อะไรคือความแตกต่างระหว่าง MongoDB กับ PostgreSQL

MongoDB และ PostgreSQL มีความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมมากมาย

หน่วยเก็บข้อมูลพื้นฐาน

ใน MongoDB หน่วยพื้นฐานของการจัดเก็บนั้นคือเอกสาร JSON ที่มีเลขซีเรียล เอกสารเป็นโครงสร้างข้อมูล JSON ที่มีคู่ค่าคีย์ ในคู่เหล่านี้ คีย์คือสตริงและค่าคือประเภทของข้อมูล MongoDB รองรับชนิดข้อมูลต่างๆ รวมทั้งเอกสารที่ซ้อนกัน อาร์เรย์ สตริง วันที่ ค่าบูลีน และตัวเลข

แตกต่างจากในฐานข้อมูล NoSQL หน่วยจัดเก็บข้อมูลพื้นฐานของ PostgreSQL เป็นแถวที่เรียกว่าทูเพิล แต่ละทูเพิลมีบันทึกฉบับเดียวภายใต้ชนิดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงที่คอลัมน์กำหนด ทูเพิลสามารถจัดเก็บจำนวนเต็ม สตริง วันที่ ค่าบูลีน และอื่นๆ ได้ ควบคู่ไปกับค่าข้อมูลแต่ละทูเพลิง ยังมีข้อมูลเมตา เช่น คีย์หลัก ซึ่งเป็นตัวระบุแต่ละทูเพิลภายในตาราง

ภาษาการสืบค้น

MongoDB ใช้ MongoDB Query Language (MQL) ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับโครงสร้างที่มุ่งเน้นไปที่เอกสารของ MongoDB ได้ MQL เต็มไปด้วยคุณสมบัติและรองรับการฉาย กรอบงานรวม การสอบถามเอกสาร ไปป์ไลน์การรวม คำสั่งเชิงพื้นที่ และการค้นหาข้อความ 

PostgreSQL ใช้ตัวแปร SQL ที่เรียกว่า Postgres SQL เป็นภาษาในการสอบถาม แม้ว่าจะคล้ายกับ SQL แต่ก็มีคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น ระบบชนิดขยาย ฟังก์ชั่นและการรสืบต่อ อย่างไรก็ตาม PostgreSQL ยังสามารถใช้ร่วมกับ SQL ได้ ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้คำสั่ง SQL ได้เช่นกัน

การจัดทำดัชนี

ดัชนีเป็นโครงสร้างข้อมูลที่แมปค่าของคอลัมน์หนึ่งหรือมากกว่าไปยังตำแหน่งทางกายภาพของข้อมูลที่สอดคล้องกันบนดิสก์ โดยจะเพิ่มประสิทธิภาพของการดึงข้อมูลฐานข้อมูล

MongoDB ใช้ดัชนีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของการสอบถาม โดยรองรับการทำดัชนีที่ทั้งระดับเขตข้อมูลและคอลเลกชัน และมีดัชนีหลายประเภท เช่น B-tree, ประกอบ ข้อความ เชิงพื้นที่ แฮช และดัชนีคลัสเตอร์

นอกจากนี้ PostgreSQL ยังมีประเภทดัชนีต่างๆ รวมทั้ง B-tree, แฮช, GIN, GiST และ Sp-GiST ด้วย คำสั่ง สร้างดัชนี จะสร้างดัชนี B-tree โดยค่าเริ่มต้น 

กระบวนการทำงานพร้อมกัน

กระบวนการทำงานพร้อมกันคือความสามารถของระบบฐานข้อมูลในการจัดการการทำธุรกรรมหลายในเวลาเดียวกัน กระบวนการทำงานพร้อมกันช่วยให้ผู้ใช้หลายคนสามารถเข้าถึงและแก้ไขข้อมูลโดยไม่ก่อให้เกิดปัญหาความไม่สอดคล้องกันหรือความขัดแย้ง

MongoDB มีกลไกการควบคุมสกุลเงินที่ใช้อะตอมระดับเอกสารและการล็อกข้อมูลเมื่อไม่มีการดำเนินการ โดยจะคาดเดาความขัดแย้งระหว่างกระบวนการเขียนที่เกิดขึ้นพร้อมกันที่สุด ซึ่งจะช่วยให้ผู้คนสามารถปรับเปลี่ยนข้อมูลในเวลาเดียวกันได้โดยไม่ถูกล็อกข้อมูล ทุกการดัดแปลงอยู่ในระดับอะตอม ซึ่งหมายความว่าการดำเนินงานนั้นเป็นแบบเต็มที่หรือไม่มีเลย นอกจากนี้ยังสร้างโค้ดการแก้ไขใหม่สำหรับเอกสาร ซึ่งจะช่วยให้เอกสารหลายรายการที่มีข้อมูลเดียวกันคงอยู่พร้อมกัน 

