¿Cuál es la diferencia entre MongoDB y PostgreSQL?
MongoDB y PostgreSQL son dos tipos diferentes de bases de datos. MongoDB es una base de datos NoSQL o no relacional con un modelo de datos flexible. Puede almacenar todos los tipos de datos como documentos JSON para recuperarlos, replicarlos y analizarlos rápidamente. Por el contrario, PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales con objetos que se puede utilizar para almacenar datos como tablas con filas y columnas. Ofrece flexibilidad en los tipos de datos, la escalabilidad, la simultaneidad y la integridad de los datos para los datos estructurados.
Diferencias en los modelos de datos: MongoDB frente a PostgreSQL
MongoDB y PostgreSQL son diferentes tipos de bases de datos que tienen modelos de datos distintos.
MongoDB
MongoDB es una base de datos de documentos que almacena datos como pares clave-valor en documentos JSON. Cada documento puede contener varios tipos de datos, como matrices, valores booleanos, números, cadenas y documentos anidados. Al usar JSON binario (BSON), MongoDB almacena tipos de datos adicionales y los procesa de manera eficiente. Con la flexibilidad de almacenamiento de datos de MongoDB, puede almacenar datos no estructurados, dinámicos y en evolución.
MongoDB organiza cada documento en colecciones, cada una de las cuales tiene un valor de ObjectId único que se usa para identificar un documento. En la siguiente tabla se muestra un ejemplo de datos de clientes en MongoDB.
| clientes:[ { id_del_cliente: “1”, nombre: “Juan García”, país: “Estados Unidos” }, { id_del_cliente: “2”, edad: “35” email: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
Por el contrario, PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales de objetos (ORDBMS) que combina características orientadas a objetos con capacidades de bases de datos relacionales. En una tabla, cada fila representa puntos de datos individuales y cada columna define el tipo de información que se almacena allí. PostgreSQL admite una variedad de tipos de datos, como fechas, texto, números enteros y valores booleanos.
A diferencia de MongoDB, PostgreSQL usa un esquema predefinido para almacenar datos. Un esquema permite una sólida coherencia e integridad de los datos, ya que cada columna contiene un tipo de datos específico. Sin embargo, es menos flexible. Compartimos un ejemplo en la siguiente tabla.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
name |
age |
|
| 1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
| 2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Diferencias arquitectónicas entre MongoDB y PostgreSQL
MongoDB y PostgreSQL tienen varias diferencias arquitectónicas.
Unidad básica de almacenamiento
En MongoDB, la unidad básica de almacenamiento es un documento JSON serializado. Un documento es una estructura de datos JSON que contiene pares clave-valor. En estos pares, las claves son cadenas y los valores son tipos de datos. MongoDB admite varios tipos de datos, como documentos anidados, matrices, cadenas, fechas, valores booleanos y números.
A diferencia de las bases de datos NoSQL, la unidad de almacenamiento básica de PostgreSQL es una fila, llamada tupla. Cada tupla contiene un único registro bajo un tipo de datos específico que define la columna. Las tuplas pueden almacenar números enteros, cadenas, fechas, valores booleanos y más. Además de los valores de los datos, cada tupla también contiene metadatos, como la clave principal, que identifica cada tupla dentro de una tabla.
Lenguaje de consulta
MongoDB usa el lenguaje de consulta MongoDB (MQL), que le permite interactuar con la estructura orientada a documentos de MongoDB. MQL cuenta con diversas funciones y admite proyecciones, marcos de agregación, consultas de documentos, canalizaciones de agregación, consultas geoespaciales y búsquedas de texto.
PostgreSQL usa una variante de SQL, llamada Postgres SQL, como lenguaje de consulta. Aunque es similar a SQL, tiene características adicionales como un sistema de tipos extensible, funciones y herencia. Sin embargo, PostgreSQL sigue siendo compatible con SQL estándar, por lo que también puede utilizar consultas SQL.
Indexación
Un índice es una estructura de datos que asigna valores de una o más columnas a una ubicación física de los datos correspondientes en el disco. Aumenta la eficiencia de las operaciones de recuperación de datos de la base de datos.
MongoDB usa índices para optimizar el rendimiento de las consultas. Admite la indexación tanto del campo como de la colección. Ofrece varios tipos de índices, como índices de árbol B, compuestos, de texto, geoespaciales, hash y agrupados.
PostgreSQL también proporciona varios tipos de índices, como índices de árbol B, hash, GIN, GiST y SP-GiST. El comando create index crea un índice de árbol B de forma predeterminada.
Simultaneidad
La simultaneidad es la capacidad de un sistema de base de datos de administrar múltiples transacciones al mismo tiempo. La simultaneidad permite que varios usuarios accedan a los datos y los modifiquen sin provocar problemas de incoherencia o conflictos.
