Cuando se inicia un nuevo proyecto, una de las cosas con las que los desarrolladores pueden luchar es la elección de una pila. Centrarse en la tecnología adecuada para resolver un problema puede ser una experiencia angustiosa. Las bases de datos, en particular, pueden ser un reto a la hora de decidirse, especialmente si no tienes claro cómo se utilizarán tus datos.
Dado que las bases de datos son un fundamento básico del desarrollo de software y sirven para diversos propósitos en la construcción de proyectos de todo tipo y tamaño, ayuda a comprender la importancia de las bases de datos para elegir una estructura de base de datos adecuada para tu pila.
Este artículo te ayudará a elegir la base de datos de código abierto adecuada, explorando las diferencias entre dos grandes sistemas de gestión de bases de datos: MongoDB y PostgreSQL.
¿Qué es MongoDB?
MongoDB es una base de datos no relacional de código abierto y multiplataforma, lanzada el 11 de febrero de 2009. Es conocida por utilizar documentos tipo JSON con esquemas opcionales.
MongoDB se considera uno de los servicios de bases de datos en la nube más avanzados del mercado, con una movilidad y distribución de datos sin precedentes en Azure, AWS y Google Cloud, y una automatización integrada para la optimización de la carga de trabajo y los recursos.
También te permite crear una base de datos en la nube en cuestión de minutos utilizando la CLI de Atlas, la UI o un proveedor de recursos de infraestructura como servicio (IaaS).
Con MongoDB Atlas, puedes mantener tu aplicación en funcionamiento para seguir el ritmo de tu creciente tráfico a medida que las nuevas funciones se abren paso en tu canal. MongoDB Atlas proporciona a sus usuarios herramientas avanzadas de optimización de bases de datos para que siempre dispongas de los recursos de bases de datos que necesitas para seguir construyendo.
Características principales
Estas son algunas de las características principales de MongoDB que le hacen ganar un lugar entre las mejores bases de datos no relacionales del mercado:
- Asesoramiento sobre el rendimiento: A medida que tus aplicaciones evolucionan, MongoDB te ayuda con las mejores prácticas de diseño de esquemas bajo demanda para conseguir la máxima eficiencia.
- Clústeres multi-nube: Con MongoDB, puedes habilitar aplicaciones resistentes y potentes que aprovechen dos o más nubes al mismo tiempo.
- Equilibrio de carga: MongoDB facilita la concurrencia de control para atender las peticiones de múltiples clientes en paralelo a otros servidores. Esto puede ayudar a disminuir la carga en cada servidor, al tiempo que garantiza la consistencia de los datos y el tiempo de actividad, y permite que las aplicaciones sean escalables.
Casos de uso
MongoDB es utilizada por miles de organizaciones de todo el mundo para sus necesidades de almacenamiento de datos o como servicio de base de datos de sus aplicaciones.
MongoDB desempeña un papel fundamental en:
- Gestión de contenidos: Con MongoDB, puedes servir y almacenar cualquier tipo de contenido, construir cualquier función y tejer cualquier tipo de datos dentro de una única base de datos. MongoDB te prepara para el éxito con hardware básico y equipos más productivos para que tu proyecto cueste un 10% de lo que debería, al tiempo que ofrece todas las características necesarias para construir aplicaciones ricas en contenido.
- Pagos: Si estás desarrollando un nuevo producto de pagos, la agilidad de los datos de MongoDB permitirá que ese nuevo producto llegue al mercado rápidamente, sin que tengas que preocuparte por una complejidad innecesaria como la fragmentación de los datos. Incluso si diriges una empresa madura que intenta modernizar su ecosistema de pagos, puedes aprovechar la flexibilidad de MongoDB para utilizarlo como una capa de datos operativa consolidada, lo que te permitirá crear nuevos productos y servicios utilizando los datos existentes sin una arriesgada solución de tipo «cookie-cutter».
- Personalización: MongoDB te permite personalizar las experiencias de millones de clientes en tiempo real, con funciones como las ofertas dirigidas, las páginas de inicio personalizadas y el inicio de sesión en redes sociales. Incluso puedes ejecutar consultas complejas directamente contra tus datos sin preocuparte de transformar, extraer y cargar.