PostgreSQL ยังใช้การควบคุมการทำงานพร้อมกันหลายเวอร์ชัน (MVCC) ในการจัดการข้อมูลและการทำธุรกรรมพร้อมกันด้วย MVCC สร้างแถวแยกต่างหากเมื่อผู้ใช้ทำการเปลี่ยนแปลงข้อมูลซึ่งทำให้มั่นใจว่าไม่มีความขัดแย้งระหว่างการทำธุรกรรม โดยรองรับการแยกในระดับเหล่านี้: อ่านปราศจากข้อผูกมัด อ่านแบบมีข้อผูกมัด ใส่ซีเรียลได้ และอ่านซ้ำได้ PostgreSQL ยังใช้ write-ahead-logging (WAL) ซึ่งจะบันทึกการเปลี่ยนแปลงใดๆ ไปยังฐานข้อมูลก่อนที่จะเขียนลงในดิสก์ 

ความพร้อมใช้งาน

ความพร้อมใช้งานช่วยให้มั่นใจได้ว่าแม้ในระหว่างที่เซิร์ฟเวอร์หยุดทำงาน จะไม่มีการหยุดทำงานของข้อมูล MongoDB ใช้การจำลองแบบโหนดหลักแบบซ้ำ ซึ่งจะบันทึกข้อมูลลงในชุดจำลองซ้ำกันไว้ จะมีการเขียนไปที่โหนดหลักหนึ่งและทำซ้ำข้อมูลนี้ที่โหนดรอง MongoDB จะทำการใช้ระบบสำรองเพื่อกู้คืนข้อมูลโดยอัตโนมัติที่จะเรียกใช้โหนดหลักใหม่หากหากโหนดหลักเดิมใช้งานไม่ได้ กระบวนการเหล่านี้จะลดการหยุดทำงานของ MongoDB

ในทางตรงกันข้าม PostgreSQL ใช้การจำลองแบบตรรกะและสตรีมเพื่อให้แน่ใจว่ามีการพร้อมใช้งานสูง การจำลองแบบตรรกะจะเลือกซ้ำตารางหรือส่วนย่อยของข้อมูลเฉพาะ การจำลองแบบสตรีมจะสร้างแบบจำลองสแตนด์บายที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงในฐานข้อมูลหลัก นอกจากนี้ PostgreSQL ยังใช้ PostgreSQL Automatic Failover (PAF) เพื่อจัดสรรหลักใหม่หากมีเหตุการณ์ล้มเหลวอีกด้วย 

ความสามารถในการปรับขนาด

ทั้ง PostgreSQL และ MongoDB ใช้รูปแบบของการปรับสมดุลงานอย่างสม่ำเสมอ กระจายการดำเนินงานอ่านในหลายแบบจำลองในขณะที่มีความสามารถในการปรับขนาดสูง กระบวนการสถาปัตยกรรมแบบกระจายจะย้ายข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ข้อมูลจะย้ายไประหว่างแบบจำลองใน PostgreSQL และระหว่างพาร์ทิชันใน MongoDB 

MongoDB ยังใช้การแบ่งส่วนข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาดเพื่อให้มีความสามารถในการปรับขนาดแนวนอน การแบ่งส่วนข้อมูลจะกระจายข้อมูลทั่วพาร์ทิชันต่างๆ และแต่ละส่วนข้อมูลถือเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูล ส่วนข้อมูลจะกระจายเวิร์กโหลดของชุดข้อมูลที่มีการเข้าถึงสูงไปในหลายๆ เซิรฟ์เวอร์ แบบจำลองรองสามารถจัดการการดำเนินงานอ่านซึ่งจะช่วยในการกระจายเวิร์กโหลดการอ่านและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน 

PostgreSQL ยังมีการแบ่งพาร์ทิชัน ซึ่งแยกตารางขนาดใหญ่เป็นขนาดเล็กที่จัดการได้มากขึ้น คุณสามารถแบ่งพาร์ทิชันได้ตามแฮช ช่วง รายการ หรือเกณฑ์อื่นๆ ได้ 

