Ao iniciar um novo projeto, uma das coisas com as quais os desenvolvedores podem ter dificuldades é escolher uma pilha. Zerar na tecnologia certa para resolver um problema pode ser uma experiência de arrebentar os nervos. Bancos de dados em particular podem ser um desafio para se estabelecer, especialmente se você não estiver claro sobre como seus dados serão usados.

Como os bancos de dados são uma base básica de desenvolvimento de software e servem a vários propósitos para a construção de projetos de todos os tipos e tamanhos, ajuda a entender a importância dos bancos de dados para escolher uma estrutura de banco de dados apropriada para a sua pilha.

Este artigo irá ajudá-lo a escolher o banco de dados de código aberto certo, explorando as diferenças entre dois grandes sistemas de gerenciamento de banco de dados: MongoDB e PostgreSQL.


O que é MongoDB?

The MongoDB logo, showing the text beside an upright, green leaf.
Logo do MongoDB. (Fonte da imagem: Mecdata)

MongoDB é um banco de dados multiplataforma, de código aberto e não-relacional, lançado em 11 de fevereiro de 2009. Ele é conhecido por usar documentos do tipo JSON com esquemas opcionais.

MongoDB é considerado um dos mais avançados serviços de banco de dados em nuvem do mercado com mobilidade e distribuição de dados inigualáveis através do Azure, AWS e Google Cloud, automação integrada para otimização de carga de trabalho e recursos.

Ele também permite que você crie um banco de dados em nuvem em minutos usando o Atlas CLI, UI, ou um provedor de recursos de infraestrutura como serviço (IaaS).

Com o MongoDB Atlas, você pode manter sua aplicação funcionando para acompanhar o tráfego crescente à medida que novos recursos entram em seu pipeline. O MongoDB Atlas fornece a seus usuários ferramentas avançadas de otimização de banco de dados para que você sempre possua os recursos de banco de dados que você precisa para continuar construindo.

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Principais características

Aqui estão algumas características chave do MongoDB que o colocam entre os melhores bancos de dados não-relacionais do mercado:

  • Conselhos de desempenho: Conforme seus aplicativos evoluem, o MongoDB auxilia você com as melhores práticas de desenho de esquemas on-demand para uma eficiência máxima.
  • Cluster multi-cloud: Com o MongoDB, você pode habilitar aplicativos resistentes e poderosas que aproveitam duas ou mais nuvens ao mesmo tempo.
  • Load balancing: O MongoDB facilita o controle concomitante para cuidar de múltiplas solicitações de clientes em paralelo a outros servidores. Isto pode ajudar a diminuir a carga em cada servidor enquanto garante a consistência e o tempo de atividade dos dados e permite aplicativos escaláveis.

Casos de uso

O MongoDB é administrado por milhares de organizações em todo o mundo para necessidades de armazenamento de dados ou como serviço de banco de dados de seus aplicativos.

MongoDB tem um papel fundamental:

  • Gerenciamento de conteúdo: Com o MongoDB, você pode servir e armazenar qualquer tipo de conteúdo, construir qualquer recurso e tecer em qualquer tipo de dados dentro de um único banco de dados. O MongoDB prepara você para o sucesso com hardware de commodity e equipes mais produtivas para fazer seu projeto custar 10% do que eles deveriam enquanto oferece todos os recursos necessários para construir aplicativos ricos em conteúdo.
  • Pagamentos: Se você está desenvolvendo um novo produto de pagamentos, a agilidade de dados da MongoDB permitirá que esse novo produto chegue ao mercado rapidamente, sem que você tenha que se preocupar com complexidade desnecessária como a fragmentação de dados. Mesmo que você esteja liderando uma empresa madura tentando modernizar seu ecossistema de pagamentos, você pode aproveitar a flexibilidade da MongoDB para usá-lo como uma camada de dados operacionais consolidada, permitindo que você construa novos produtos e serviços usando os dados existentes sem uma solução arriscada de corte de cookies.
  • Personalização: MongoDB permite que você personalize as experiências de milhões de clientes em tempo real, com recursos como ofertas direcionadas, páginas iniciais personalizadas e login na rede de mídia social. Você pode até mesmo executar consultas complexas diretamente contra seus dados sem se preocupar em transformar, extrair e carregar.
  • Mainframe Offloading: Você pode facilmente mover cargas de trabalho para fora do mainframe com o MongoDB. O descarregamento do mainframe é o processo de replicar dados comumente acessados no mainframe para uma camada de dados operacionais (ODL) construída no MongoDB, contra a qual as operações podem ser redirecionadas de aplicativos consumidoras.

