Perbadingan Sistem Manajemen Basis Data MongoDB dan PostgreSQL, Sebelum kita mulai: MongoDB dan Postgres adalah sistem manajemen basis data yang hebat . Tujuan dari posting ini adalah untuk dengan cepat memberi Anda gambaran tentang kepribadian setiap database dan jenis kasus penggunaan yang paling sesuai untuk masing-masing database.
pgsql – MongoDB adalah database dokumen terkemuka . Itu dibangun di atas arsitektur skala-out terdistribusi dan telah menjadi platform berbasis cloud yang komprehensif untuk mengelola dan mengirimkan data ke aplikasi. MongoDB menangani beban kerja transaksional, operasional, dan analitis dalam skala besar. Jika kekhawatiran Anda adalah waktu untuk memasarkan, produktivitas pengembang, mendukung DevOps dan metodologi tangkas , dan membangun hal-hal yang berskala tanpa senam operasional, MongoDB adalah cara yang harus dilakukan.
PostgreSQL adalah database SQL kelas perusahaan yang solid, open source, yang telah memperluas kemampuannya selama 30 tahun. Segala sesuatu yang Anda inginkan dari database relasional hadir di PostgreSQL, yang bergantung pada arsitektur peningkatan skala. Jika kekhawatiran Anda adalah kompatibilitas, melayani ribuan kueri dari ratusan tabel, memanfaatkan keterampilan SQL yang ada, dan mendorong SQL hingga batasnya, PostgreSQL akan melakukan pekerjaan yang luar biasa.
Kedua Basis Data Luar Biasa, Tapi Apa Kebutuhan Anda?
Sebagai pembaca yang cerdik seharusnya sudah tahu, pertanyaan sebenarnya bukanlah MongoDB vs Postgres, tetapi database dokumen terbaik versus database relasional terbaik. Kedua database itu luar biasa.
Jika Anda mencari database terdistribusi untuk aplikasi transaksional dan analitik modern yang bekerja dengan data multi-struktur yang berubah dengan cepat, maka MongoDB adalah cara yang tepat.
Jika database SQL sesuai dengan kebutuhan Anda, maka Postgres adalah pilihan yang tepat.
Jawaban yang tepat untuk kebutuhan Anda tentu saja didasarkan pada apa yang Anda coba lakukan. Tujuan kami dalam artikel ini adalah untuk membantu menjelaskan kepribadian dan karakteristik masing-masing basis data ini sehingga Anda dapat lebih memahami apakah itu memenuhi kebutuhan Anda.
Tetapi seringkali pada awal proyek pengembangan, para pemimpin proyek sering kali memiliki pemahaman yang baik tentang kasus penggunaan, tetapi tidak benar-benar memiliki kejelasan tentang fitur aplikasi spesifik yang dibutuhkan bisnis dan pengguna mereka. Mereka harus bertaruh tentang yang paling cocok. Sisa artikel ini bertujuan untuk memberikan informasi yang membantu membuat taruhan yang aman.
Ikhtisar Postgresql vs MongoDB
Tapi sekali lagi, bagi yang ingin langsung ceritanya, berikut rangkuman panduan umum kami:
Jika Anda berada di awal proyek pengembangan dan mencari untuk mengetahui kebutuhan dan model data Anda dengan menggunakan proses pengembangan yang tangkas, MongoDB akan bersinar karena pengembang dapat membentuk kembali data mereka sendiri, saat mereka membutuhkannya. MongoDB memungkinkan Anda untuk mengelola data dari struktur apa pun, bukan hanya struktur tabel yang ditentukan sebelumnya.
Jika Anda mendukung aplikasi yang Anda tahu harus diskalakan dalam hal volume lalu lintas atau ukuran data (atau keduanya) dan yang perlu didistribusikan ke seluruh wilayah untuk lokalitas data atau kedaulatan data, arsitektur skala besar MongoDB akan memenuhi kebutuhan tersebut secara otomatis.