- Descarga del mainframe: Puedes trasladar fácilmente las cargas de trabajo fuera del mainframe con MongoDB. La descarga del mainframe es el proceso de replicar los datos del mainframe a los que se accede habitualmente a una capa de datos operativos (ODL) construida sobre MongoDB, contra la que se pueden redirigir las operaciones desde las aplicaciones consumidoras.
¿Qué es PostgreSQL?
A pesar de la popularidad de las bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales siguen siendo relevantes para diversas aplicaciones debido a su robustez y a su gran capacidad de consulta.
Las bases de datos relacionales son estupendas para ejecutar consultas complejas e informes basados en datos en los casos en que la estructura de datos no cambia con frecuencia. Las bases de datos de código abierto, como PostgreSQL, ofrecen una alternativa rentable como base de datos estable de grado de producción, en comparación con sus contemporáneas con licencia, como SQL Server y Oracle.
PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos muy estable, respaldado por más de 20 años de desarrollo por parte de la comunidad, que ha permitido alcanzar altos niveles de integridad, resistencia y corrección. Puedes utilizar PostgreSQL como almacén de datos principal o fuente de datos para diversas aplicaciones móviles, geoespaciales, analíticas y web.
Además, PostgreSQL no conlleva ningún coste de licencia, lo que elimina el riesgo de un despliegue excesivo. Su dedicado grupo de entusiastas y colaboradores encuentra regularmente errores y soluciones, contribuyendo a la seguridad general del sistema de bases de datos.
Características principales
He aquí algunas características destacadas de PostgreSQL que la convierten en una de las bases de datos más utilizadas en la actualidad:
- Columnas no atómicas: Una de las principales restricciones de un modelo relacional es que las columnas deben ser atómicas. Sin embargo, PostgreSQL no tiene esta restricción y permite que las columnas tengan subvalores a los que las consultas puedan acceder fácilmente.
- Soporte para datos JSON: La capacidad de consultar y almacenar JSON permite a PostgreSQL ejecutar también cargas de trabajo NoSQL: por ejemplo, si estás diseñando una base de datos para almacenar datos de múltiples sensores y no estás seguro de las columnas específicas que necesitarás para soportar todo tipo de sensores. En este caso, puedes construir una tabla de forma que una de las columnas sea JSON para almacenar los datos que cambian continuamente o que no están estructurados.
- Funciones de ventana: Las funciones de ventana de PostgreSQL desempeñan un papel integral que las convierte en las favoritas para las aplicaciones de análisis. Con las funciones ventana, puedes ejecutar funciones que abarcan varias filas y devolver el mismo número de filas. Las funciones ventana se diferencian de las funciones agregadas en el sentido de que las funciones agregadas sólo pueden devolver una única fila después de la agregación.
Casos de uso
He aquí algunos casos de uso en los que PostgreSQL resulta útil:
- Base de datos del centro federado: El soporte de JSON y las envolturas de datos ajenos de PostgreSQL le permiten conectarse con otros almacenes de datos -incluidos los tipos NoSQL- y servir como centro federado para sistemas de bases de datos políglotas.
- Datos científicos: Los proyectos científicos y de investigación pueden generar terabytes de datos, que deben ser gestionados de la forma más eficiente y beneficiosa. PostgreSQL ofrece un maravilloso motor SQL con sólidas capacidades analíticas, que hace que el procesamiento de grandes cantidades de datos sea un juego de niños.
- Fabricación: Varios fabricantes industriales de talla mundial aprovechan PostgreSQL para acelerar la innovación e impulsar el crecimiento mediante procesos centrados en el cliente, al tiempo que optimizan el rendimiento de la cadena de suministro utilizando PostgreSQL como backend de almacenamiento.
- Pila de código abierto LAPP: PostgreSQL puede ejecutar aplicaciones y sitios web dinámicos como parte de una sólida alternativa a la pila LAMP. LAPP significa Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP y Perl.
MongoDB vs PostgreSQL: Comparación cara a cara
La verdadera cuestión no es MongoDB vs PostgreSQL, sino la mejor base de datos documental vs la mejor base de datos relacional.
