PostgreSQL vs MongoDB: escolhendo o DBMS certo

Aumentando a agilidade e os recursos de colaboração

Graças às propriedades emergentes do modelo de documento, o desenvolvimento e a colaboração são mais simples e rápidos.

O MongoDB torna os dados muito semelhantes ao código, do ponto de vista do desenvolvedor individual. Um desenvolvedor pode definir a estrutura de um documento BSON ou JSON, realizar algum trabalho de desenvolvimento nele, ver como eles funcionam, introduzir novos campos sempre que quiser e retrabalhar os dados conforme necessário. Essa é uma das principais vantagens do modelo de documento.

Essa flexibilidade é um grande benefício para evitar gargalos e atrasos resultantes de pedir a um DBA para reestruturar as instruções da linguagem de definição de dados, antes de recriar e recarregar um banco de dados relacional (ou pedir ao desenvolvedor para fazer todo esse trabalho).

Com um banco de dados de documentos, os desenvolvedores ou equipes têm o poder de possuir documentos (ou partes deles) e alterá-los conforme necessário. Não há necessidade de intermediação ou comunicação complicada entre as equipes.

A importância da escalabilidade, segurança e força

Como o MongoDB foi projetado para escalar horizontalmente, os casos de uso que precisam de consultas extremamente rápidas e grandes quantidades de dados (ou ambos) podem ser tratados com a construção de clusters cada vez maiores compreendendo máquinas pequenas.

O MongoDB conta com uma arquitetura distribuída que permite aos usuários escalar horizontalmente em várias instâncias. É capaz de alimentar aplicativos massivos, independentemente de ser medido por tamanhos de dados ou usuários. Essa abordagem de expansão depende do uso de um número crescente de máquinas menores e geralmente mais econômicas. Ele pode incorporar centenas de máquinas no total.

A técnica de escalonamento no PostgreSQL depende se os dados estão sendo gravados ou lidos:

• No caso da escrita, a abordagem de escalonamento é baseada em uma arquitetura escalável: uma máquina primária executa PostgreSQL e deve ser tão poderosa quanto possível para escalar.
• Com a leitura, você pode escalar horizontalmente o PostgreSQL se criar réplicas – embora cada uma precise ter uma cópia completa do banco de dados.

O que torna o MongoDB escalável é o conceito de particionar (compartilhar) dados entre instâncias dentro do cluster de forma inteligente. Esta base de dados não divide documentos em partes – são unidades independentes, o que torna mais simples a distribuição por vários servidores, enquanto os dados são preservados localmente.

Os dados podem ser distribuídos por todas as regiões facilmente no serviço de nuvem MongoDB Atlas, que é totalmente gerenciado. Você pode marcar documentos específicos para que eles sejam constantemente armazenados em determinados países ou regiões globais. Isso pode ajudar a:

• Reduza a latência, mantendo os dados armazenados perto de seu público-alvo
• Garantir a conformidade com as leis que determinam onde os dados devem ser armazenados legalmente

Cada fragmento do MongoDB é executado como um conjunto de réplicas – um cluster sincronizado que consiste em três ou mais servidores que continuam replicando dados entre eles. Isso fornece redundância e proteção contra qualquer tempo de inatividade que possa ocorrer no caso de uma pausa programada para manutenção ou falha do sistema.

As réplicas também podem ser instaladas em datacenters. Isso fornece alguma resiliência contra interrupções regionais. O MongoDB Atlas torna a construção e configuração desses clusters mais simples e rápida.

O MongoDB oferece uma seleção moderna de controles e integrações de segurança cibernética para suas versões em nuvem e no local. Isso apresenta paradigmas de segurança fortes, como criptografia em nível de campo do lado do cliente – isso permite que os usuários criptografem os dados antes de enviá-los ao banco de dados pela rede.

No PostgreSQL, você encontrará um portfólio abrangente de recursos de segurança, com vários tipos de criptografia para escolher. Este banco de dados está disponível na nuvem em todos os principais provedores de nuvem. No entanto, o desenvolvedor e o conjunto de ferramentas operacionais diferem de um fornecedor de nuvem para outro, embora sejam todos o mesmo banco de dados.

