitik. Dengan fungsi Window, Anda dapat menjalankan fungsi yang mencakup beberapa baris dan mengembalikan jumlah baris yang sama. Fungsi jendela berbeda dari fungsi agregat dalam arti bahwa fungsi agregat hanya dapat mengembalikan satu baris setelah agregasi

Gunakan Kasus

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan di mana PostgreSQL berguna

• Basis data hub gabungan. Dukungan JSON PostgreSQL dan pembungkus data asing memungkinkannya terhubung dengan penyimpanan data lain — termasuk tipe NoSQL — dan berfungsi sebagai hub federasi untuk sistem database poliglot
• Data ilmiah. Proyek ilmiah dan penelitian dapat menghasilkan data berukuran terabyte, yang harus dikelola secara paling efisien dan bermanfaat. PostgreSQL menawarkan mesin SQL yang luar biasa dengan kemampuan analitik yang kuat, yang membuat pemrosesan data dalam jumlah besar menjadi sangat mudah
• Manufaktur. Berbagai produsen industri kelas dunia memanfaatkan PostgreSQL untuk mempercepat inovasi dan mendorong pertumbuhan melalui proses yang berpusat pada pelanggan sambil mengoptimalkan kinerja rantai pasokan dengan menggunakan PostgreSQL sebagai backend penyimpanan
• Tumpukan sumber terbuka LAPP. PostgreSQL dapat menjalankan aplikasi dan situs web dinamis sebagai bagian dari alternatif kuat untuk tumpukan LAMP. LAPP adalah singkatan dari Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP, dan Perl

MongoDB vs PostgreSQL. Perbandingan Head-to-Head

Pertanyaan sebenarnya bukanlah MongoDB vs PostgreSQL, melainkan database dokumen terbaik vs database relasional terbaik

Cukup sering, pada awal proyek pengembangan, pemimpin proyek memiliki pemahaman yang baik tentang kasus penggunaan tetapi tidak memiliki kejelasan terkait fitur aplikasi spesifik yang dibutuhkan oleh pengguna dan bisnis mereka. Mereka akhirnya harus bertaruh pada suatu pilihan dan berharap itu yang paling cocok

Di bagian selanjutnya, kami akan menjelaskan perbedaan antara MongoDB dan PostgreSQL untuk membantu Anda membuat keputusan dengan mudah. Informasi kami didasarkan pada beberapa faktor utama seperti arsitektur, kepatuhan ACID, ekstensibilitas, replikasi, keamanan, dan dukungan.

Mari selami

Kepatuhan ASAM

Salah satu fitur paling penting dari database relasional yang membuat penulisan aplikasi menjadi lebih sederhana adalah transaksi ACID. Sejauh menyangkut tingkat isolasi dalam transaksi basis data, PostgreSQL menggunakan tingkat isolasi komitmen baca, secara default. Hal ini juga memungkinkan pengguna untuk menyetel level isolasi komitmen baca hingga level isolasi yang dapat diserialisasi

Hal penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa transaksi memungkinkan berbagai perubahan pada database dibuat atau diputar kembali dalam grup. Oleh karena itu, dalam database relasional, data akan dimodelkan melintasi tabel induk-anak independen dalam skema tabular

Sebagai perbandingan, database dokumen memiliki waktu yang lebih mudah untuk mengeksekusi transaksi karena mereka menyusun data dalam dokumen dan karena membaca dan menulis adalah operasi atomik, tidak memerlukan transaksi multi-dokumen

MongoDB mendukung isolasi lengkap saat dokumen diperbarui. Kesalahan apa pun akan memicu operasi pembaruan untuk mundur, membalikkan perubahan dan memastikan bahwa klien mendapatkan tampilan dokumen yang konsisten

MongoDB juga mendukung transaksi basis data di beberapa dokumen yang memungkinkan bit perubahan terkait untuk dibatalkan atau dilakukan sebagai sebuah grup. Karena kemampuan transaksi multi-dokumennya, MongoDB adalah salah satu dari sedikit database yang menyatukan fleksibilitas, kecepatan, dan kekuatan model dokumen dengan jaminan ACID dari database tradisional.