Jika Anda menginginkan database multi-cloud yang bekerja dengan cara yang sama di setiap cloud publik, dapat menyimpan data pelanggan di wilayah geografis tertentu, dan mendukung paradigma pengembangan tanpa server dan seluler terbaru, MongoDB Atlas adalah pilihan yang tepat.
Jika Anda adalah toko SQL dan memperkenalkan paradigma baru akan lebih mahal daripada manfaat lain yang disebutkan, PostgreSQL adalah pilihan yang kemungkinan akan memenuhi semua kebutuhan Anda.
Jika Anda menginginkan database relasional yang akan menjalankan kueri SQL kompleks dan bekerja dengan banyak aplikasi yang ada berdasarkan model data relasional tabular, PostgreSQL akan melakukan pekerjaan itu.
Jika Anda adalah pengembang SQL yang kreatif dan ingin mendorong SQL hingga batasnya dengan menggunakan teknik lanjutan untuk pengindeksan, penyimpanan, dan pencarian berbagai tipe data terstruktur, membuat fungsi yang ditentukan pengguna dalam berbagai bahasa, dan menyetel database ke tingkat ke-n, Anda mungkin akan dapat melangkah lebih jauh dengan PostgreSQL daripada RDBMS lainnya.
Jadi, sekarang setelah yang tidak sabar telah puas, pasien dapat menyelam lebih dalam ke MongoDB, lalu PostgreSQL, dan kemudian perbandingan.
MongoDB: Basis Data Dokumen Skalabel yang Telah Menjadi Platform Data
Keindahan Model Dokumen
Model data dokumen MongoDB memetakan secara alami ke objek dalam kode aplikasi, sehingga memudahkan pengembang untuk mempelajari dan menggunakannya. Dokumen memberi Anda kemampuan untuk mewakili hubungan hierarkis untuk menyimpan array dan struktur lain yang lebih kompleks dengan mudah. Dokumen JSON dapat menyimpan data dalam bidang, sebagai array, atau bahkan sebagai sub-dokumen bersarang. Dengan cara ini, informasi terkait dapat disimpan bersama untuk akses kueri yang cepat melalui bahasa kueri MongoDB yang kaya dan ekspresif .
MongoDB menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang disebut BSON (Binary JSON). Bidang dapat bervariasi dari dokumen ke dokumen; tidak perlu mendeklarasikan struktur dokumen ke sistem – dokumen menggambarkan dirinya sendiri. Jika bidang baru perlu ditambahkan ke dokumen, maka bidang dapat dibuat tanpa memengaruhi semua dokumen lain dalam kumpulan, tanpa memperbarui katalog sistem pusat, memperbarui ORM, dan tanpa membuat sistem offline. Secara opsional, validasi skema dapat digunakan untuk menerapkan kontrol tata kelola data atas setiap koleksi.
Fleksibilitas ini sangat berguna saat mengkonsolidasikan informasi dari berbagai sumber atau mengakomodasi variasi dokumen dari waktu ke waktu, terutama karena fungsionalitas aplikasi baru terus digunakan.
Penyempurnaan pada Model Dokumen
MongoDB memungkinkan Anda untuk menyimpan data di hampir semua struktur, dan setiap bidang – bahkan yang sangat bersarang di subdokumen dan larik – dapat diindeks dan dicari secara efisien.
MongoDB menambahkan elemen ke model dokumen dan mesin kueri untuk menangani penandaan data geospasial dan deret waktu. Ini memperluas jenis kueri dan analitik yang dapat dilakukan pada database.
BSON menyertakan tipe data yang tidak ada dalam data JSON (misalnya, datetime, int, long, date, floating point, dan decimal128, dan array byte) yang menawarkan penanganan tipe-ketat untuk beberapa tipe numerik alih-alih tipe “angka” universal.
Validasi skema memungkinkan Anda menerapkan tata kelola dan kontrol kualitas data ke skema Anda.