Como resultado, as migrações entre várias nuvens são mais complicadas. O MongoDB Atlas funciona da mesma maneira nos três maiores provedores de nuvem, garantindo uma migração mais fácil e implantação de várias nuvens.

Plataformas maduras que oferecem melhor valor

Bancos de dados em crescimento são suportados por um ecossistema composto de muitos serviços, parceiros, integrações e outros produtos relevantes. O banco de dados está no centro do ecossistema MongoDB, embora haja várias camadas que agregam valor extra aos usuários e recursos de resolução de problemas.

O MongoDB teve ampla adoção ao se tornar o maior banco de dados moderno – é considerado o banco de dados preferido por muitos desenvolvedores. Devido à comunidade e engenharia do MongoDB dedicadas, ele se tornou uma plataforma abrangente que atende às necessidades dos desenvolvedores em um grau excepcional.

Você pode executar o PostgreSQL como uma versão que você mesmo instala e gerencia, ou pode optar por um banco de dados como uma opção de serviço nos principais provedores de nuvem. Cada implementação executa como o provedor por trás dela pretende. Se você deseja suporte PostgreSQL, você precisa utilizar uma versão em nuvem ou tentar terceiros que forneçam serviços especializados.

O MongoDB está disponível em vários formatos:

• MongoDB Atlas: Um banco de dados como serviço projetado para ser executado nas maiores plataformas de nuvem, como Google Cloud Platform, Microsoft Azure e AWS
• MongoDB Community Edition: Um banco de dados aberto e gratuito que você pode instalar no Windows, MacOS ou Linux
• MongoDB Enterprise: Isso se baseia na versão acima, mas inclui recursos extras acessíveis por meio da assinatura do MongoDB Enterprise Advanced. Se você optar por isso, receberá mais suporte, bem como recursos empresariais, como criptografia em disco, suporte a LDAP e Kerberos e muito mais. MongoDB Enterprise é adequado para Windows, MacOS e Linux.

Além disso, o MongoDB oferece suporte para várias linguagens de programação. Drivers idiomáticos estão disponíveis para mais de uma dúzia de idiomas, mas a comunidade MongoDB contribuiu com muitos outros. Você pode aproveitar a agregação em tempo real, consultas ad-hoc e indexação avançada para fornecer maneiras programáticas poderosas de acessar e examinar dados de todos os tipos de estrutura.

O MongoDB se beneficia de uma comunidade comprometida de desenvolvedores que abrange entusiastas, grandes empresas, agências governamentais e startups emergentes. Sem esquecer os inúmeros integradores de sistemas e consultores que oferecem uma ampla gama de serviços.

O MongoDB Atlas foi expandido por meio do MongoDB Realm para tornar o desenvolvimento de aplicativos mais fácil, por meio do Atlas Search baseado em Lucene. Possui recursos de suporte a data lakes que foram construídos no armazenamento de objetos em nuvem.

As comunidades de desenvolvedores do MongoDB e PostgreSQL geralmente estão prontas para ajudar quando necessário.

O propósito ideal do MongoDB

Hoje, o MongoDB oferece resiliência, segurança, desempenho e escalabilidade líderes do setor. Mas qual é o seu propósito ideal?

O MongoDB é especialmente capaz de lidar com estruturas de dados que foram criadas por aplicativos e APIs modernos. Ele está perfeitamente posicionado para oferecer suporte ao ciclo de desenvolvimento ágil e em constante mudança visto nas organizações hoje.

Portanto, a maior pergunta a ser feita é em que seus dados se tornarão. Os dados podem ser representados por documentos facilmente se estiverem alinhados com os objetos no código do aplicativo. O MongoDB é uma combinação fantástica em todo o desenvolvimento e produção – especialmente se você precisar escalar.

Mas o MongoDB pode ser um ajuste insatisfatório se você tiver um grande número de aplicativos incumbentes com base em modelos de dados regionais e equipes que têm experiência apenas com SQL.

Embora os bancos de dados de documentos sejam capazes de fazer JOINs, eles são executados de uma maneira diferente das instruções SQL de várias páginas que geralmente são necessárias e geradas automaticamente por ferramentas de BI. Ainda assim, o MongoDB tem um conector ODBC que permite acesso SQL principalmente a partir de ferramentas de BI.