Muy a menudo, al principio de un proyecto de desarrollo, los jefes de proyecto tienen un buen conocimiento del caso de uso, pero no tienen claras las características específicas de la aplicación que necesitarían sus usuarios y su negocio. Acaban teniendo que apostar por una opción y esperar que sea la más adecuada.
En la siguiente sección, aclararemos las diferencias entre MongoDB y PostgreSQL para ayudarte a tomar esa decisión fácilmente. Nuestra información se basa en factores clave como la arquitectura, el cumplimiento de ACID, la extensibilidad, la replicación, la seguridad y el soporte, por nombrar algunos.
¡Vamos a sumergirnos!
Cumplimiento de ACID
Una de las características más importantes de las bases de datos relacionales que simplifican la escritura de aplicaciones son las transacciones ACID. En cuanto a los niveles de aislamiento dentro de las transacciones de la base de datos, PostgreSQL utiliza el nivel de aislamiento de lectura comprometida, por defecto. También permite a los usuarios ajustar el nivel de aislamiento de lectura comprometida hasta el nivel de aislamiento serializable.
Lo importante a tener en cuenta aquí es que las transacciones permiten realizar o revertir varios cambios en una base de datos en grupo. Por lo tanto, en una base de datos relacional, los datos se modelarían a través de tablas padre-hijo independientes en un esquema tabular.
Comparativamente, las bases de datos documentales tienen más facilidad para ejecutar transacciones porque agrupan los datos en un documento y, como la lectura y escritura es una operación atómica, no necesita una transacción multidocumento.
MongoDB admite el aislamiento completo mientras se actualiza un documento. Cualquier error haría que la operación de actualización retrocediera, revirtiendo el cambio y asegurando que los clientes obtuvieran una visión consistente del documento.
MongoDB también admite transacciones de base de datos a través de múltiples documentos, lo que permite revertir o confirmar los cambios relacionados como un grupo. Gracias a su capacidad de realizar transacciones entre varios documentos, MongoDB es una de las pocas bases de datos que combina la flexibilidad, la velocidad y la potencia del modelo documental con las garantías ACID de las bases de datos tradicionales.
Arquitectura/Modelo de documentos
El modelo de documentos de MongoDB permite al usuario asignar de forma natural objetos dentro del código de la aplicación, lo que facilita el aprendizaje y el uso por parte de los desarrolladores full-stack. Los documentos te proporcionan la capacidad de representar relaciones jerárquicas para almacenar matrices y otras estructuras más sofisticadas con facilidad.
Al almacenar los datos en campos como subdocumentos anidados y matrices, la información relacionada en los documentos JSON puede almacenarse junta para acceder rápidamente a la consulta mediante el lenguaje de consulta de MongoDB.
Con MongoDB, puedes almacenar datos como documentos en una representación binaria conocida como JSON binario (BSON). Los campos pueden diferir en función del documento al que se atienda, por lo que no es necesario declarar la estructura de los documentos al sistema: los documentos se autodescriben.
Si necesitas añadir un nuevo campo a un documento, éste puede generarse sin afectar a otros documentos de la colección ni actualizar un ORM o un catálogo central del sistema.
MongoDB también te ofrece la opción de validación de esquemas para aplicar controles de gobernanza de datos a cada colección. Esta flexibilidad resulta muy útil cuando se coteja información de múltiples fuentes dispares o se acomodan las modificaciones de los documentos a lo largo del tiempo, especialmente cuando la nueva funcionalidad de la aplicación se despliega de forma consistente.
PostgreSQL alberga un modelo de arquitectura cliente-servidor que consta de los dos procesos siguientes:
- Proceso del lado del cliente: Son las aplicaciones que utilizan los usuarios para interactuar con la base de datos. Suele tener una interfaz de usuario sencilla y se utiliza para la comunicación entre el usuario y la base de datos a través de las API.
- Proceso del lado del servidor: Es la aplicación «Postgres» que se ocupa de las operaciones, las conexiones y los activos dinámicos y estáticos. Un sitio PostgreSQL en funcionamiento es manejado por un Postmaster, un proceso central de coordinación. El demonio postmaster es responsable de:
- Realización de la recuperación
- Inicializar el servidor
- Apagar el servidor
- Ejecutar procesos en segundo plano
- Gestionar las solicitudes de conexión de nuevos clientes
Extensibilidad
La extensibilidad es simplemente la cualidad de estar diseñado para permitir la adición de nuevas capacidades o funcionalidades.