Model Arsitektur/Dokumen

Model dokumen MongoDB memungkinkan pengguna untuk secara alami memetakan ke objek dalam kode aplikasi, membuatnya lebih mudah bagi pengembang full-stack untuk belajar dan menggunakan. Dokumen memberi Anda kemampuan untuk menggambarkan hubungan hierarkis untuk menyimpan array dan struktur lain yang lebih canggih dengan mudah

Dengan menyimpan data dalam bidang seperti subdokumen dan array bersarang, informasi terkait dalam dokumen JSON dapat disimpan bersama untuk akses kueri cepat melalui bahasa kueri MongoDB

Dengan MongoDB, Anda dapat menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang dikenal sebagai binary JSON (BSON). Bidang dapat berbeda berdasarkan dokumen yang dilayaninya, oleh karena itu, tidak perlu mendeklarasikan struktur dokumen ke sistem — dokumen menggambarkan dirinya sendiri

Jika Anda perlu menambahkan kolom baru ke dokumen, maka kolom tersebut dapat dibuat tanpa memengaruhi dokumen lain dalam koleksi atau memperbarui ORM atau katalog sistem pusat

MongoDB juga memberi Anda opsi validasi skema untuk menerapkan kontrol tata kelola data pada setiap koleksi. Fleksibilitas ini sangat berguna saat menyusun informasi dari berbagai sumber yang berbeda atau mengakomodasi modifikasi dalam dokumen dari waktu ke waktu, terutama karena fungsionalitas aplikasi baru diterapkan secara konsisten.

PostgreSQL menampung model arsitektur client-server yang terdiri dari dua proses berikut

• Proses sisi klien. Ini adalah aplikasi yang dimanfaatkan oleh pengguna untuk berinteraksi dengan database. Biasanya, ini memiliki antarmuka pengguna yang sederhana dan digunakan untuk berkomunikasi antara pengguna dan database melalui API
• Proses sisi server. Ini adalah aplikasi "Postgres" yang menangani operasi, koneksi, aset dinamis, dan statis. Situs PostgreSQL yang berjalan ditangani oleh Postmaster, proses koordinasi pusat. Daemon postmaster bertanggung jawab
  • Melakukan pemulihan
  • Inisialisasi server
  • Mematikan server
  • Menjalankan proses latar belakang
  • Mengelola permintaan koneksi dari klien baru

  .

Kemungkinan diperpanjang

Ekstensibilitas hanyalah kualitas yang dirancang untuk memungkinkan penambahan kemampuan atau fungsionalitas baru

PostgreSQL mendukung ekstensibilitas dalam beberapa cara, termasuk fungsi dan prosedur tersimpan. Apa yang membuat PostgreSQL ekstensif adalah operasi berbasis katalognya

Database relasional sering menyimpan informasi tentang tabel, database, kolom, dll. dalam katalog sistem. "Kamus data" ini tampak bagi pengguna sebagai tabel, tetapi mereka memiliki informasi yang disimpan secara internal oleh sistem basis data

PostgreSQL menyimpan informasi tentang kolom, dan tabel, bersama dengan informasi mengenai tipe data, fungsi, dan metode akses yang ada

Masih ada lagi. PostgreSQL juga dapat memasukkan kode yang ditulis pengguna ke dalam dirinya sendiri melalui pemuatan dinamis. Seringkali, pengguna mungkin memerlukan fungsionalitas tertentu yang dapat diimplementasikan melalui pustaka bersama. Pengguna cukup menentukan file kode dan PostgreSQL akan memuatnya sesuai kebutuhan, sehingga menjadikannya cocok untuk pembuatan prototipe cepat aplikasi baru

Di sisi lain, MongoDB akhirnya menjadi extensible yang memungkinkan pengguna untuk membuat fungsinya dan menggunakannya dalam kerangka kerja. Ini setara dengan fungsi yang ditentukan pengguna (UDF) yang memungkinkan pengguna database relasional (seperti PostgreSQL) untuk memperluas pernyataan SQL

Selain itu, PostgreSQL dan MongoDB mendukung beberapa ekstensi dan plugin seperti Adminer untuk manajemen basis data

Kolaborasi dan Agility

MongoDB memiliki model dokumen, membuat kolaborasi dan pengembangan lebih mudah dan lebih cepat untuk diimplementasikan. MongoDB pada dasarnya menggunakan JSON atau BSON untuk menyimpan datanya sebagai dokumen