Transaksi ACID untuk Perubahan Banyak Dokumen
Salah satu fitur yang paling kuat dari database relasional yang membuat aplikasi menulis lebih mudah adalah transaksi ACID. Rincian tentang bagaimana transaksi ACID didefinisikan dan diimplementasikan mengisi banyak buku teks ilmu komputer. Banyak diskusi di bidang ilmu komputer adalah tentang tingkat isolasi dalam transaksi database ). PostgreSQL default ke tingkat isolasi berkomitmen baca, dan memungkinkan pengguna untuk menyetelnya ke tingkat isolasi serial.
Yang penting untuk diingat adalah bahwa transaksi memungkinkan banyak perubahan pada database dilakukan dalam grup atau digulung kembali dalam grup.
Baca Juga : Cara Membuat Daftar Database dan Tabel di PostgreSQL
Dalam database relasional, data yang dimaksud akan dimodelkan di seluruh tabel induk-anak yang terpisah dalam skema tabular. Ini berarti bahwa memperbarui semua catatan sekaligus akan membutuhkan transaksi.
Dalam arti, database dokumen memiliki waktu yang lebih mudah untuk mengimplementasikan transaksi karena mereka mengelompokkan data dalam dokumen dan menulis dan membaca dokumen adalah operasi atom sehingga tidak memerlukan transaksi multi-dokumen. Satu atau lebih bidang dapat ditulis dalam satu operasi, termasuk pembaruan ke beberapa subdokumen dan elemen larik. MongoDB menjamin isolasi lengkap saat dokumen diperbarui. Setiap kesalahan akan memicu operasi pembaruan untuk memutar kembali, mengembalikan perubahan dan memastikan bahwa klien menerima tampilan dokumen yang konsisten.
MongoDB juga mendukung transaksi database di banyak dokumen, sehingga potongan perubahan terkait dapat dilakukan atau dibatalkan sebagai grup. Dengan kemampuan transaksi multi-dokumennya , MongoDB adalah salah satu dari sedikit database yang menggabungkan jaminan ACID dari database relasional tradisional dengan kecepatan, fleksibilitas, dan kekuatan model dokumen.
Dari sudut pandang pemrogram, transaksi di MongoDB terasa seperti pengembang transaksi yang sudah akrab dengan PostgreSQL. Transaksi di MongoDB adalah multi-pernyataan, dengan sintaks serupa (misalnya, memulai transaksi dan melakukan transaksi) dengan isolasi snapshot, dan oleh karena itu mudah bagi siapa saja yang memiliki pengalaman transaksi sebelumnya untuk menambahkan ke aplikasi apa pun.
Membandingkan Bahasa Kueri MongoDB dengan SQL
Model database relasional yang digunakan PostgreSQL bergantung pada penyimpanan data dalam tabel dan kemudian menggunakan Structured Query Language (SQL) untuk akses database.
Untuk membuatnya berfungsi, di PostgreSQL dan semua database SQL lainnya, skema database harus dibuat dan hubungan data dibuat sebelum database diisi dengan data. Informasi terkait dapat disimpan dalam tabel terpisah, tetapi terkait melalui penggunaan Kunci Asing dan GABUNG. Sebagian besar perubahan dalam skema memerlukan prosedur migrasi yang dapat membuat database offline atau mengurangi kinerja aplikasi saat sedang berjalan.
Kekuatan SQL adalah bahasa kuerinya yang kuat dan dikenal luas, dengan ekosistem alat yang besar.
Tantangan dalam menggunakan database relasional adalah kebutuhan untuk mendefinisikan strukturnya terlebih dahulu. Mengubah struktur setelah memuat data seringkali sangat sulit , membutuhkan banyak tim di seluruh pengembangan, DBA, dan Ops untuk mengoordinasikan perubahan secara ketat.
Sekarang di dunia database dokumen MongoDB, struktur data tidak harus direncanakan terlebih dahulu di database dan jauh lebih mudah untuk diubah. Pengembang dapat memutuskan apa yang dibutuhkan dalam aplikasi dan mengubahnya dalam database yang sesuai.