O que é PostgreSQL?

The PostgreSQL logo, showing the text below a stylized blue elephant head outlined in black and white.
Logo do PostgreSQL. (Fonte da imagem: Uberconf)

Apesar da popularidade dos bancos de dados NoSQL, os bancos de dados relacionais continuam a ser relevantes para vários aplicativos por causa de sua robustez e forte capacidade de consulta.

Bancos de dados relacionais são ótimos para executar consultas complexas e relatórios baseados em dados nos casos em que a estrutura de dados não muda com frequência. Bancos de dados de código aberto como o PostgreSQL oferecem uma alternativa econômica como um banco de dados estável em nível de produção comparado com seus contemporâneos licenciados como o SQL Server e Oracle.

O PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados altamente estável, apoiado por mais de 20 anos de desenvolvimento comunitário que levou a seus altos níveis de integridade, resiliência e correção. Você pode usar o PostgreSQL como o principal armazém de dados ou fonte de dados para vários aplicativos móveis, geoespaciais, analíticas e web.

O PostgreSQL também não carrega custo de licenciamento, eliminando o risco de super desemprego. Seu dedicado grupo de entusiastas e colaboradores regularmente encontram bugs e soluções, contribuindo para a segurança geral do sistema de banco de dados.

Principais características

Aqui estão algumas características salientes do PostgreSQL que o tornam um dos bancos de dados mais amplamente utilizados atualmente:

  • Colunas não atômicas: Uma das principais restrições de um modelo relacional é que as colunas precisam ser atômicas. O PostgreSQL, entretanto, não tem essa restrição e permite que as colunas tenham sub-valores que as consultas podem acessar facilmente.
  • Suporte para dados JSON: A capacidade de consultar e armazenar JSON permite que o PostgreSQL execute também cargas de trabalho NoSQL – digamos, se você estiver projetando um banco de dados para armazenar dados de múltiplos sensores e não tiver certeza sobre as colunas específicas que você precisará para suportar todos os tipos de sensores. Neste cenário, você pode construir uma tabela de forma que uma das colunas seja JSON para armazenar os dados continuamente alterados ou não estruturados.
  • Funções da janela: As funções de janela do PostgreSQL desempenham um papel integral para torná-las uma favorita para aplicativos analíticos. Com as funções Window, você pode executar funções que se estendem por várias linhas e retornar o mesmo número de linhas. Funções de janela diferem das funções agregadas no sentido de que funções agregadas só podem retornar uma única linha após a agregação.

Casos de uso

Aqui estão alguns casos de uso onde o PostgreSQL vem a calhar:

  • Banco de dados de hubs federados: O suporte a JSON do PostgreSQL e os envoltórios de dados estrangeiros permitem que ele se conecte com outros armazéns de dados – incluindo os tipos NoSQL – e sirva como um hub federado para sistemas de banco de dados poliglota.
  • Dados científicos: Projetos científicos e de pesquisa podem gerar terabytes de dados, que têm que ser gerenciados de forma mais eficiente e benéfica. O PostgreSQL oferece um maravilhoso mecanismo SQL com capacidades analíticas robustas, o que faz do processamento de grandes quantidades de dados um pedaço de bolo.
  • Fabricação: Vários fabricantes industriais de classe mundial alavancam o PostgreSQL para acelerar a inovação e impulsionar o crescimento através de processos centrados no cliente enquanto otimizam o desempenho da cadeia de suprimento usando o PostgreSQL como um backend de armazenamento.
  • LAPP open-source stack: PostgreSQL pode executar aplicativos e websites dinâmicos como parte de uma alternativa robusta para a pilha LAMP. LAPP significa Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP, e Perl.

MongoDB vs PostgreSQL: Comparação

A verdadeira questão não é MongoDB vs PostgreSQL, mas sim o melhor banco de dados de documentos vs o melhor banco de dados relacional.