PostgreSQL admite la extensibilidad de varias maneras, incluyendo funciones y procedimientos almacenados. Lo que hace que PostgreSQL sea extensible son sus operaciones basadas en catálogos.
Las bases de datos relacionales suelen almacenar información sobre tablas, bases de datos, columnas, etc. en catálogos del sistema. Estos «diccionarios de datos» aparecen ante el usuario como tablas, pero tienen información almacenada internamente por el sistema de bases de datos.
PostgreSQL almacena la información sobre las columnas, y las tablas, junto con la información relativa a los tipos de datos, funciones y métodos de acceso presentes.
Y aún hay más: PostgreSQL también puede incorporar en sí mismo código escrito por el usuario mediante la carga dinámica. A menudo, los usuarios pueden requerir cierta funcionalidad que puede implementarse a través de bibliotecas compartidas. Los usuarios pueden simplemente especificar el archivo de código y PostgreSQL lo cargará según sea necesario, lo que lo hace especialmente adecuado para la creación rápida de prototipos de nuevas aplicaciones.
Por otro lado, MongoDB se ha vuelto finalmente extensible, permitiendo a los usuarios crear sus funciones y utilizarlas dentro del marco. Es equivalente a las funciones definidas por el usuario (UDF) que permiten a los usuarios de bases de datos relacionales (como PostgreSQL) ampliar las sentencias SQL.
Además, tanto PostgreSQL como MongoDB admiten varias extensiones y plugins como Adminer para la gestión de la base de datos.
Colaboración y agilidad
MongoDB tiene un modelo de documento, lo que hace que la colaboración y el desarrollo sean más fáciles y rápidos de implementar. MongoDB utiliza esencialmente JSON o BSON para almacenar sus datos como documentos.
BSON incluye varios tipos de datos que no están presentes en los datos JSON como DateTime, long, int, y byte array que ayudan a manejar los datos de forma más eficiente ya que sería más específico según el tipo de datos en lugar de manejar todo como un tipo universal «número». Hace que las consultas se ejecuten más rápidamente al estar en un formato de serialización que archiva eficazmente los documentos tipo JSON.
BSON omite las claves que no son útiles para la consulta, lo que hace más rápida la recuperación de los datos. Un usuario podría definir aún más la estructura del documento y emprender algún desarrollo introduciendo nuevos campos, reelaborando los datos o desarrollándolo cuando lo considere oportuno.
Esta flexibilidad es una gran ventaja para MongoDB, ya que ayuda a evitar los retrasos causados por pedir al administrador que reestructure las declaraciones del lenguaje de definición de datos y, a continuación, empezar desde cero recreando o recargando una base de datos.
MongoDB también facilita la colaboración entre desarrolladores o equipos, por lo que no es necesaria la intermediación ni la comunicación complicada entre equipos.
En cuanto a la colaboración, PostgreSQL incluye privilegios a nivel de usuario, herencia de roles y privilegios a nivel de tabla. Puedes gestionar usuarios y concederles privilegios de lectura y escritura.
Además, también puedes revisar las actividades de acceso a los datos de varios grupos o usuarios con la opción de auditoría, que otorga una capa adicional de seguridad. Sin embargo, PostgreSQL no es tan rápido como MongoDB, ya que es una base de datos relacional que almacena los datos en filas y columnas.
Soporte de claves foráneas
Una característica clave que diferencia a MongoDB de PostgreSQL es su enfoque para almacenar sus datos.
Al ser no relacional, MongoDB utiliza colecciones en lugar de tablas. Una clave foránea es simplemente un conjunto de atributos en una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla. La clave foránea vincula estas dos tablas entre sí.
Como no hay tablas en MongoDB, tampoco hay claves foráneas en MongoDB; por tanto, no hay restricciones de clave foránea. Sin embargo, MongoDB tiene un estándar DBRef que ayuda a estandarizar la creación de las referencias.
Por otro lado, PostgreSQL admite claves foráneas, ya que es compatible con SQL. Al habilitar las restricciones de clave foránea, PostgreSQL puede impedir la inserción de datos no válidos en las columnas de clave foránea.