MongoDB tidak menggunakan SQL secara default. Sebagai gantinya, untuk bekerja dengan dokumen di MongoDB dan mengekstrak data, MongoDB menyediakan bahasa kueri (MQL) sendiri yang menawarkan sebagian besar kekuatan dan fleksibilitas yang sama seperti SQL. Misalnya, seperti SQL, MQL memungkinkan Anda untuk mereferensikan data dari beberapa tabel, mengubah dan menggabungkan data tersebut, dan memfilter untuk hasil spesifik yang Anda butuhkan. Tidak seperti SQL, MQL bekerja dengan cara yang idiomatis untuk setiap bahasa pemrograman .
Kinerja kueri di MongoDB dapat dipercepat dengan membuat indeks pada bidang dalam dokumen dan subdokumen. MongoDB memungkinkan setiap bidang dokumen, termasuk yang sangat bersarang dalam array dan subdokumen, untuk diindeks dan ditanyakan secara efisien.
Kelincahan dan Kolaborasi
Model dokumen juga memiliki properti baru yang membuat pengembangan dan kolaborasi menjadi lebih mudah dan lebih cepat.
Dari perspektif pengembang individu, MongoDB membuat data seperti kode. Pengembang dapat menentukan struktur dokumen JSON atau BSON, melakukan beberapa pengembangan, melihat bagaimana kelanjutannya, menambahkan bidang baru kapan saja dan membentuk kembali data sesuka hati, yang merupakan keindahan model dokumen. Fleksibilitas ini menghindari penundaan dan kemacetan yang terkait dengan keharusan meminta DBA untuk merestrukturisasi pernyataan bahasa definisi data dan kemudian membuat ulang dan memuat ulang basis data relasional, atau meminta pengembang melakukan pekerjaan tersebut.
Dalam database dokumen, pengembang atau tim dapat memiliki dokumen atau bagian dari dokumen dan mengembangkannya sesuai kebutuhan, tanpa perantara dan rantai ketergantungan yang rumit antara tim yang berbeda.
Skalabilitas, Ketahanan, dan Keamanan
MongoDB dibangun untuk meningkatkan skala. Jadi, kasus penggunaan yang memerlukan kueri super cepat dan data dalam jumlah besar atau keduanya dapat ditangani dengan membuat kelompok mesin kecil yang semakin besar.
MongoDB didasarkan pada arsitektur terdistribusi yang memungkinkan pengguna untuk menskalakan di banyak instance, dan terbukti mendukung aplikasi besar, baik diukur oleh pengguna atau ukuran data . Strategi scale-out bergantung pada penggunaan sejumlah besar mesin yang lebih kecil dan biasanya murah. Strategi ini dapat berkembang menjadi ratusan mesin.
Di PostgreSQL, pendekatan penskalaan bergantung pada apakah Anda berbicara tentang menulis atau membaca data. Untuk penulisan, ini didasarkan pada arsitektur peningkatan skala, di mana satu mesin utama yang menjalankan PostgreSQL harus dibuat sekuat mungkin untuk melakukan penskalaan. Untuk pembacaan, PostgreSQL dapat ditingkatkan dengan membuat replika, tetapi setiap replika harus berisi salinan lengkap dari database.
Pemipaan yang membuat MongoDB dapat diskalakan didasarkan pada gagasan untuk mempartisi (sharding) data secara cerdas di seluruh instance dalam kluster. MongoDB tidak memecah dokumen; dokumen adalah unit independen yang membuatnya lebih mudah untuk mendistribusikannya ke beberapa server sambil menjaga lokalitas data.