Muitas vezes, no início de um projeto de desenvolvimento, os líderes do projeto têm um bom entendimento do caso de uso, mas não têm clareza quanto às características específicas de aplicação que seus usuários e negócios precisariam. Eles acabam tendo que apostar em uma escolha e esperar que ela seja a mais adequada.

Na próxima seção, nós elucidaremos as diferenças entre MongoDB e PostgreSQL para ajudar você a tomar essa decisão facilmente. Nossas informações são baseadas em fatores chave como arquitetura, conformidade ACID, extensibilidade, replicação, segurança e suporte, para citar alguns.

Vamos mergulhar!

Conformidade ACID

Uma das características mais importantes dos bancos de dados relacionais que tornam os aplicativos de escrita mais simples são as transações ACID. No que diz respeito aos níveis de isolamento dentro das transações de bancos de dados, o PostgreSQL usa o nível de isolamento read committed, por padrão. Ele também permite que os usuários ajustem o nível de isolamento de leitura comprometida até o nível de isolamento em série.

O importante aqui é observar que as transações permitem que várias mudanças em um banco de dados sejam feitas ou revertidas em um grupo. Portanto, em um banco de dados relacional, os dados seriam modelados através de tabelas independentes de pais e filhos em um esquema tabular.

Comparativamente, os bancos de dados de documentos têm um tempo mais fácil para executar transações porque eles coletam dados em um documento e como a leitura e a escrita é uma operação atômica, ela não precisa de uma transação multi documento.

MongoDB suporta o isolamento completo enquanto um documento está sendo atualizado. Qualquer erro acionaria a operação de atualização para retroceder, revertendo a mudança e assegurando que os clientes tenham uma visão consistente do documento.

O MongoDB também suporta transações de banco de dados em múltiplos documentos permitindo que partes de mudanças relacionadas sejam revertidas ou comprometidas como um grupo. Devido à sua capacidade de transações de múltiplos documentos, o MongoDB é um dos poucos bancos de dados que coalesce a flexibilidade, velocidade e poder do modelo de documento com as garantias ACID de bancos de dados tradicionais.

Arquitetura/Modelo Documental

O modelo de documento do MongoDB permite que um usuário mapeie naturalmente os objetos dentro do código da aplicação, facilitando a aprendizagem e o uso por parte dos desenvolvedores Full stack . Os documentos fornecem a você a habilidade de representar relações hierárquicas para armazenar arrays e outras estruturas mais sofisticadas facilmente.

Ao armazenar dados em campos como subdocumentos e arrays aninhados, informações relacionadas em documentos JSON podem ser armazenadas juntas para acesso rápido a consultas através da linguagem de consulta do MongoDB.

Com MongoDB, você pode armazenar dados como documentos em uma representação binária conhecida como JSON binário (BSON). Os campos podem diferir de acordo com o documento a que se destina, portanto, não há necessidade de declarar a estrutura dos documentos ao sistema – os documentos são auto descritivos.

Se você precisar adicionar um novo campo a um documento, então o campo pode ser gerado sem impactar outros documentos da coleção ou atualizar um ORM ou um catálogo do sistema central.

O MongoDB também oferece a opção de validação de esquemas para impor controles de governança de dados sobre cada coleta. Esta flexibilidade vem a calhar quando se reúne informações de múltiplas fontes díspares ou se acomodam modificações em documentos ao longo do tempo, especialmente porque a nova funcionalidade da aplicação é implantada de forma consistente.

PostgreSQL abriga um modelo cliente-servidor de arquitetura que consiste nos dois processos a seguir:

  • Processo do lado do cliente: Estas são os aplicativos alavancadas pelos usuários para interagir com o banco de dados. Normalmente, ele tem uma interface de usuário simples e é usado para se comunicar entre o usuário e o banco de dados através de APIs.
  • Processo do lado do servidor: Esta é a aplicação “Postgres” que aborda operações, conexões, ativos dinâmicos e estáticos. Um site PostgreSQL em execução é tratado por um Postmaster, um processo de coordenação central. O daemon pós-mestre é responsável por isso:
    • Executando a recuperação
    • Inicializando o servidor
    • Desligando o servidor
    • Executando processos de fundo
    • Gerenciando pedidos de conexão de novos clientes

    .