Particionamiento y fragmentación
El particionamiento y la fragmentación consisten esencialmente en dividir grandes conjuntos de datos en subconjuntos más pequeños. La fragmentación implica que los datos se almacenan en varios ordenadores, mientras que la partición agrupa estos datos en una única instancia de la base de datos.
MongoDB es escalable gracias a la partición de los datos entre instancias dentro del clúster. No divide los documentos en trozos, ya que son unidades independientes, lo que facilita su distribución entre varios servidores mientras los datos se conservan localmente.
Los datos pueden distribuirse por diferentes regiones con facilidad a través del servicio en la nube MongoDB Atlas. También puedes optar por almacenarlos constantemente en regiones específicas o en regiones globales para garantizar una latencia reducida.
Desde la versión 5.0, MongoDB ha incluido una función de redistribución «en vivo» que supone un gran ahorro de tiempo, ya que sólo tienes que establecer una política. La base de datos puede redistribuir automáticamente los datos cuando llegue el momento.
Anteriormente, podías hacerlo sin tener que desmontar el sistema, pero el proceso era complicado y arriesgado. Aunque MongoDB tuvo durante algún tiempo una geopartición global, los datos crecían en distintos países a ritmos diferentes. El resharding en vivo podría ser beneficioso para los datos que deben permanecer locales dentro de un país.
Por otro lado, PostgreSQL admite el particionamiento declarativo, que es esencialmente una forma de especificar cómo dividir una tabla en particiones. La tabla que se divide se llama tabla particionada, la especificación consiste en el método de partición, y la lista de columnas o expresiones que se van a utilizar se llama clave de partición.
Puedes implementar la partición mediante un rango, en el que la tabla se puede dividir por rangos definidos por una columna clave o un conjunto de columnas, sin que se superpongan los rangos de valores asignados a las distintas particiones.
También puedes implementar la partición por lista, en la que la tabla se particiona según los valores clave especificados.
Replicación
La replicación es el proceso de crear una copia del mismo conjunto de datos en más de un servidor. Permite a los administradores de bases de datos proporcionar una alta redundancia de datos y una alta disponibilidad de los mismos.
En el caso de MongoDB, esto se consigue utilizando un «conjunto de réplicas», un clúster sincronizado formado por tres o más servidores que van replicando los datos entre ellos. Esto proporciona redundancia y protección contra cualquier tiempo de inactividad que pueda producirse en caso de una interrupción programada por mantenimiento o un fallo del sistema, aumentando así la tolerancia a fallos de la base de datos.
Los conjuntos de réplicas también pueden implementarse en varios centros de datos, ya que serían útiles en caso de interrupciones regionales. Esto puede hacerse mediante MongoDB Atlas, que hace que la construcción y configuración de estos clusters sea más sencilla y rápida.
PostgreSQL ofrece replicación primaria-secundaria. Los registros de escritura anticipada permiten compartir los cambios realizados con los nodos de réplica, lo que hace posible la replicación asíncrona. Otros tipos de réplicas son la réplica lógica, la réplica en flujo y la réplica física.
Índices
Los índices son objetos o estructuras que nos permiten recuperar filas o datos específicos más rápidamente.
PostgreSQL ofrece una gama de tipos de índices únicos para adaptarse a cualquier carga de trabajo de consulta de forma eficiente. Sus técnicas de indexación incluyen el árbol B, las multicolumnas y las expresiones. Además, en PostgreSQL también se pueden implementar técnicas de indexación parciales y avanzadas, como GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, índices de cobertura y filtros de floración.
Por otro lado, MongoDB te permite almacenar datos en cualquier estructura a la que se pueda acceder rápidamente mediante la indexación, sin importar lo profundamente anidados que estén en matrices o subdocumentos.
Lenguaje y sintaxis
Tanto MongoDB como PostgreSQL admiten varios lenguajes.
MongoDB proporciona soporte de controladores para algunos de los mejores lenguajes de bases de datos como Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js, y muchos más. Estas bibliotecas y controladores de MongoDB soportan todas las características de MongoDB, proporcionando un alto rendimiento y escalabilidad en todas las aplicaciones.