BSON mencakup beberapa tipe data yang tidak ada dalam data JSON seperti DateTime, long, int, dan byte array yang membantu menangani data lebih efisien karena akan lebih spesifik sesuai dengan tipe data daripada menangani semuanya seperti tipe "angka" universal. Itu membuat kueri dieksekusi lebih cepat karena dalam format serialisasi yang secara efektif mengarsipkan dokumen seperti JSON

BSON melompati kunci yang tidak berguna untuk kueri, sehingga mempercepat pengambilan data. Seorang pengguna selanjutnya dapat menentukan struktur dokumen dan melakukan beberapa pengembangan dengan memperkenalkan bidang baru, mengerjakan ulang data, atau mengembangkannya kapan pun mereka mau

Fleksibilitas ini merupakan keuntungan besar bagi MongoDB karena membantu menghindari penundaan yang disebabkan oleh permintaan administrator untuk merestrukturisasi pernyataan bahasa definisi data dan kemudian memulai dari awal dengan membuat ulang atau memuat ulang database

MongoDB juga memudahkan kolaborasi antar pengembang atau tim, oleh karena itu, tidak diperlukan intermediasi atau komunikasi yang rumit antar tim

Dalam hal kolaborasi, PostgreSQL menyertakan hak istimewa tingkat pengguna, pewarisan peran, dan hak istimewa tingkat tabel. Anda dapat mengelola pengguna dan memberi mereka hak baca dan tulis

Selain itu, Anda juga dapat meninjau berbagai grup atau aktivitas akses data pengguna dengan opsi audit yang memberikan lapisan keamanan ekstra. Namun, PostgreSQL tidak secepat MongoDB, karena merupakan database relasional yang menyimpan data dalam baris dan kolom

Dukungan Kunci Asing

Fitur utama yang membedakan MongoDB dari PostgreSQL adalah pendekatannya untuk menyimpan datanya

Karena non-relasional, MongoDB menggunakan koleksi, bukan tabel. Kunci asing hanyalah satu set atribut dalam tabel yang merujuk ke kunci utama dari tabel lain. Kunci asing menghubungkan kedua tabel ini satu sama lain

Karena tidak ada tabel di MongoDB, tidak ada kunci asing di MongoDB juga; . Namun, MongoDB memang memiliki standar DBRef yang membantu membakukan pembuatan referensi

Di sisi lain, karena sesuai dengan SQL. Dengan mengaktifkan batasan kunci asing, PostgreSQL dapat menghentikan penyisipan data yang tidak valid ke dalam kolom kunci asing

Partisi dan Sharding

Partisi dan sharding pada dasarnya adalah tentang memecah dataset besar menjadi subset yang lebih kecil. Sharding menyiratkan bahwa data disimpan di beberapa komputer sambil mempartisi mengelompokkan data ini dalam satu instance database

MongoDB dapat diskalakan karena mempartisi data di seluruh instance dalam cluster. Itu tidak membagi dokumen menjadi beberapa bagian karena merupakan unit independen sehingga lebih mudah untuk mendistribusikannya ke berbagai server sementara data disimpan secara lokal

Data dapat didistribusikan ke berbagai wilayah dengan mudah melalui layanan cloud MongoDB Atlas. Anda juga dapat memilih untuk terus menyimpannya di wilayah tertentu atau wilayah global untuk memastikan pengurangan latensi

Terapkan aplikasi Anda ke Kinsta - Mulai dengan Kredit $20 sekarang

Jalankan Node Anda. Aplikasi js, Python, Go, PHP, Ruby, Java, dan Scala, (atau hampir apa pun jika Anda menggunakan Dockerfile kustom Anda sendiri), dalam tiga langkah mudah

Sejak versi 5. 0, MongoDB telah menyertakan fitur resharding "langsung" yang hadir sebagai penghemat waktu utama karena Anda hanya perlu menetapkan kebijakan. Basis data dapat secara otomatis mendistribusikan ulang data ketika saatnya tiba

Sebelumnya, Anda dapat melakukannya tanpa mematikan sistem, tetapi prosesnya rumit dan berisiko. Sementara MongoDB memiliki geo-partisi global untuk beberapa waktu, data tumbuh di berbagai negara dengan kecepatan berbeda. Resharding langsung dapat bermanfaat untuk data yang harus tetap lokal di suatu negara