Dalam layanan cloud MongoDB Atlas global yang terkelola sepenuhnya, mudah untuk mendistribusikan data ke seluruh wilayah . Dokumen tertentu dapat diberi tag sehingga akan selalu disimpan secara fisik di negara atau wilayah geografis tertentu. Kesadaran lokasi seperti itu dapat:
Kurangi latensi dengan menyimpan data di dekat audiens targetnya
Membantu mematuhi undang-undang tentang di mana data dapat disimpan secara legal
Setiap pecahan MongoDB berjalan sebagai set replika: kluster yang disinkronkan dari tiga atau lebih server individual yang terus-menerus mereplikasi data di antara mereka, menawarkan redundansi dan perlindungan terhadap waktu henti saat menghadapi kegagalan sistem atau pemeliharaan terencana. Replika juga dapat dipasang di seluruh pusat data, menawarkan ketahanan terhadap pemadaman regional. Membuat dan mengonfigurasi cluster semacam itu menjadi lebih mudah dan lebih cepat di MongoDB Atlas.
MongoDB telah menerapkan rangkaian kontrol dan integrasi keamanan siber modern baik untuk versi lokal maupun cloud. Ini termasuk paradigma keamanan yang kuat seperti enkripsi tingkat bidang sisi klien , yang memungkinkan data dienkripsi sebelum dikirim melalui jaringan ke database.
PostgreSQL memiliki berbagai fitur keamanan termasuk banyak jenis enkripsi. PostgreSQL tersedia di cloud di semua penyedia cloud utama. Meskipun semua database yang sama, peralatan operasional dan pengembang bervariasi menurut vendor cloud, yang membuat migrasi antara cloud yang berbeda menjadi lebih kompleks. MongoDB Atlas berjalan dengan cara yang sama di ketiga penyedia cloud utama, menyederhanakan migrasi dan penerapan multi-cloud.
Ekosistem Platform Dewasa
Seiring berkembangnya teknologi fundamental seperti basis data, ia didukung oleh ekosistem platform layanan, integrasi, mitra, dan produk terkait. Di pusat ekosistem platform MongoDB adalah database, tetapi memiliki banyak lapisan yang memberikan nilai tambah dan memecahkan masalah.
MongoDB telah diadopsi secara besar-besaran dan merupakan basis data modern paling populer, dan berdasarkan survei pengembang Stackoverflow, pengembang basis data paling ingin menggunakan . Berkat upaya rekayasa MongoDB dan komunitas, kami telah membangun platform lengkap untuk melayani kebutuhan pengembang.
PostgreSQL dapat dijalankan sebagai versi terinstal, dikelola sendiri, atau sebagai database-as-a-service di semua penyedia cloud terkemuka. Setiap implementasi tersebut bekerja dengan cara yang diinginkan oleh penyedia cloud yang membuatnya. Untuk mendapatkan dukungan PostgreSQL, Anda harus menggunakan versi cloud atau pergi ke pihak ketiga yang menawarkan layanan khusus
MongoDB tersedia dalam bentuk berikut:
MongoDB Atlas adalah penawaran basis data sebagai layanan yang berjalan di semua platform cloud utama (AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform).
Edisi Komunitas MongoDB adalah database terbuka dan gratis yang dapat diinstal di Linux, Windows, atau Mac OS .
MongoDB Enterprise didasarkan pada edisi Komunitas MongoDB dengan fitur tambahan yang hanya tersedia melalui langganan MongoDB Enterprise Advanced. Enterprise Advanced menyertakan dukungan komprehensif untuk penerapan MongoDB Anda. Itu juga menambahkan fitur yang berfokus pada perusahaan seperti dukungan LDAP dan Kerberos, enkripsi pada disk, audit, dan peralatan operasional. MongoDB Enterprise dapat diinstal di Linux, Windows, atau Mac OS.
Selain itu, MongoDB mendukung banyak bahasa pemrograman . Driver asli dan idiomatik disediakan untuk lebih dari selusin bahasa – dan komunitas telah membangun lebih banyak lagi – memungkinkan kueri ad-hoc, agregasi waktu nyata, dan pengindeksan kaya untuk menyediakan cara terprogram yang kuat untuk mengakses dan menganalisis data dari struktur apa pun.
MongoDB memiliki komunitas pengembang yang kuat yang mewakili semua orang mulai dari penggemar hingga perusahaan rintisan paling inovatif hingga perusahaan terbesar dan lembaga pemerintah, termasuk banyak integrator sistem dan konsultan yang menyediakan berbagai layanan komersial.