PostgreSQL admite varios lenguajes procedimentales con una distribución base como PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl y PL/Tcl, junto con otros lenguajes desarrollados y mantenidos fuera de la distribución central de PostgreSQL como PL/Java, PL/PHP y PL/Ruby.
Normalización
La normalización es el proceso de estructurar una base de datos relacional para reducir la redundancia de datos, minimizar las anomalías en la modificación de los datos y mejorar la integridad de los mismos.
MongoDB puede tratar tanto modelos de datos normalizados como desnormalizados (también conocidos como modelos integrados).
Los modelos incrustados permiten a las aplicaciones almacenar piezas de información relacionadas en el mismo registro de la base de datos, lo que proporcionaría un mejor rendimiento en las operaciones de lectura y la posibilidad de recuperar datos relacionados en una sola operación de la base de datos.
Además, también se pueden actualizar datos relacionados en una única operación de escritura atómica, mientras que las aplicaciones emiten menos consultas para completar operaciones comunes. Los documentos en MongoDB para el modelo de datos incrustados deben ser más pequeños que el tamaño máximo de los documentos BSON (16 MB).
Los modelos de datos normalizados describen las relaciones mediante referencias entre documentos. Esto sería beneficioso utilizarlo cuando la incrustación puede dar lugar a la duplicación de datos, pero las ventajas de rendimiento de lectura insuficientes superan las implicaciones de las duplicaciones.
Sin embargo, el proceso de desnormalización suele provocar un elevado consumo de memoria cuando se agrupan los datos previamente normalizados en una base de datos para aumentar el rendimiento.
Los esquemas de PostgreSQL tienen una relación identificada. La estructura puede identificarse con una relación 1:1, 1:muchos o muchos:1. La normalización de los datos puede ser muy beneficiosa, ya que elimina las copias redundantes de los datos, garantizando así también la integridad.
Rendimiento
Evaluar el rendimiento de dos sistemas de bases de datos diferentes es un reto, ya que tanto MongoDB como PostgreSQL tienen formas diferentes de almacenar y recuperar los datos.
MongoDB se construyó para escalar horizontalmente, ya que suele combinar su potencia con máquinas adicionales y no depende de la potencia de procesamiento. Es capaz de alimentar aplicaciones masivas, independientemente del tamaño de los datos o de los usuarios.
MongoDB también puede dar cabida a casos de uso que requieran la ejecución rápida de consultas y puedan manejar una gran cantidad de datos. Puede incorporar cientos de máquinas en total.
Desde MongoDB 4.4, las consultas implementadas contra conjuntos de réplicas producen un rendimiento mejorado y predecible a través de lecturas «cubiertas». Estas lecturas se dirigen a varios nodos dentro del conjunto de réplicas hasta que responde el nodo más rápido.
PostgreSQL, aunque no es tan rápido como MongoDB en cuanto a su velocidad de inserción bruta, destaca en cuanto al cumplimiento de ACID. Las transacciones se procesan de forma segura y fiable, permitiendo que falle una transacción completa en lugar de ejecutar una escritura que ha tenido éxito parcialmente.
MongoDB sólo ha empezado recientemente (con la versión 4) a soportar transacciones ACID similares a las de las bases de datos SQL.
A diferencia de MongoDB, PostgreSQL depende de una estrategia de escalado (escalado vertical) para los volúmenes de datos y el escalado de escrituras. Se realiza añadiendo más recursos de hardware como discos, CPU y memoria a un nodo de base de datos existente.
Sin embargo, PostgreSQL ha hecho algunos esfuerzos para optimizar el rendimiento, incluyendo un planificador de consultas maduro, compilación de expresiones justo a tiempo (JIT), partición de tablas y paralelización de consultas de lectura.
Precio
PostgreSQL es completamente gratuito y de código abierto. Por lo tanto, cualquiera puede utilizar sus características y hacer modificaciones en el código con facilidad cuando sea necesario.
MongoDB también es una herramienta de código abierto. Sin embargo, MongoDB tiene otras opciones como la empresarial y la Atlas (para la nube), que tienen precios diferentes. Para la edición empresarial de MongoDB se ofrece un modelo de precios on-premise.