ส่วนใหญ่แล้วข้อมูลของคุณจะเป็นตัวกำหนดทางเลือกระหว่าง MongoDB และ PostgreSQL

กรณีการใช้งาน MongoDB

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่มีรโมเดลข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นที่มีประสิทธิภาพสูงและปรับขนาดแนวนอนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานสำหรับ MongoDB

ระบบการจัดการเนื้อหา

MongoDB สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ภาพ วิดีโอ และข้อความได้ โดยสามารถค้นหาและเรียกเนื้อหาอย่างรวดเร็วและจัดการการดำเนินการอ่านและเขียนมากมายพร้อมกันได้ ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันการจัดการเนื้อหาที่มีการเข้าถึงมาก

ข้อมูลธุรกรรม

ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนและความพร้อมใช้งานที่สูงของ MongoDB ทำให้เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลการทำธุรกรรมในระบบการเงิน 

การวิเคราะห์สตรีม

ความสามารถในการปรับขนาดที่สูง ความสามารถในการแบ่งแนวนอน และสคีมาที่มีความยืดหยุ่นทำให้ MongoDB มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันสตรีมมิ่งข้อมูลเช่นแพลตฟอร์ม Internet of Things (IOT) และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

กรณีการใช้งาน PostgreSQL

ระบบที่มีโครงการและเต็มไปด้วยคุณสมบัติของ PostgreSQL จะช่วยสนับสนุนกรณีการใช้งานต่อไปนี้

การทำคลังข้อมูล

PostgreSQL สามารถจัดการการร่วมที่ซับซ้อน การร่างความสัมพันธ์ และข้อมูลแบบสอบถามที่รวดเร็ว เนื่องจากมีโครงสร้าง จึงสามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก และให้ข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ขั้นสูงได้อย่างรวดเร็ว คุณลักษณะเหล่านี้ยังช่วยให้สามารถใช่งานร่วมกับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในฐานะคลังข้อมูล

อีคอมเมิร์ซและเว็บแอปพลิเคชัน

ในฐานะที่เป็น PostgreSQL จึงมีความสอดคล้องกับ ACID คล้ายกับฐานข้อมูล SQL มีความน่าเชื่อถือสำหรับการประมวลผลธุรกรรมและให้ความมั่นใจในความสอดคล้องกันของข้อมูล คำสั่งที่ซับซ้อนและการจัดทำดัชนีของ PostgreSQL ให้ประสิทธิภาพสูงแก่ บริษัทที่ต้องการประมวลผลคำสั่งซื้อ ตรวจสอบผู้ใช้ และจัดการสินค้าคงคลัง

การเชื่อมต่อที่ยืดหยุ่น

ฮับข้อมูลแบบแบ่งศูนย์ของ PostgreSQL ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับที่เก็บข้อมูลต่าง ๆ รวมทั้งฐานข้อมูลทั้งแบบไม่สัมพันธ์และแบบสัมพันธ์ได้ PostgreSQL ใช้การสนับสนุน JSON และแรปเปอร์ข้อมูลต่างประเทศในการเชื่อมต่อและการเข้าถึงระบบฐานข้อมูลอื่นๆ คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้สามารถทำงานร่วมกับสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลได้หลากหลายภาษาซ ึ่งหมายความว่าเหมาะสำหรับอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูล

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) สำหรับ PostgreSQL ช่วยให้สามารถถติดตั้ง ใช้งาน และปรับขนาดการนำไปใช้จริงของ PostgreSQL ในระบบคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังจัดการงานด้านการบริหารที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน เช่น การอัปเกรดซอฟต์แวร์ PostgreSQL การจัดการพื้นที่เก็บข้อมูล และกระบวนการกู้คืนจากความเสียหาย

Amazon DocumentDB (พร้อมฟังก์ชันการทำงานร่วมกับ MongoDB) ช่วยให้คุณสามารถจัดการฐานข้อมูลแบบโครงสร้างเอกสาร JSON แบบดั้งเดิมทีในระบบคลาวด์ โดยจะช่วยปรับขนาดคำขอในการเขียนและอ่านเอกสารนับล้านคำขอ และช่วยเพิ่มผลลัพธ์และแสดงให้เห็นถึงความสามารถขององค์กร เช่น ความพร้อมใช้งานที่สูงและเวลาแฝงต่ำ

เริ่มต้นใช้งาน MongoDB และ PostgreSQL บน Amazon Web Services (AWS) โดยสร้างบัญชีได้แล้ววันนี้