MongoDB Atlas juga telah diperluas melalui MongoDB Realm untuk memudahkan pengembangan aplikasi, melalui Atlas Search yang didukung oleh Lucene, dan dengan fitur-fitur yang mendukung data lake yang dibangun di atas penyimpanan objek cloud.
Baik PostgreSQL dan MongoDB memiliki komunitas pengembang dan konsultan yang kuat yang siap membantu.
Kesesuaian MongoDB dengan Tujuan
Pada titik ini dalam perkembangannya, MongoDB menawarkan skalabilitas, ketahanan, keamanan, dan kinerja terdepan di industri: tetapi di mana titik manisnya?
MongoDB mahir dalam menangani struktur data yang dihasilkan oleh aplikasi dan API modern dan diposisikan secara ideal untuk mendukung siklus pengembangan yang gesit dan cepat berubah dari praktik pengembangan saat ini.
Pertanyaan sebenarnya adalah seperti apa data Anda pada akhirnya. Jika data sejajar dengan objek dalam kode aplikasi, maka dapat dengan mudah diwakili oleh dokumen. MongoDB sangat cocok selama pengembangan dan produksi, terutama jika Anda harus menskalakan.
Tetapi jika Anda memiliki banyak aplikasi lama berdasarkan model data relasional dan tim yang berpengalaman hanya dalam SQL, database dokumen seperti MongoDB mungkin tidak cocok.
Database dokumen dapat melakukan GABUNG, tetapi dilakukan secara berbeda dari pernyataan SQL multi-halaman yang terkadang diperlukan dan sering kali dibuat secara otomatis oleh alat BI. Yang mengatakan, MongoDB memang memiliki konektor ODBC yang memungkinkan akses SQL, sebagian besar dari alat BI.
PostgreSQL: Database SQL Modern
PostgreSQL , seperti Linux, adalah contoh proyek sumber terbuka yang dikelola dengan baik. Salah satu database relasional yang paling luas diadopsi, PostgreSQL keluar dari proyek POSTGRES di University of California di Berkeley mulai tahun 1986 dan telah berkembang seiring waktu.
PostgreSQL Adalah Database Relasional Objek
PostgreSQL menyebut dirinya sebagai sistem database relasional objek sumber terbuka.
Ini adalah database SQL, yang memiliki beberapa strategi untuk menangani pengindeksan, meningkatkan konkurensi, dan menerapkan pengoptimalan dan peningkatan kinerja termasuk pengindeksan lanjutan, partisi tabel, dan mekanisme lainnya.
Bagian objek PostgreSQL berhubungan dengan banyak ekstensi yang memungkinkannya menyertakan tipe data lain seperti objek data JSON, penyimpanan kunci/nilai, dan XML.
Dukungan SQL Inti
Prinsip-prinsip desain PostgreSQL menekankan SQL dan tabel relasional dan memungkinkan ekstensibilitas.
PostgreSQL menawarkan banyak cara untuk meningkatkan efisiensi database, tetapi pada intinya menggunakan strategi peningkatan skala.
Seperti MySQL dan database relasional open source lainnya, PostgreSQL telah terbukti dalam banyak kasus penggunaan yang menuntut di banyak industri.
Mari kita bahas beberapa keunggulan PostgreSQL sebelum melihat masalah utama untuk perbandingan kita: Kapan model tabel, relasional, dan SQL paling cocok untuk sebuah aplikasi?
PostgreSQL mengambil pendekatan yang praktis dan berpikiran rekayasa untuk hampir semua hal. Misalnya, pertimbangkan pernyataan ini tentang kesesuaian dengan standar SQL terbaru :
“PostgreSQL menc0ba untuk menyesuaikan dengan standar SQL di mana kesesuaian itu tidak bertentangan dengan fitur tradisi0nal atau dapat menyebabkan keputusan arsitektur yang buruk.”