Extensibilidade

Extensibilidade é simplesmente a qualidade de ser projetado para permitir a adição de novas capacidades ou funcionalidades.

O PostgreSQL suporta extensibilidade de várias maneiras, incluindo funções e procedimentos armazenados. O que torna o PostgreSQL extenso são suas operações guiadas por catálogo.

Bancos de dados relacionais geralmente armazenam informações sobre tabelas, bancos de dados, colunas, etc. em catálogos de sistema. Estes “dicionários de dados” aparecem ao usuário como tabelas, mas eles têm informações armazenadas internamente pelo sistema de banco de dados.

O PostgreSQL armazena as informações sobre as colunas e tabelas, juntamente com informações sobre os tipos de dados, funções e métodos de acesso presentes.

Há mais: PostgreSQL também pode incorporar código escrito pelo usuário em si mesmo através de carga dinâmica. Muitas vezes, os usuários podem requerer certas funcionalidades que podem ser implementadas através de bibliotecas compartilhadas. Os usuários podem simplesmente especificar o arquivo de código e o PostgreSQL irá carregá-lo conforme necessário, tornando-o, assim, unicamente adequado para prototipagem rápida de novos aplicativos.

Por outro lado, o MongoDB acabou se tornando extensível permitindo que os usuários criassem suas funções e as utilizassem dentro da estrutura. É equivalente às funções definidas pelo usuário (UDF) que permitem aos usuários de bancos de dados relacionais (como o PostgreSQL) estender as instruções SQL.

Além disso, tanto PostgreSQL quanto MongoDB suportam várias extensões e plugins como Adminer para gerenciamento de banco de dados.

Colaboração e agilidade

O MongoDB tem um modelo de documento, tornando a colaboração e o desenvolvimento mais fáceis e rápidos de implementar. O MongoDB essencialmente usa JSON ou BSON para armazenar seus dados como documentos.

A BSON inclui vários tipos de dados não presentes nos dados JSON como DateTime, long, int, e byte array que ajudam a lidar com os dados de forma mais eficiente, já que seriam mais específicos de acordo com o tipo de dados, ao invés de lidar com tudo como um tipo de “número” universal. Isso faz com que as consultas sejam executadas mais rapidamente, pois é em um formato de serialização que efetivamente arquiva documentos do tipo JSON.

BSON pula as chaves que não são úteis para a consulta, tornando assim mais rápida a recuperação de dados. Um usuário pode definir melhor a estrutura do documento e realizar algum desenvolvimento introduzindo novos campos, retrabalhando dados ou desenvolvendo-os sempre que achar necessário.

Esta flexibilidade é uma enorme vantagem para a MongoDB, pois ajuda a evitar atrasos causados por pedidos ao administrador para reestruturar as declarações de linguagem de definição de dados e depois começar do zero, recriando ou recarregando um banco de dados.

O MongoDB também facilita a colaboração entre desenvolvedores ou equipes, portanto, não há necessidade de intermediação ou comunicação complicada entre as equipes.

Quando se trata de colaboração, o PostgreSQL inclui privilégios em nível de usuário, herança de funções e privilégios em nível de tabela. Você pode gerenciar usuários e conceder-lhes privilégios de leitura e escrita.

Além disso, você também pode rever vários grupos ou atividades de acesso aos dados dos usuários com a opção de auditoria, o que garante uma camada extra de segurança. No entanto, o PostgreSQL não é tão rápido quanto o MongoDB, pois é um banco de dados relacional que armazena dados em linhas e colunas.

Suporte a chaves estrangeiras

Uma característica chave que diferencia o MongoDB do PostgreSQL é sua abordagem para armazenar seus dados.

Uma vez que não é relacional, a MongoDB usa coleções ao invés de tabelas. Uma chave estrangeira é simplesmente um conjunto de atributos em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela. A chave estrangeira liga essas duas tabelas uma à outra.

Como não há tabelas em MongoDB, também não há chaves estrangeiras em MongoDB; portanto, não há restrições de chaves estrangeiras. Entretanto, o MongoDB tem um padrão DBRef que ajuda a padronizar a criação das referências.