Mongo RealmDB está disponible gratuitamente para todos los usuarios de Atlas para su evaluación y uso ligero, lo que permite a los desarrolladores crear y lanzar aplicaciones móviles.
La migración de datos también puede generar una sobrecarga; sin embargo, esto es estándar independientemente de la base de datos que hayas implementado en tu sistema.
Procesamiento de consultas
PostgreSQL utiliza el modelo de base de datos relacional que depende del almacenamiento de datos en tablas y de la utilización del lenguaje de consulta estructurado (SQL) para el acceso a la base de datos. Los comandos SQL se pueden introducir mediante el terminal PostgreSQL psql. Dispone de una facilidad de objetos grandes, que proporciona un acceso de tipo stream a los datos del usuario que se almacenan en una estructura especial de objetos grandes.
Antes de añadir los datos, hay que construir el esquema de la base de datos para tener una idea clara de las relaciones entre los datos para procesar las consultas. La información relacionada puede almacenarse en tablas separadas de la base de datos. Se puede acceder a ella mediante claves externas y uniones.
Puede ser difícil ajustar la estructura de la base de datos una vez cargada. Se necesitan varios equipos de desarrollo, operaciones y el administrador de la base de datos para coordinar cuidadosamente los cambios realizados en la estructura.
Por otro lado, la estructura de datos de MongoDB no necesita ser planificada de antemano, ya que trata esencialmente con datos no estructurados. La estructura de datos también es mucho más fácil de ajustar.
Los desarrolladores pueden elegir lo que es esencial en la aplicación y hacer los cambios necesarios. MongoDB utiliza MQL, que puede usarse para trabajar con documentos en MongoDB y extraer datos, al tiempo que ofrece la flexibilidad y la potencia de SQL.
MongoDB procesa los datos como documentos JSON. También puedes consultar los campos dentro del documento JSON. Por lo tanto, MongoDB es bastante útil en los casos en los que quieras almacenar documentos dentro de un campo de datos flexible.
Mientras que PostgreSQL utiliza la función GROUP_BY para procesar y ejecutar consultas agregadas, MongoDB suele utilizar pipelines de agregación para procesar sus consultas.
Sin embargo, un gran inconveniente de MongoDB es que no puedes unir tablas fácilmente. En PostgreSQL, esto se simplifica con una sentencia JOIN.
MongoDB ha intentado resolver esto introduciendo tipos de datos multidimensionales en los que puedes incrustar un almacén de documentos dentro de otro. Sin embargo, es desorganizado y no tan elegante como la sencilla función join que incorpora PostgreSQL.
Seguridad
Cuando se trata de seguridad, PostgreSQL supera a MongoDB. Las estrictas reglas que rigen la estructura de la base de datos permiten que PostgreSQL sea una base de datos muy segura, por lo que puede ser fiable para ser utilizada en sistemas bancarios.
PostgreSQL ofrece montones de métodos de autenticación, incluyendo un módulo de autenticación enchufable (PAM) y un protocolo ligero de acceso a directorios (LDAP), que reducen la superficie de ataque de los servidores. También garantiza la protección a nivel de servidor mediante la autenticación basada en el host y la autenticación por certificado.
Además, PostgreSQL proporciona cifrado de datos y te permite utilizar certificados SSL cuando tus datos transitan por la web o por las carreteras de la red pública. PostgreSQL también te permite implementar las herramientas de autenticación de certificados de cliente (CCA) como opción, y utilizar funciones criptográficas para almacenar datos cifrados en PostgreSQL.
Sin embargo, el nivel de seguridad de PostgreSQL puede variar de un sistema en la nube a otro, aunque se trate de la misma base de datos.
MongoDB Atlas funciona de la misma manera en los tres mayores proveedores de nubes, lo que facilita la migración entre varias nubes.
Además, MongoDB dispone de cifrado del lado del cliente y a nivel de campo, lo que permite a los usuarios cifrar los datos antes de enviarlos a la base de datos a través de la red. Sin embargo, como los datos se almacenan en pares clave-valor en un registro, carece de la seguridad de la que presume PostgreSQL; el principal objetivo de MongoDB sigue siendo la velocidad.
