Una base de datos segura es fundamental para el funcionamiento de cualquier negocio. Si desea mantener sus datos a salvo de ataques de phishing y otros riesgos, debe elegir el proveedor de servicios correcto. Sin embargo, con tantas opciones de bases de datos disponibles, tomar una decisión puede ser un verdadero desafío. MongoDB y Postgresql son dos populares sistemas de administración de bases de datos.
La competencia entre corporaciones prevalece hoy en día, principalmente si venden artículos comparables. Para una empresa en la industria altamente competitiva de Data Analytics, ayuda tener la mayoría de los clientes del mercado y ofrecer productos y servicios efectivos. La decisión entre MongoDB y PostgreSQL es difícil en la gestión de bases de datos.
MongoDB y PostgreSQL son dos bases de datos populares, y este artículo presenta una comparación detallada para ayudarlo a decidir cuál es la mejor para sus necesidades. También se proporciona una descripción general de ambas bases de datos y sus características. Finalmente, describe algunos de los problemas que puede encontrar al usar estas bases de datos. Descubra cómo seleccionar la mejor base de datos para su empresa siguiendo esta guía.
Por qué usar MongoDB
- Múltiples computadoras pueden ser atendidas por un servidor.
- Es fácil de usar porque está basado en JavaScript.
- Debido a que es una base de datos orientada a documentos, responde más rápidamente.
- Configurar el entorno ahora es más manejable.
- Utiliza sintaxis JSON, que es fácil de entender y ampliamente compatible con los navegadores.
- Objects, Object Members, Arrays, Values y Strings guardan sus datos en JSON.
- Tanto Uber como Stack Companies usan MongoDB.
Por qué usar PostgreSQL
- Software de código abierto.
- Hay opciones multilingües disponibles.
- Extensible a los Límites.
- Se mantiene la integridad de los datos.
- Crea sistemas que pueden soportar fallas.
- Un sistema de control de acceso confiable
- Se admiten caracteres internacionales.
- ¡Apple usa PostgreSQL!
MongoDB frente a PostgreSQL
Terminología y conceptos
El modelo tabular de PostgreSQL comparte varias palabras e ideas con el modelo de documentos de MongoDB.
| MongoDB | PostgreSQL |
|---|---|
| Transacciones ACID | Transacciones ACID |
| Colección | Tabla |
| Documento | Fila |
| Campo | Columna |
| Índice secundario | Índice secundario |
| Documentos incrustados, $búsqueda y $búsqueda gráfica, $unionWith | ÚNASE, UNIONES |
| Vistas materializadas bajo demanda | Vistas materializadas |
| Canalización de agregación | GROUP_BY |
Factores a considerar al decidir entre MongoDB y PostgreSQL
Ahora que tiene una comprensión fundamental de ambas tecnologías, abordemos la pregunta de MongoDB versus PostgreSQL. Según las necesidades de su empresa y su presupuesto, y las características que se detallan a continuación, aquí no hay una respuesta única para todos. MongoDB vs. PostgreSQL es una decisión basada en los siguientes criterios.
1. Cumplimiento ACID
A diferencia de PostgreSQL, MongoDB puede ser compatible con ACID. Esto se debe a que las bases de datos deben tener las cualidades ACID para monitorear las transacciones de manera efectiva.
A diferencia de PostgreSQL, que emplea SQL regular para procesar sus datos, MongoDB es una base de datos de documentos que usa BSON.
2. La arquitectura de MongoDB y PostgreSQL
MongoDB no requiere un esquema y puede usarse en un diseño distribuido, a diferencia de las bases de datos relacionales. En MongoDB, las reglas y los disparadores se aplican a través de colecciones para realizar un seguimiento de las relaciones entre las diferentes propiedades de la base de datos. El siguiente diagrama muestra la estructura interna de MongoDB.
PostgreSQL está construido sobre SQL. Sin embargo, también admite características específicas de NoSQL. Se diferencia de MongoDB en que está hecho desde cero. Utiliza tablas para aplicar varios principios y disparadores a los datos. Las herramientas ETL (Extraer, Transformar y Cargar) también pueden procesar los datos de manera más efectiva debido a cómo se organizan los datos. A continuación se muestra un diagrama de la arquitectura de PostgreSQL.
3. Comparando la sintaxis de MongoDB y PostgreSQL
Ambas bases de datos admiten un conjunto radicalmente diverso de sintaxis. Los documentos almacenan datos en una base de datos NoSQL como MongoDB, a la que se puede acceder a través de MQL. Sin embargo, PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) que usa SQL para almacenar y recuperar datos.