Baik untuk mereka. Dan seperti yang mereka tunjukkan dengan benar:
“Pada tulisan ini, tidak ada database relasional yang memenuhi kesesuaian penuh dengan standar ini.”
Di dunia SQL, ada upaya terbaik mesin SQL yang menangani serangkaian kueri sederhana tertentu dengan baik, dan mesin SQL yang lebih kuat dengan pengoptimal kueri yang menangani kueri kompleks dan selalu selesai dengan hasil yang benar. PostgreSQL adalah mesin SQL yang tangguh.
Ketangguhan ini berasal dari kemajuan yang stabil dari waktu ke waktu. Satu detail yang seharusnya mengesankan para nerd SQL adalah bahwa ia mendukung “semua tingkat isolasi transaksi yang ditentukan dalam standar SQL, termasuk serializable.” Ini adalah tingkat rekayasa yang tidak dihiraukan oleh sebagian besar basis data komersial dengan kepemilikan jangka panjang karena terlalu sulit untuk dicapai dengan kinerja yang memadai.
Performa, Keamanan, dan Keandalan
Karena PostgreSQL bergantung pada strategi peningkatan skala untuk menulis skala atau volume data, PostgreSQL harus memaksimalkan sumber daya komputasi yang tersedia. PostgreSQL melakukan ini melalui berbagai strategi untuk pengindeksan dan konkurensi.
PostgreSQL menawarkan berbagai jenis indeks yang kuat untuk paling cocok dengan beban kerja kueri yang diberikan. Strategi pengindeksan termasuk B-tree, multicolumn, ekspresi, dan parsial, serta teknik pengindeksan lanjutan seperti GiST, SP-Gist, KNN Gist, GIN, BRIN, indeks penutup, dan filter mekar.
Selain perencana dan pengoptimal kueri yang matang, PostgreSQL menawarkan pengoptimalan kinerja termasuk paralelisasi kueri baca, partisi tabel, dan kompilasi ekspresi just-in-time (JIT).
Basis data mematuhi berbagai standar keamanan dan memiliki banyak fitur untuk mendukung keandalan, pencadangan, dan pemulihan bencana, biasanya melalui alat pihak ke-3.
Kemungkinan diperpanjang
PostgreSQL mendukung ekstensibilitas dalam berbagai cara termasuk fungsi dan prosedur yang tersimpan, akses dari bahasa prosedural seperti PL/PGSQL, Perl, Python, dan banyak lagi, ekspresi jalur SQL/JSON, dan pembungkus data asing, yang terhubung ke database atau aliran lain menggunakan standar antarmuka SQL.
Banyak ekstensi menyediakan fungsionalitas tambahan, termasuk PostGIS, modul untuk analisis geospasial.
Kepemimpinan dan Standardisasi
Karena PostgreSQL digunakan secara luas, Anda dapat yakin bahwa sebagian besar alat pengembangan dan sistem lain telah diuji dengannya dan kompatibel.
Pendekatan yang diambil PostgreSQL untuk menghubungkan API dari bahasa ke basis datanya telah ditiru oleh banyak basis data lain, membuatnya lebih mudah untuk memindahkan program agar tidak berjalan di PostgreSQL ke basis data SQL lain dan sebaliknya.
Kesesuaian dengan Tujuan PostgreSQL
Seperti yang kami katakan di awal, pertanyaannya bukan “MongoDB vs PostgreSQL?” tapi “Kapan masuk akal untuk menggunakan database dokumen vs database relasional?” karena setiap database adalah versi terbaik dari format database tertentu.
Kelebihan SQL mencakup ekosistem alat, integrasi, dan bahasa pemrograman yang luas yang dibuat untuk menggunakan database SQL. Sepertinya Anda dapat dengan mudah menemukan bantuan untuk membuat proyek database SQL Anda secara umum dan proyek PostgreSQL secara khusus berfungsi. Ada juga banyak opsi penerapan untuk PostgreSQL.
Melakukan Panggilan: MongoDB atau PostgreSQL?