Soporte y comunidad
PostgreSQL es completamente de código abierto y cuenta con el soporte de su comunidad, lo que lo refuerza como un ecosistema completo. PostgreSQL publica con frecuencia versiones actualizadas con regularidad, y los desarrolladores, entusiastas o empresas de terceros proporcionan apoyo e intentan desarrollar el sistema corrigiendo errores o realizando ligeras modificaciones en el sistema de bases de datos.
Al igual que PostgreSQL, MongoDB también tiene un foro de la comunidad que permite a los usuarios conectarse con varios otros usuarios y obtener respuestas a sus consultas generales. El soporte empresarial de MongoDB puede incluir además una amplia base de conocimientos con casos de uso, tutoriales detallados, notas técnicas sobre optimizaciones y mejores prácticas.
Además, hay cursos online con formación y certificaciones proporcionados por MongoDB, de forma gratuita.
Desafíos
Aunque hemos hablado de las características tanto de MongoDB como de PostgreSQL que hacen que sean un éxito entre los desarrolladores, también tienen su parte justa de debilidades.
MongoDB tiende a centrarse en el funcionamiento rápido de los datos, pero carece de la seguridad de los datos que parece poseer PostgreSQL. Es bastante exigente con la memoria, ya que el proceso de desnormalización suele suponer un elevado consumo de memoria.
Además, como no hay soporte para las uniones, las bases de datos de MongoDB están sobrecargadas de datos -a veces duplicados-, lo que supone una gran carga para la memoria. MongoDB también ha intentado incluir la interpretación de otros lenguajes de consulta como parte de su extensibilidad; sin embargo, puede ralentizar su rendimiento, ya que la base de datos no se construyó inicialmente para tratar con modelos de datos relacionales.
La traducción de consultas SQL a MongoDB puede requerir un tiempo adicional para utilizar el motor, lo que podría retrasar el despliegue y el desarrollo.
Por otro lado, aunque PostgreSQL es fácil de instalar y se adapta a casi todas las plataformas, su eficacia puede variar de una plataforma a otra. Además, no tiene herramientas de revisión ni instrumentos de información que puedan mostrar el estado actual de la base de datos. Es posible que tengas que revisar la base de datos continuamente si algo no va como estaba previsto para evitar darte cuenta de un fallo cuando sea demasiado tarde.
PostgreSQL también es un poco más lento, ya que se centra en la compatibilidad. Aunque se han hecho esfuerzos para mejorar la velocidad de PostgreSQL, las modificaciones todavía necesitan un poco más de trabajo.
MongoDB vs PostgreSQL: ¿Cuál deberías elegir?
MongoDB es una base de datos no relacional, mientras que PostgreSQL es una base de datos relacional. Mientras que las bases de datos NoSQL trabajan almacenando los datos en pares clave-valor como un solo registro, las bases de datos relacionales almacenan los datos en diferentes tablas.
Si das prioridad a una integración de datos más rápida y a la escalabilidad en varios servidores, MongoDB puede ser una opción adecuada para tu negocio.
MongoDB puede funcionar mejor cuando se integra en una plataforma de análisis, ya que la velocidad de MongoDB proporciona un rendimiento dinámico que puede ayudar a seguir el comportamiento del usuario en tiempo real. También puede ser muy beneficioso para tu negocio si resulta que tienes una aplicación web muy ocupada que no depende de un esquema estructurado, como el New York Times (que, de hecho, utiliza MongoDB), o para catálogos de productos en los que necesitarías almacenar múltiples objetos con varias colecciones de atributos.
Por otro lado, PostgreSQL es un complemento perfecto para el análisis y el almacenamiento de datos. Si estás construyendo una herramienta de automatización de bases de datos o una aplicación bancaria en la que prefieres que se aplique la seguridad de los datos y las garantías transaccionales, PostgreSQL podría ser la solución adecuada.
Resumen
En resumen, hasta ahora hemos cubierto los detalles básicos de PostgreSQL y MongoDB por igual. Hemos hablado de su historia, de sus características principales y de lo que los hace diferentes.
Aunque tanto PostgreSQL como MongoDB son bases de datos increíbles, en última instancia se trata de elegir la más adecuada para tu negocio.
Entre PostgreSQL y MongoDB, ¿qué base de datos prefieres? ¡Háznoslo saber en los comentarios!
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