Di sisi lain, PostgreSQL mendukung partisi deklaratif, yang pada dasarnya adalah cara untuk menentukan cara membagi tabel menjadi partisi. Tabel yang dibagi disebut tabel berpartisi, spesifikasi terdiri dari metode partisi, dan daftar kolom atau ekspresi yang akan digunakan disebut kunci partisi

Anda dapat mengimplementasikan partisi melalui rentang, di mana tabel dapat dipartisi dengan rentang yang ditentukan oleh kolom kunci atau kumpulan kolom, tanpa tumpang tindih antara rentang nilai yang ditetapkan ke partisi yang berbeda

Anda juga dapat menerapkan partisi daftar di mana tabel dipartisi sesuai dengan nilai kunci yang ditentukan

Replikasi

Replikasi adalah proses membuat salinan dataset yang sama di lebih dari satu server. Ini memungkinkan administrator basis data untuk menyediakan redundansi data yang tinggi dan ketersediaan data yang tinggi

Untuk MongoDB, ini dicapai dengan menggunakan "kumpulan replika" — kluster tersinkronisasi yang terdiri dari tiga atau lebih server yang terus mereplikasi data di antara mereka. Hal ini memberikan redundansi dan perlindungan terhadap waktu henti yang mungkin terjadi jika terjadi jeda pemeliharaan atau kegagalan sistem yang dijadwalkan, sehingga meningkatkan toleransi kesalahan database

Kumpulan replika juga dapat diterapkan di berbagai pusat data, karena akan berguna jika terjadi pemadaman regional. Ini dapat dilakukan oleh MongoDB Atlas, yang membuat pembuatan dan konfigurasi cluster ini lebih sederhana dan lebih cepat

PostgreSQL menawarkan replikasi primer-sekunder. Log tulis-depan memungkinkan berbagi perubahan yang dibuat dengan node replika, sehingga memungkinkan replikasi asinkron. Jenis replikasi lainnya termasuk replikasi logis, replikasi streaming, dan replikasi fisik

Indeks

Indeks adalah objek atau struktur yang memungkinkan kita mengambil baris atau data tertentu dengan lebih cepat

PostgreSQL memberikan berbagai jenis indeks unik untuk mencocokkan beban kerja kueri apa pun secara efisien. Teknik pengindeksannya meliputi B-tree, multicolumn, dan ekspresi. Selain itu, teknik pengindeksan parsial dan lanjutan seperti GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, indeks penutup, dan filter mekar juga dapat diterapkan di PostgreSQL

Di sisi lain, MongoDB memungkinkan Anda menyimpan data dalam struktur apa pun yang dapat diakses dengan cepat dengan pengindeksan, tidak peduli seberapa dalam bersarang di array atau subdokumen

Bahasa & Sintaks

Baik MongoDB dan PostgreSQL mendukung berbagai bahasa

MongoDB menyediakan dukungan driver untuk beberapa bahasa database terbaik seperti Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node. js, dan masih banyak lagi. Pustaka dan driver MongoDB ini mendukung semua fitur MongoDB, memberikan kinerja tinggi dan skalabilitas di semua aplikasi

dengan distribusi dasar seperti PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl, dan PL/Tcl bersama dengan bahasa lain yang dikembangkan dan dipelihara di luar distribusi inti PostgreSQL seperti PL/Java, PL/PHP, dan PL/Ruby

Normalisasi

Normalisasi adalah proses penataan basis data relasional untuk mengurangi redundansi data, meminimalkan anomali dalam modifikasi data, dan meningkatkan integritas data

MongoDB dapat menangani model data yang dinormalisasi dan didenormalisasi (juga dikenal sebagai model tersemat)

Model tertanam memungkinkan aplikasi untuk menyimpan potongan informasi terkait dalam catatan basis data yang sama yang akan memberikan kinerja yang lebih baik untuk operasi baca dan kemampuan untuk mengambil data terkait dalam satu operasi basis data

Selain itu, Anda juga dapat memperbarui data terkait dalam satu operasi tulis atom sementara aplikasi mengeluarkan lebih sedikit kueri untuk menyelesaikan operasi umum. Dokumen dalam MongoDB untuk model data tersemat harus lebih kecil dari ukuran maksimum dokumen BSON (16 MB)