MongoDB tiene mecanismos de control de simultaneidad que utilizan la atomicidad del documento y el bloqueo positivo. Supone que no hay conflictos entre la mayoría de las operaciones de escritura simultánea, lo que permite a las personas modificar los datos al mismo tiempo sin adquirir bloqueos. Cada modificación es atómica. Esto significa que las operaciones se aplican en su totalidad o, directamente, no se aplican. También crea un nuevo identificador de revisión para el documento, que permite la existencia simultánea de varios documentos con los mismos datos.
PostgreSQL también utiliza el control de concurrencia mediante versiones múltiples (MVCC) para administrar los datos y las transacciones simultáneas. MVCC crea filas separadas cuando los usuarios realizan cambios en los datos, lo que garantiza que no haya conflictos entre las transacciones. Admite los siguientes niveles de aislamiento: lectura no comprometida, lectura comprometida, serializable y lectura repetible. PostgreSQL también usa el registro de escritura anticipada (WAL), que registra cualquier cambio en una base de datos antes de escribirlo en un disco.
Disponibilidad
La disponibilidad garantiza que, incluso durante una interrupción del servidor, no haya tiempo de inactividad de los datos. MongoDB usa la replicación del nodo principal, que duplica los datos en conjuntos de réplicas. Un nodo principal singular recibe las escrituras y, a continuación, los nodos secundarios replican estos datos. MongoDB activa automáticamente una conmutación por error que selecciona un nuevo nodo principal si un nodo principal deja de estar disponible. Estos procesos minimizan el tiempo de inactividad de MongoDB.
Por el contrario, PostgreSQL utiliza la replicación lógica y de flujo para garantizar una alta disponibilidad. La replicación lógica replica de forma selectiva tablas o subconjuntos de datos específicos. La replicación de streaming crea réplicas en modo de espera que reciben los cambios en la base de datos principal. Además, PostgreSQL usa la conmutación por error automática (PAF) de PostgreSQL para asignar un nuevo archivo principal si se produce un evento de error.
Escalabilidad
Tanto PostgreSQL como MongoDB utilizan una forma de equilibrio de carga para distribuir uniformemente las operaciones de lectura en varias réplicas a la par que se logra un alto grado de escalabilidad. Sus procesos de arquitectura distribuida mueven los datos para mejorar el rendimiento. Los datos se mueven entre réplicas en PostgreSQL y entre particiones en MongoDB.
MongoDB también utiliza la partición y la escalabilidad de lectura para garantizar un alto nivel de escalabilidad horizontal. La fragmentación distribuye los datos entre varias particiones y cada partición contiene un subconjunto de datos. La fragmentación distribuye la carga de trabajo de los conjuntos de datos de alto tráfico en varios servidores. Las réplicas secundarias pueden gestionar las operaciones de lectura, lo que ayuda a distribuir la carga de trabajo de lectura y a aumentar el rendimiento.
PostgreSQL también ofrece particionamiento, que divide las tablas grandes en partes más pequeñas y manipulables. Puede crear particiones en función de un hash, un rango, una lista u otro criterio.
Diferencias clave entre MongoDB y PostgreSQL
Más allá de las principales diferencias de arquitectura y rendimiento entre MongoDB y PostgreSQL, existen otras diferencias clave.
Cumplimiento con ACID
PostgreSQL garantiza que las transacciones sean atómicas, consistentes, aisladas y duraderas (ACID). Promueve altos niveles de coherencia de datos. Como es un sistema de administración de bases de datos relacionales, PostgreSQL puede garantizar que las transacciones sigan cada propiedad de ACID.
MongoDB introdujo transacciones compatibles con ACID a partir de la versión 4.0. Sin embargo, esto solo se usa en unos pocos escenarios limitados, mientras que la conformidad con ACID es una parte fundamental de PostgreSQL.
Relaciones de datos
En PostgreSQL, puede definir relaciones entre tablas mediante claves externas. Con este sistema, puede realizar uniones complicadas y formar relaciones entre tablas. Esta función resulta especialmente útil cuando se consultan datos en varias tablas y se utilizan las relaciones que se definen para conectar los conjuntos de datos.
MongoDB es una base de datos NoSQL que no utiliza relaciones predefinidas entre colecciones. MongoDB utiliza la desnormalización, que incorpora datos relacionados en los documentos. La desnormalización ayuda a optimizar las operaciones de lectura, ya que todos los datos que necesita para una consulta estarán presentes en ese documento. Este sistema minimiza la necesidad de unir datos.
Comunidad y ayuda
La comunidad de PostgreSQL ha crecido desde su lanzamiento en 1996. Cuenta con una sólida comunidad de código abierto con muchas bibliotecas de soporte para PostgreSQL, herramientas, extensiones y soporte general disponible.
Si bien MongoDB no tiene el mismo nivel de madurez comunitaria, sí ofrece controladores para muchos lenguajes de programación. Hay mucha comunidad y ayuda para que pueda interactuar con MongoDB utilizando uno de sus lenguajes de programación preferidos.
Cuándo usar MongoDB frente a PostgreSQL
Sus datos determinan en gran medida la elección entre MongoDB y PostgreSQL.