Por outro lado, o PostgreSQL suporta chaves estrangeiras por ser compatível com SQL. Ao permitir restrições de chaves estrangeiras, o PostgreSQL pode parar a inserção de dados inválidos em colunas de chaves estrangeiras.

Partição e Sharding

A partição e a Sharding são essencialmente a divisão de grandes conjuntos de dados em subconjuntos menores. O Sharding implica que os dados são armazenados em vários computadores enquanto o particionamento agrupa esses dados dentro de uma única instância de banco de dados.

MongoDB é escalável por causa da partição de dados entre instâncias dentro do cluster. Ele não divide os documentos em pedaços, pois eles são unidades independentes, facilitando a distribuição através de vários servidores enquanto os dados são preservados localmente.

Os dados podem ser distribuídos em diferentes regiões com facilidade através do serviço de nuvem do Atlas MongoDB. Você também pode optar por armazená-los constantemente em regiões específicas ou regiões globais para garantir a redução da latência.

Desde a versão 5.0, MongoDB tem incluído um recurso de remanejamento “ao vivo” que vem como uma grande economia de tempo, já que você só precisa definir uma política. O banco de dados pode redistribuir os dados automaticamente quando chegar a hora.

Anteriormente, você podia fazer isso sem derrubar o sistema, mas o processo era complicado e arriscado. Enquanto o MongoDB teve geo-particionamento global por algum tempo, os dados estavam crescendo em diferentes países a taxas diferentes. A redistribuição ao vivo poderia ser benéfica para os dados que devem permanecer locais dentro de um país.

Por outro lado, PostgreSQL suporta particionamento declarativo, que é essencialmente uma maneira de especificar como dividir uma tabela em partições. A tabela que é dividida é chamada de tabela particionada, a especificação consiste no método de particionamento, e a lista de colunas ou expressões a serem usadas é chamada de chave de partição.

Você pode implementar o particionamento através de um intervalo, onde a tabela pode ser dividida por intervalos definidos por uma coluna chave ou conjunto de colunas, sem sobreposição entre os intervalos de valores atribuídos a diferentes partições.

Você também pode implementar o particionamento da lista onde a tabela é particionada de acordo com os valores chave especificados.

Replicas

A replicação é o processo de criar uma cópia do mesmo conjunto de dados em mais de um servidor. Ela permite aos administradores do banco de dados fornecer alta redundância de dados e alta disponibilidade dos dados.

Para o MongoDB, isto é conseguido usando um “conjunto de réplicas” – um cluster sincronizado que consiste de três ou mais servidores que continuam replicando os dados entre eles. Isto fornece redundância e proteção contra qualquer tempo parado que possa ocorrer no caso de uma parada programada para manutenção ou uma falha do sistema, aumentando assim a tolerância a falhas do banco de dados.

Os conjuntos de réplicas também podem ser implementados em vários centros de dados, pois eles seriam úteis em caso de interrupções regionais. Isto pode ser feito pelo Atlas MongoDB, o que torna a construção e configuração destes clusters mais simples e mais rápida.

O PostgreSQL oferece replicação do secundário primário. Os registros de cabeçalho permitem compartilhar as mudanças feitas com os nós da réplica, tornando assim possível a replicação assíncrona. Outros tipos de réplicas incluem replicação lógica, replicação de streaming e replicação física.

Índices

Os índices são objetos ou estruturas que nos permitem recuperar linhas ou dados específicos mais rapidamente.

O PostgreSQL oferece uma gama de tipos de índices únicos para corresponder a qualquer carga de trabalho de consulta de forma eficiente. Suas técnicas de indexação incluem árvores B, multicolunas e expressões. Além disso, técnicas de indexação parciais e avançadas como GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, cobrindo índices e filtros bloom também podem ser implementadas no PostgreSQL.

Por outro lado, o MongoDB permite que você armazene dados em qualquer estrutura que possa ser rapidamente acessada por indexação, não importa quão profundamente aninhada em arrays ou subdocumentos.

Linguagem & Sintaxe

Tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL suportam uma variedade de linguagens.

MongoDB fornece suporte a drivers para algumas das melhores linguagens de banco de dados como Python, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js, e muitas outras. Estas bibliotecas e drivers MongoDB suportam todas as funcionalidades do MongoDB, dando alta performance e escalabilidade em todos os aplicativos.