Model data yang dinormalisasi menggambarkan hubungan menggunakan referensi antar dokumen. Ini akan bermanfaat untuk digunakan ketika penyematan dapat mengakibatkan duplikasi data tetapi keunggulan kinerja baca yang tidak mencukupi lebih besar daripada implikasi duplikasi

Namun, proses denormalisasi biasanya menyebabkan konsumsi memori yang tinggi ketika data yang sebelumnya dinormalisasi dalam database dikelompokkan untuk meningkatkan performa

Skema PostgreSQL memiliki hubungan yang teridentifikasi. Struktur dapat diidentifikasi dengan 1. 1, 1. banyak, atau banyak. 1 hubungan. Normalisasi data bisa sangat bermanfaat karena menghilangkan salinan data yang berlebihan, sehingga juga memastikan integritas

Berjuang dengan downtime dan masalah WordPress? . Lihat fitur kami

Pertunjukan

Menilai kinerja dua sistem basis data yang berbeda merupakan tantangan karena MongoDB dan PostgreSQL memiliki cara berbeda dalam menyimpan dan mengambil data

MongoDB dibangun untuk menskalakan secara horizontal, karena sering menggabungkan kekuatannya dengan mesin tambahan dan tidak bergantung pada kekuatan pemrosesan. Itu mampu memberi daya pada aplikasi besar terlepas dari itu diukur dengan ukuran data atau pengguna

MongoDB juga dapat mengakomodasi kasus penggunaan yang memerlukan eksekusi kueri yang cepat dan dapat menangani data dalam jumlah besar. Itu bisa menggabungkan ratusan mesin secara keseluruhan

Sejak MongoDB 4. 4, kueri yang diimplementasikan terhadap set replika menghasilkan kinerja yang lebih baik dan dapat diprediksi melalui pembacaan "lindung nilai". Bacaan ini diarahkan ke beberapa node dalam kumpulan replika hingga node tercepat membalas

PostgreSQL, meski tidak secepat MongoDB dalam hal kecepatan penyisipannya, unggul dalam hal kepatuhan ACID. Transaksi diproses dengan aman dan andal, memungkinkan seluruh transaksi gagal alih-alih mengeksekusi penulisan yang berhasil sebagian

MongoDB baru-baru ini (dengan versi 4) mulai mendukung transaksi ACID mirip dengan database SQL

Tidak seperti MongoDB, PostgreSQL bergantung pada strategi peningkatan (penskalaan vertikal) untuk volume data dan penulisan penskalaan. Itu dilakukan dengan menambahkan lebih banyak sumber daya perangkat keras seperti disk, CPU, dan memori ke node database yang ada

Namun, PostgreSQL telah melakukan beberapa upaya menuju optimalisasi kinerja, termasuk perencana kueri yang matang, kompilasi ekspresi just-in-time (JIT), partisi tabel, dan paralelisasi kueri baca

Harga

PostgreSQL sepenuhnya bebas biaya dan sumber terbuka. Karenanya siapa pun dapat menggunakan fitur-fiturnya dan membuat modifikasi kode dengan mudah bila diperlukan

MongoDB juga merupakan alat sumber terbuka. Namun, MongoDB memiliki opsi lain seperti perusahaan dan Atlas (untuk cloud), yang memiliki harga bervariasi. Model harga lokal ditawarkan untuk edisi perusahaan MongoDB

Mongo RealmDB tersedia gratis untuk semua pengguna Atlas untuk evaluasi dan penggunaan ringan, memungkinkan pengembang membangun dan merilis aplikasi seluler

Migrasi data juga dapat menghasilkan overhead;

Pemrosesan Kueri

PostgreSQL menggunakan model basis data relasional yang bergantung pada penyimpanan data dalam tabel dan memanfaatkan bahasa kueri terstruktur (SQL) untuk akses basis data. Perintah SQL dapat dimasukkan menggunakan terminal psql PostgreSQL. Ini memiliki fasilitas objek besar, yang menyediakan akses gaya aliran ke data pengguna yang disimpan dalam struktur objek besar khusus

Sebelum menambahkan data, skema database harus dibangun untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang hubungan data untuk memproses kueri. Informasi terkait dapat disimpan dalam tabel terpisah dalam database. Ini dapat diakses melalui kunci asing dan bergabung

Mungkin sulit untuk menyesuaikan struktur database setelah dimuat. Diperlukan beberapa tim dalam pengembangan, operasi, dan administrator basis data untuk mengoordinasikan perubahan yang dibuat dalam struktur dengan hati-hati