Casos de uso de MongoDB
MongoDB es una base de datos NoSQL con un modelo de datos flexible, de alto rendimiento y de escalamiento horizontal eficaz. Los siguientes ejemplos son casos de uso de MongoDB.
Sistemas de administración de contenido
MongoDB puede almacenar y recuperar datos no estructurados, como imágenes, videos y textos. Puede consultar y recuperar contenido rápidamente y administrar muchas operaciones simultáneas de lectura y escritura. Esto lo convierte en una buena opción para aplicaciones de administración de contenido de alto tráfico.
Datos transaccionales
La escalabilidad horizontal y la alta disponibilidad de MongoDB hacen que sea ideal para administrar datos transaccionales en sistemas financieros.
Análisis de flujos
La alta escalabilidad, el particionamiento horizontal y el esquema flexible hacen que MongoDB sea útil para aplicaciones de datos de streaming como plataformas de Internet de las cosas (IoT) y análisis en tiempo real.
Casos de uso de PostgreSQL
El sistema estructurado y con múltiples características de PostgreSQL ayuda a respaldar casos de uso como los siguientes ejemplos.
Almacenamiento de datos
PostgreSQL puede administrar uniones complejas, delinear relaciones y consultar datos rápidamente. Al ser un sistema estructurado, puede procesar grandes volúmenes de datos y proporcionar rápidamente información y análisis avanzados. Estas características también le permiten integrarse bien en las herramientas de inteligencia empresarial y funcionar eficazmente como almacenamiento de datos.
Aplicaciones de comercio electrónico y web
Como PostgreSQL es similar a las bases de datos SQL, cumple con ACID. Es fiable para procesar transacciones y garantizar la coherencia de los datos. La indexación y las consultas complejas de PostgreSQL ofrecen un alto rendimiento para las empresas que necesitan procesar pedidos, autenticar usuarios y administrar el inventario.
Conexiones flexibles
El centro de datos federados de PostgreSQL le permite conectarse a varios almacenes de datos, incluidas bases de datos relacionales y no relacionales. PostgreSQL utiliza la compatibilidad con JSON y contenedores de datos externos para conectarse y acceder a otros sistemas de bases de datos. Estas características permiten trabajar con un entorno de base de datos políglota, lo que significa que es ideal para sectores complejos que desean optimizar su almacenamiento.
Resumen de las diferencias: MongoDB frente a PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Modelado de datos |
MongoDB procesa los datos como documentos tipo JSON en colecciones. |
PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales de objetos que utiliza tablas, filas y columnas para almacenar datos. |
| Unidad básica de almacenamiento |
Documentos JSON serializados. |
Filas, llamadas tuplas. |
| Indexación |
MongoDB indexa en el nivel de campo y colección y utiliza índices de árbol B, compuestos, de texto, geoespaciales, con hash y en clústeres. |
PostgreSQL admite los tipos de índices de árbol B, hash, GIN, GiST y SP-GiST. |
| Lenguaje de consulta |
MongoDB usa el lenguaje de consulta MongoDB (MQL). |
PostgreSQL usa una variante de SQL que es compatible con las consultas SQL estándar. |
| Simultaneidad |
MongoDB utiliza mecanismos de control de simultaneidad, atomicidad en el nivel de documento, bloqueo positivo y MVCC para ofrecer simultaneidad. |
PostgreSQL utiliza MVCC, instantáneas de datos, niveles de aislamiento flexibles y detección de interbloqueos para proporcionar simultaneidad. |
| Disponibilidad |
MongoDB utiliza la replicación del nodo principal y los nodos secundarios para ofrecer disponibilidad. Puede administrar los flujos de trabajo transaccionales. |
PostgreSQL utiliza la replicación lógica y de flujo más PAF para ofrecer disponibilidad. Puede procesar grandes volúmenes de datos simultáneamente. |
| Escalabilidad |
MongoDB utiliza el particionamiento, la escalabilidad de lectura y el equilibrio automático de datos para ofrecer escalabilidad horizontal. |
PostgreSQL utiliza el equilibrio de carga, las herramientas de agrupación de conexiones y el particionamiento para ofrecer escalabilidad. |
¿Cómo puede AWS respaldar sus requisitos de MongoDB y PostgreSQL?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para PostgreSQL permite configurar, utilizar y escalar más fácilmente implementaciones de PostgreSQL en la nube. También administra tareas administrativas complejas y lentas, como las actualizaciones del software de PostgreSQL, la administración del almacenamiento y las copias de seguridad para la recuperación de desastres.
Amazon DocumentDB (con compatibilidad con MongoDB) le permite administrar fácilmente bases de datos de documentos JSON nativas en la nube. Le permite escalar a millones de solicitudes de lectura y escritura de documentos. Mejora la productividad y ofrece capacidades empresariales como alta disponibilidad y baja latencia.
Para comenzar a trabajar con MongoDB y PostgreSQL en Amazon Web Services (AWS), cree una cuenta hoy mismo.