PostgreSQL suporta várias linguagens de procedimento com uma distribuição base como PL/pgSQL, PL/Python, PL/Perl e PL/Tcl junto com outras linguagens desenvolvidas e mantidas fora da distribuição central do PostgreSQL como PL/Java, PL/PHP, e PL/Ruby.

Normalização

A normalização é o processo de estruturação de um banco de dados relacional para reduzir a redundância de dados, minimizar anomalias na modificação de dados e melhorar a integridade dos dados.

O MongoDB pode lidar com modelos de dados normalizados e desnormalizados (também conhecidos como modelos embutidos).

Modelos incorporados permitem que aplicativos armazenem informações relacionadas no mesmo registro de banco de dados, o que proporcionaria melhor desempenho para operações lidas e a capacidade de recuperar dados relacionados em uma única operação de banco de dados.

Além disso, você também pode atualizar os dados relacionados em uma única operação de escrita atômica enquanto os aplicativos emitem menos consultas para completar operações comuns. Os documentos no MongoDB para o modelo de dados incorporado devem ser menores que o tamanho máximo do documento BSON (16 MB).

Modelos de dados normalizados descrevem as relações usando referências entre documentos. Isto seria benéfico para uso quando a incorporação pode resultar em duplicação de dados, mas as vantagens de desempenho de leitura insuficiente superam as implicações das duplicações.

Entretanto, o processo de desnormalização geralmente causa um alto consumo de memória quando dados previamente normalizados em um banco de dados são agrupados para aumentar o desempenho.

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Os esquemas do PostgreSQL têm um relacionamento identificado. A estrutura pode ser identificada com um relacionamento 1:1, 1:muitos, ou muitos:1. A normalização dos dados pode ser muito benéfica, pois remove cópias redundantes dos dados, garantindo assim também a integridade.

Desempenho

Avaliar a performance de dois sistemas de banco de dados diferentes é um desafio, uma vez que tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL têm maneiras diferentes de armazenar e recuperar os dados.

MongoDB foi construído para escalar horizontalmente, já que muitas vezes combina sua potência com máquinas adicionais e não depende do poder de processamento. Ele é capaz de alimentar aplicativos maciços independentemente de ser medido por tamanhos de dados ou por usuários.

O MongoDB também pode acomodar casos de uso que requerem a rápida execução de consultas e pode lidar com uma grande quantidade de dados. Ele pode incorporar centenas de máquinas no total.

Desde MongoDB 4.4, as consultas implementadas contra réplicas de conjuntos produzem um desempenho melhorado e previsível através de leituras “hedged”. Estas leituras são direcionadas a múltiplos nós dentro do conjunto de réplicas até as respostas mais rápidas dos nós.

PostgreSQL, embora não tão rápido quanto o MongoDB em termos de sua velocidade de inserção bruta, se sobressai em termos de conformidade ACID. As transações são processadas de forma segura e confiável, permitindo que uma transação inteira falhe ao invés de executar uma gravação que foi parcialmente bem sucedida.

O MongoDB só recentemente (com a versão 4) começou a suportar transações ACID similares a bancos de dados SQL.

Ao contrário do MongoDB, o PostgreSQL depende de uma estratégia de escalonamento (escalonamento vertical) para volumes de dados e redações de escalonamento. Ele é executado adicionando mais recursos de hardware como discos, CPUs e memória do banco de dados existente no node.

Entretanto, o PostgreSQL tem feito alguns esforços para otimizar a performance, incluindo um planejador de consultas maduro, compilação just-in-time (JIT) de expressões, particionamento de tabelas, e paralelização de consultas lidas.

Preço

O PostgreSQL é completamente livre de custos e de código aberto. Portanto, qualquer um pode usar suas características e fazer modificações no código com facilidade quando necessário.

O MongoDB também é uma ferramenta de código aberto. No entanto, MongoDB tem outras opções como a empresa e Atlas (para a nuvem), que têm preços variáveis. Um modelo de preços local é oferecido para a edição empresarial do MongoDB.

Mongo RealmDB está disponível gratuitamente para todos os usuários Atlas para avaliação e uso leve, permitindo que os desenvolvedores construam e liberem aplicativos móveis.