Di sisi lain, struktur data MongoDB tidak perlu direncanakan sebelumnya karena pada dasarnya berurusan dengan data yang tidak terstruktur. Struktur datanya juga jauh lebih mudah disesuaikan

Pengembang dapat memilih apa yang penting dalam aplikasi dan melakukan perubahan yang diperlukan. MongoDB menggunakan MQL, yang dapat digunakan untuk bekerja dengan dokumen di MongoDB dan mengambil data sambil memberikan fleksibilitas dan kekuatan yang dilakukan SQL

MongoDB memproses data sebagai dokumen JSON. Anda juga dapat meminta kolom di dalam dokumen JSON. Dengan demikian, MongoDB cukup berguna jika Anda ingin menyimpan dokumen dalam bidang data yang fleksibel

Sementara PostgreSQL menggunakan fungsi GROUP_BY_ untuk memproses dan menjalankan kueri agregat, MongoDB biasanya menggunakan pipa agregasi untuk memproses kuerinya

Namun, satu kelemahan utama MongoDB adalah Anda tidak dapat menggabungkan tabel dengan mudah. Di PostgreSQL, dibuat sederhana dengan pernyataan JOIN

MongoDB telah mencoba menyelesaikan ini dengan memperkenalkan tipe data multidimensi di mana Anda dapat menyematkan satu penyimpanan dokumen di dalam yang lain. Namun, ini tidak teratur dan tidak seanggun fungsi join sederhana yang digabungkan PostgreSQL

Keamanan

Dalam hal keamanan, PostgreSQL mengalahkan MongoDB. Aturan ketat yang mengatur struktur database memungkinkan PostgreSQL menjadi database yang sangat aman, sehingga dapat diandalkan untuk digunakan pada sistem perbankan.

PostgreSQL menawarkan banyak metode autentikasi termasuk modul autentikasi pluggable (PAM) dan protokol akses direktori ringan (LDAP), yang mengurangi permukaan serangan server. Ini juga memastikan perlindungan tingkat server melalui autentikasi berbasis host dan autentikasi sertifikat

Selain itu, PostgreSQL menyediakan enkripsi data dan memungkinkan Anda untuk menggunakan sertifikat SSL saat data Anda transit melalui web atau jalan raya jaringan publik. PostgreSQL juga memungkinkan Anda menerapkan alat autentikasi sertifikat klien (CCA) sebagai opsi, dan menggunakan fungsi kriptogenik untuk menyimpan data terenkripsi di PostgreSQL

Namun, tingkat keamanan PostgreSQL mungkin berbeda dari satu sistem cloud ke cloud lainnya, meskipun itu adalah database yang sama

MongoDB Atlas bekerja dengan cara yang sama di tiga penyedia cloud terbesar, membuat migrasi antar banyak cloud menjadi lebih mudah

Selain itu, MongoDB memiliki enkripsi sisi klien dan tingkat bidang, yang memungkinkan pengguna untuk mengenkripsi data sebelum mengirimkannya ke database melalui jaringan. Namun, karena data disimpan dalam key-value pair dalam satu record, data tersebut tidak memiliki keamanan yang dibanggakan oleh PostgreSQL;

Dukungan & Komunitas

PostgreSQL sepenuhnya open-source dan didukung oleh komunitasnya, yang memperkuatnya sebagai ekosistem yang lengkap. PostgreSQL sering merilis versi yang diperbarui secara teratur, dan pengembang, penggemar, atau perusahaan pihak ketiga memberikan dukungan dan mencoba mengembangkan sistem dengan memperbaiki bug atau membuat sedikit modifikasi pada sistem basis data

Seperti PostgreSQL, MongoDB juga memiliki forum komunitas yang memungkinkan pengguna untuk terhubung dengan beberapa pengguna lain dan menjawab pertanyaan umum mereka. Dukungan perusahaan MongoDB selanjutnya dapat mencakup basis pengetahuan yang luas dengan kasus penggunaan, tutorial mendetail, catatan teknis tentang pengoptimalan, dan praktik terbaik

Selain itu, ada kursus online dengan pelatihan dan sertifikasi yang disediakan oleh MongoDB secara gratis

Tantangan

Meskipun kami telah membahas fitur-fitur MongoDB dan PostgreSQL yang membuat mereka populer di kalangan pengembang, mereka juga memiliki kelemahan yang adil.