Menyerah pada SQL berarti meninggalkan ekosistem besar teknologi yang sudah menggunakan SQL. Itu lebih mudah dilakukan jika Anda sedang mengerjakan aplikasi baru, atau berencana memodernisasi aplikasi yang sudah ada.
Banyak alat manajemen data dan BI mengandalkan SQL dan secara terprogram menghasilkan pernyataan SQL yang kompleks untuk mendapatkan kumpulan data yang tepat dari database. PostgreSQL bekerja dengan sangat baik dalam konteks seperti itu karena ini adalah implementasi tingkat perusahaan yang kuat yang dipahami oleh banyak pengembang.
Selain itu, jika Anda memiliki model data tabular datar yang tidak akan terlalu sering berubah dan tidak perlu diperluas, database relasional dan SQL dapat menjadi pilihan yang andal.
Tetapi manfaat yang dirasakan dari SQL memiliki biaya yang harus dipertimbangkan.
Kelemahan PostgreSQL dibandingkan dengan MongoDB adalah ia bergantung pada model data relasional yang tidak ramah terhadap struktur data yang digunakan pengembang dalam kode, dan itu harus didefinisikan terlebih dahulu, memperlambat kemajuan setiap kali persyaratan berubah.
MongoDB mendukung siklus pengembangan yang cepat dan berulang dengan sangat baik karena cara database dokumen mengubah data menjadi kode di bawah kendali pengembang. Kecepatan ini terganggu oleh sifat model data tabular kaku yang digunakan dalam database relasional, yang biasanya harus dibentuk kembali oleh administrator database melalui proses perantara, yang memperlambat seluruh proses pengembangan. Kemacetan seperti itu dapat meredam inovasi.
Saat aplikasi ditayangkan, pengguna PostgreSQL harus siap bertarung dalam hal skalabilitas. PostgreSQL menggunakan strategi peningkatan skala. Ini berarti bahwa pada titik tertentu, untuk kasus penggunaan berperforma tinggi, Anda mungkin menemui hambatan atau harus mengalihkan sumber daya untuk menemukan cara lain untuk menskalakan melalui caching atau denormalisasi data atau menggunakan strategi lain.
Di MongoDB, teknik seperti itu biasanya tidak diperlukan karena skalabilitas sudah ada di dalamnya melalui sharding asli, yang memungkinkan pendekatan penskalaan horizontal. Setelah membagi cluster dengan benar, Anda selalu dapat menambahkan lebih banyak instance dan terus melakukan penskalaan. MongoDB Atlas memiliki platform multi-cloud yang luas dan sadar secara global, semuanya terkelola sepenuhnya untuk Anda.
PostgreSQL dapat mendukung replikasi tetapi fitur yang lebih canggih seperti failover otomatis harus didukung oleh produk pihak ketiga yang dikembangkan secara independen dari database. Pendekatan semacam itu lebih kompleks dan dapat bekerja lebih lambat dan kurang mulus daripada kemampuan penyembuhan diri bawaan MongoDB.
Kemana Arah Model Data Anda?
Sifat data Anda dan kasus penggunaan target Anda juga sangat penting. Mereka yang memiliki ekosistem besar keterampilan dan alat SQL dan banyak aplikasi yang ada dapat memilih untuk terus menggunakan model data relasional.
Tetapi MongoDB telah berhasil, terutama di perusahaan, karena membuka pintu ke tingkat produktivitas pengembang yang baru, sementara tabel relasional statis sering kali menimbulkan hambatan. Jika Anda memiliki data yang perlu dikirim dalam skala besar, yang akan mendapat manfaat dari kontrol pengembang atas skema, atau yang memenuhi kebutuhan yang tidak sepenuhnya Anda pahami sejak awal, database dokumen seperti MongoDB sesuai dengan tagihan.
Baik MongoDB dan PostgreSQL adalah database yang sangat baik. Kami berharap diskusi ini memberikan pencerahan baru yang akan lebih memenuhi kebutuhan Anda.