El siguiente ejemplo muestra cómo crear una nueva base de datos MongoDB, verificar si ya existe y mostrar la base de datos.
Crear una base de datos:
>use mydb switched to db mydb
Verificando si la base de datos ha sido actualizada:
>db mydb
Visualización del contenido de la base de datos:
>show dbs local 78125GB test 0.23012GB
A continuación se muestra un ejemplo de la sintaxis de MongoDB para agregar un registro a la base de datos:
>db.movie.insert({"name":"tutorials point"})
>show dbs
local 0.78125GB
mydb 0.23012GB
test 0.23012GB La sintaxis para crear la tabla "cuentas" en PostgreSQL se muestra a continuación:
CREATE TABLE accounts ( user_id serial PRIMARY KEY, username VARCHAR ( 50 ) UNIQUE NOT NULL, password VARCHAR ( 50 ) NOT NULL, email VARCHAR ( 255 ) UNIQUE NOT NULL, created_on TIMESTAMP NOT NULL, last_login TIMESTAMP );
Para insertar un registro en una tabla en PostgreSQL, use la sintaxis descrita en la siguiente tabla.
INSERT INTO accounts (user_id serial, username, password, email, created_on, last_login)
VALUES('1','guide2000','tutorials123','[email protected]','23-July-1997','10-May-2021'); 4. Compatibilidad con clave externa
Las claves externas son columnas o grupos de columnas en una tabla que apuntan a la clave principal de otra tabla y crean un vínculo entre ellas. PostgreSQL tiene soporte de clave externa; sin embargo, MongoDB no lo hace.
Puede ser esencial para algunos usuarios tener estas restricciones ya que evitan la eliminación de conexiones de una tabla a la siguiente y evitan la inserción de datos erróneos en campos de clave externa.
5. Diferentes enfoques para el procesamiento de consultas
Las consultas de MongoDB se procesan a través de canalizaciones de agregación. Estas canalizaciones de transformación de datos se componen de varias fases. Por otro lado, PostgreSQL procesa y ejecuta consultas usando GROUP_BY.
6. Gestión de datos
MongoDB se basa en numerosos conjuntos de réplicas para mantener sus datos actualizados. Puede grabar y reproducir operaciones según sea necesario con estos conjuntos. MongoDB utiliza la replicación síncrona, lo que significa que los datos se replican en varios sistemas simultáneamente.
Para mantener sus datos seguros, PostgreSQL emplea la replicación 2-safe. Así, PostgreSQL podrá actualizar ambos registros simultáneamente, reduciendo el número de errores y manteniendo una copia de seguridad completa.
7. Relaciones entre tablas
Las conexiones de tabla a tabla entre las tablas de su base de datos mejoran sus capacidades analíticas y de archivo. Los índices se utilizan en MongoDB para vincular tablas. Los índices almacenan una pequeña cantidad de datos en un formato fácil de entender. Son solo una parte de una unión, pero simplifican sus datos y facilitan la búsqueda de respuestas a sus preguntas.
Las uniones en PostgreSQL se utilizan para reunir datos de varias tablas en una sola. PostgreSQL le permite fusionar dos tablas mediante uniones siempre que tenga dos tablas. Las uniones de PostgreSQL se dividen en cuatro categorías:uniones internas, izquierdas, derechas y completas, al igual que en SQL convencional. Un Full Join puede combinar todo el material de ambas tablas en una tabla de base de datos centralizada.
8. Opciones de precios
Puede seleccionar una de las tres opciones de precio que ofrece MongoDB. Estos son los planes:
Shared - Free-of-charge Dedicated costs $57 a month multi-Region costs $97
Aquí se muestra un desglose de la estructura de precios de MongoDB Atlas:
La edición MongoDB Enterprise Advanced también viene con una opción de precio local.
Hay información adicional sobre el plan de precios de MongoDB aquí.
Las características de PostgreSQL están disponibles para todos porque es de código abierto y gratuito.
Inconvenientes de MongoDB
Saber qué es MongoDB y cómo funciona es el primer paso para superar algunas de las dificultades que puede encontrar al usarlo. MongoDB tiene los siguientes desafíos:
- Es un desafío encontrar nueva información de forma rápida y simultánea.
- MongoDB no puede integrar datos de varias fuentes en una sola base de datos para big data.
- Tiene una arquitectura de seguridad mediocre y es susceptible a algunos problemas de seguridad.
- Finalmente, el gobierno de datos es un desafío para MongoDB debido a su dificultad para validar datos.