MongoDB cenderung berfokus pada operasi data yang cepat tetapi tidak memiliki keamanan data yang tampaknya dimiliki oleh PostgreSQL. Ini cukup membebani memori, karena proses denormalisasi biasanya menghasilkan konsumsi memori yang tinggi

Selain itu, karena tidak ada dukungan untuk bergabung, database MongoDB kelebihan pasokan data — terkadang duplikat — karenanya sangat membebani memori. MongoDB juga mencoba memasukkan interpretasi ke dalam bahasa kueri lain sebagai bagian dari ekstensibilitasnya;

Terjemahan kueri SQL ke MongoDB mungkin memerlukan waktu tambahan untuk menggunakan mesin yang dapat menunda penerapan dan pengembangan

Di sisi lain, meskipun PostgreSQL mudah dipasang dan dapat disesuaikan dengan hampir semua platform, efisiensinya mungkin berbeda dari satu platform ke platform lainnya. Selain itu, tidak memiliki alat revisi atau instrumen pelaporan yang dapat menunjukkan kondisi database saat ini. Anda mungkin harus memeriksa database secara terus-menerus jika sesuatu tidak berjalan sesuai rencana untuk menghindari kegagalan saat sudah terlambat

PostgreSQL juga sedikit lebih lambat karena berfokus pada kompatibilitas. Meskipun upaya telah dilakukan untuk meningkatkan kecepatan PostgreSQL, modifikasinya masih membutuhkan lebih banyak pekerjaan

MongoDB vs PostgreSQL. Mana yang Harus Anda Pilih?

MongoDB adalah basis data non-relasional, sedangkan PostgreSQL adalah basis data relasional. Sementara database NoSQL bekerja untuk menyimpan data dalam key-value pair sebagai satu record, database relasional menyimpan data pada tabel yang berbeda

Jika Anda memprioritaskan integrasi dan skalabilitas data yang lebih cepat di beberapa server, MongoDB mungkin merupakan pilihan yang cocok untuk bisnis Anda

MongoDB dapat bekerja paling baik saat diintegrasikan ke dalam platform analitik, karena kecepatan MongoDB memberikan kinerja dinamis yang dapat membantu melacak perilaku pengguna secara waktu nyata. Ini juga bisa sangat bermanfaat bagi bisnis Anda jika Anda kebetulan memiliki aplikasi web sibuk yang tidak bergantung pada skema terstruktur seperti New York Times (yang sebenarnya menggunakan MongoDB), atau untuk katalog produk yang Anda perlukan

Di sisi lain, PostgreSQL sangat cocok untuk analisis data dan pergudangan. Jika Anda sedang membangun alat otomatisasi database atau aplikasi perbankan di mana Anda lebih memilih keamanan data dan jaminan transaksional untuk ditegakkan, PostgreSQL bisa menjadi pilihan yang tepat.
MongoDB atau PostgreSQL? Click to Tweet

Ringkasan

Singkatnya, sejauh ini, kami telah membahas detail dasar PostgreSQL dan MongoDB. Kami telah membahas sejarahnya, fitur utama, dan apa yang membuatnya berbeda

Meskipun PostgreSQL dan MongoDB membuat database yang luar biasa, pada akhirnya Anda harus memilih apa yang tepat untuk bisnis Anda

Antara PostgreSQL dan MongoDB, database mana yang Anda sukai?

Dapatkan semua aplikasi, database, dan situs WordPress Anda secara online dan dalam satu atap. Platform cloud kami yang penuh fitur dan berkinerja tinggi mencakup

• Pengaturan dan pengelolaan yang mudah di dasbor MyKinsta
• Dukungan pakar 24/7
• Perangkat keras dan jaringan Google Cloud Platform terbaik, didukung oleh Kubernetes untuk skalabilitas maksimum
• Integrasi Cloudflare tingkat perusahaan untuk kecepatan dan keamanan
• Jangkauan audiens global dengan hingga 35 pusat data dan 275+ PoP di seluruh dunia

Uji sendiri dengan diskon $20 untuk bulan pertama Hosting Aplikasi atau Hosting Basis Data. Jelajahi paket kami atau hubungi bagian penjualan untuk menemukan yang paling cocok untuk Anda