MongoDB Realm pricing options compute, sync, request, and transfer listed in a tabular format.
Opções de preços para Mongo RealmDB. (Fonte da imagem: MongoDB Pricing)

A migração de dados também pode gerar despesas gerais; entretanto, isto é padrão independentemente do banco de dados que você tenha implementado em seu sistema.

Processamento de consultas

PostgreSQL usa o modelo de banco de dados relacional que depende do armazenamento de dados dentro das tabelas e da utilização da linguagem de consulta estruturada (SQL) para acesso ao banco de dados. Os comandos SQL podem ser inseridos usando o terminal do PostgreSQL psql. Ele tem um grande recurso de objeto, que fornece acesso em estilo stream aos dados do usuário que são armazenados em uma estrutura especial de grandes objetos.

Antes de adicionar os dados, o esquema do banco de dados deve ser construído para obter uma compreensão clara das relações dos dados para processar as consultas. As informações relacionadas podem ser armazenadas em tabelas separadas no banco de dados. Isto pode ser acessado através de chaves estrangeiras e joinins.

Pode ser difícil ajustar a estrutura do banco de dados, uma vez carregado. Ele precisa de várias equipes em desenvolvimento, operações e do administrador do banco de dados para coordenar cuidadosamente as mudanças feitas na estrutura.

Por outro lado, a estrutura de dados da MongoDB não precisa ser planejada com antecedência, pois trata essencialmente de dados não estruturados. A estrutura de dados também é muito mais fácil de ajustar.

Os desenvolvedores podem escolher o que é essencial na aplicação e fazer as mudanças necessárias. MongoDB usa MQL, que pode ser usado para trabalhar com documentos no MongoDB e retirar dados enquanto fornece a flexibilidade e potência que o SQL faz.

MongoDB processa dados como documentos JSON. Você também pode consultar os campos dentro do documento JSON. Assim, o MongoDB é bastante útil em casos onde você quer armazenar documentos dentro de um campo de dados flexível.

Enquanto o PostgreSQL usa a função GROUP_BY para processar e executar consultas agregadas, o MongoDB normalmente usa pipelines de agregação para processar suas consultas.

Uma grande desvantagem do MongoDB, no entanto, é que você não pode se juntar facilmente às mesas. No PostgreSQL, isso é feito de forma simples com uma declaração JOIN.

MongoDB tentou resolver isso introduzindo tipos de dados multidimensionais onde você pode incorporar uma loja de documentos dentro de outra. Entretanto, é desorganizado e não tão elegante quanto a simples função join que o PostgreSQL incorpora.

Segurança

Quando se trata de segurança, o PostgreSQL é superior ao MongoDB. As rígidas regras que regem a estrutura do banco de dados permitem que o PostgreSQL seja um banco de dados muito seguro, portanto pode ser confiável para ser utilizado em sistemas bancários.

PostgreSQL oferece toneladas de métodos de autenticação incluindo um módulo de autenticação plugável (PAM) e um protocolo de acesso a diretórios leve (LDAP), o que reduz a superfície de ataque dos servidores. Ele também garante proteção a nível de servidor através de autenticação baseada em host e autenticação de certificado.

Além disso, o PostgreSQL fornece criptografia de dados e permite que você use certificados SSL quando seus dados transitam pela web ou por rodovias de redes públicas. O PostgreSQL também permite que você implemente as ferramentas de autenticação de certificado de cliente (CCA) como uma opção, e use funções criptogênicas para armazenar dados criptografados no PostgreSQL.

Entretanto, o nível de segurança do PostgreSQL pode diferir de um sistema em nuvem para outro, mesmo que seja o mesmo banco de dados.

O MongoDB Atlas tem o mesmo desempenho nos três maiores provedores de nuvens, facilitando a migração entre várias nuvens.

Adicionalmente, MongoDB possui criptografia do lado do cliente e de campo, que permite aos usuários criptografar os dados antes de enviá-los para o banco de dados via rede. Entretanto, como os dados são armazenados em pares de chaves de valor em um único registro, falta-lhe a segurança gabaritada pelo PostgreSQL; o foco principal do MongoDB continua sendo a velocidade.