Algunas de las dificultades que enfrenta PostgreSQL
PostgreSQL tiene muchas ventajas, pero también tiene algunas desventajas. PostgreSQL tiene los siguientes inconvenientes:
- A pesar de la facilidad con la que se puede instalar PostgreSQL en varios sistemas, no siempre funciona simultáneamente.
- PostgreSQL duplica la capacidad de almacenamiento de las bases de datos si es necesario actualizarlas.
- Los índices de PostgreSQL no se pueden utilizar para devolver los resultados de una consulta directamente.
- Los planes de ejecución de las consultas no se almacenan en ningún lugar.
- Estos procesos podrían vincularse a la CPU si hay operaciones vinculadas de gran volumen involucradas.
- Para el procesamiento de datos y consultas, las soluciones de ingeniería de datos existentes requieren una curva de aprendizaje significativa que PostgreSQL no tiene.
En general, las diferencias críticas entre MongoDB y PostgreSQL se pueden resumir:Postgres es un RDMS (sistema de administración de bases de datos relacionales), mientras que MongoDB es una base de datos de documentos, mientras que PostgreSQL es una base de datos monolítica, MongoDB es una base de datos distribuida que emplea BSON, mientras que Postgres usa SQL.
La curva de aprendizaje de MongoDB es más rápida para las personas que ya tienen un conocimiento básico de JavaScript. Por el contrario, aquellos con un historial significativo de trabajo con bases de datos SQL pueden encontrar más sencillo adaptarse a Postgres. Para una variedad de negocios, ambos se están convirtiendo en sistemas de bases de datos más atractivos. Sin embargo, el procesamiento de datos de cualquiera de las bases de datos es un problema importante para las corporaciones debido al tiempo y la complejidad necesarios.
La ETL de datos (extracción, transferencia y carga) a veces requiere una gran cantidad de código y lleva mucho tiempo, especialmente cuando se usa MongoDB o PostgreSQL. Además, es posible que muchos proveedores de ETL no hayan optimizado sus soluciones para hacer frente a la sintaxis única de MongoDB y la compatibilidad con NoSQL.
PostgreSQL y MongoDB tienen las siguientes diferencias:
| MongoDB | PostgreSQL |
|---|---|
| C++ se usó para desarrollar MongoDB. | C se usó para escribir PostgreSQL. |
| 10gen, la compañía detrás de MongoDB, lanzó el software en 2007 y lo nombró con el término "descomunal". | Con la ayuda del Grupo de desarrollo global de PostgreSQL y una comunidad próspera, PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos de código abierto |
| Los foros de soporte para MongoDB se pueden encontrar en ServerFault, StackOverflow y los foros de soporte de la comunidad. La asistencia de calidad empresarial está disponible para los clientes las 24 horas del día, los 365 días del año. | Los usuarios de PostgreSQL pueden utilizar una amplia gama de soluciones de soporte comerciales y de colaboración. El IRC y las listas de correo son parte de la asistencia de la comunidad. |
| Orientado a documentos | Orientado a objetos |
| Solo está disponible en inglés | Disponible en una variedad de idiomas |
| Sistema de Gestión para Bases de Datos No Relacionales | Software para la gestión de bases de datos relacionales |
En tu opinión, ¿cuál es el mejor y por qué?
Usar PostgreSQL es la mejor opción si necesita una base de datos que cumpla con los estándares y ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad).
Los análisis en tiempo real, pero no los sistemas de contabilidad, son los casos de uso ideales para MongoDB, más adecuados para la escalabilidad y el almacenamiento en caché.
Conclusión
En este artículo se proporciona un examen en profundidad de las dos tecnologías de bases de datos más comunes que se utilizan en la actualidad, MongoDB y PostgreSQL. También se analizan las características y limitaciones de la base de datos. Además, proporcionó los criterios por los cuales cada base de datos puede ser evaluada. Los objetivos de una empresa y los recursos disponibles determinarán si finalmente opta por MongoDB o PostgreSQL.
MongoDB podría ser una opción decente si necesita una base de datos con un alto nivel de escalabilidad y capacidad de procesamiento. Debido a que es tan simple de aprender y no se adhiere a la sintaxis SQL habitual, también puede ser utilizado por aquellos que carecen de experiencia en programación. Por otro lado, si tiene recursos limitados pero está familiarizado con la sintaxis y los métodos SQL tradicionales, PostgreSQL podría ser una mejor opción. Aparte de estos cambios menores, ambas bases de datos funcionan comparativamente bien y pueden ser utilizadas por cualquier empresa, cliente o negocio.
Esperamos que esta guía de artículos le haya resultado útil. En caso afirmativo, háganoslo saber a través de la sección de comentarios. Gracias por leer.