Suporte & Comunidade

O PostgreSQL é completamente open-source e apoiado por sua comunidade, o que o fortalece como um ecossistema completo. O PostgreSQL frequentemente lança versões atualizadas regularmente, e desenvolvedores, entusiastas ou empresas terceirizadas fornecem suporte e tentam desenvolver o sistema, corrigindo bugs ou fazendo pequenas modificações no sistema de banco de dados.

Assim como o PostgreSQL, MongoDB também tem um fórum comunitário que permite aos usuários se conectarem com vários outros usuários e terem suas dúvidas gerais respondidas. O suporte empresarial do MongoDB pode ainda incluir uma extensa base de conhecimento com casos de uso, tutoriais detalhados, notas técnicas sobre otimizações e melhores práticas.

Além disso, há cursos online com treinamento e certificações fornecidas pela MongoDB, de graça.

Desafios

Embora tenhamos discutido as características tanto do MongoDB quanto do PostgreSQL que os tornam um sucesso com os desenvolvedores, eles também têm sua parte de fraquezas.

MongoDB tende a focar na operação rápida de dados, mas falta a segurança de dados que o PostgreSQL parece possuir. É uma grande tarefa para a memória, já que o processo de desnormalização geralmente resulta em um alto consumo de memória.

Além disso, como não há suporte para adesões, os bancos de dados MongoDB estão sobrecarregados com dados – às vezes duplicados – o que sobrecarrega bastante a memória. O MongoDB também tentou incluir interpretação em outras linguagens de consulta como parte de sua extensibilidade; entretanto, ele pode retardar seu desempenho já que o banco de dados não foi inicialmente construído para lidar com modelos de dados relacionais.

A tradução do SQL para o MongoDB pode demorar mais tempo para usar o motor, o que pode atrasar a implantação e o desenvolvimento.

Por outro lado, enquanto o PostgreSQL é fácil de instalar e adaptável a quase todas as plataformas, sua eficiência pode diferir de plataforma para plataforma. Além disso, ele não possui ferramentas de revisão ou instrumentos de relatório que possam mostrar a condição atual do banco de dados. Você pode ter que verificar o banco de dados continuamente se algo não correr como planejado para evitar notar uma falha quando for tarde demais.

O PostgreSQL também é um pouco mais lento, pois se concentra na compatibilidade. Embora tenham sido feitos esforços para melhorar a velocidade do PostgreSQL, as modificações ainda precisam de um pouco mais de trabalho.

MongoDB vs PostgreSQL: Qual você deve escolher?

MongoDB é um banco de dados não-relacional, enquanto PostgreSQL é um banco de dados relacional. Enquanto bancos de dados NoSQL trabalham no armazenamento de dados em pares de valores-chave como um registro, bancos de dados relacionais armazenam dados em diferentes tabelas.

Se você prioriza uma integração de dados mais rápida e escalabilidade em vários servidores, o MongoDB pode ser uma escolha adequada para o seu negócio.

O MongoDB pode funcionar melhor quando integrado em uma plataforma analítica, já que a velocidade do MongoDB fornece um desempenho dinâmico que pode ajudar a rastrear o comportamento do usuário em tempo real. Também pode ser altamente benéfico para o seu negócio se você possui um aplicativo web ocupada que não depende de um esquema estruturado como o New York Times (que na verdade usa o MongoDB), ou para catálogos de produtos onde você precisaria armazenar múltiplos objetos com várias coleções de atributos.

Por outro lado, o PostgreSQL é uma combinação perfeita para análise e armazenamento de dados. Se você está construindo uma ferramenta de automação de banco de dados ou um aplicativo bancário onde você prefere que a segurança de dados e garantias transacionais sejam aplicadas, o PostgreSQL pode ser o ajuste certo.
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Resumo

Para resumir, até agora, cobrimos os detalhes básicos do PostgreSQL e do MongoDB. Discutimos sua história, principais características, e o que os torna diferentes.

Enquanto ambos PostgreSQL e MongoDB fazem bancos de dados incríveis, no final das contas, se trata de escolher o que é certo para o seu negócio.

Entre PostgreSQL e MongoDB, qual banco de dados você prefere? Escreva nos comentários!


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