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PostgreSQL 与 MongoDB：为您的数据项目选择合适的数据库

发现 PostgreSQL 和 MongoDB 之间的区别。了解它们的功能、集成和使用案例的比较，帮助您选择合适的数据库管理系统

如果您打算启动一个新的数字应用程序，则可能需要收集和存储一些数据。在何处以及如何存储这些数据是您必须做出的最重要的决定之一，因为整个软件将依赖这些数据来工作。

传统上，数据存储在表中，行和列通过某些关系（即公共列）连接。存储关系数据的数据库称为关系数据库或 SQL 数据库，因为大多数（如果不是全部）都依赖 SQL 进行各种作。

然而，近几十年来，新的数据库管理系统已经发展起来，以应对每秒创建的数据量和种类的快速增长。所谓的 NoSQL 数据库（不仅仅是 SQL）提出了新的模式和策略，以根据特定用例有效地收集数据，同时在一定程度上仍然依赖 SQL。

在本文中，我们将分析两种流行的数据库管理系统：PostgreSQL 与 MongoDB。前者是最受欢迎的 SQL 数据库之一，而后者是最著名的 NoSQL 数据库。

我们将介绍这两个数据库的主要功能和优势、它们最引人注目的使用案例，以及如果您正在考虑将数据迁移到其中一个数据库时需要记住的好事项

TL;DR：PostgreSQL 与 MongoDB

选择正确的数据库对于任何数字应用都至关重要。PostgreSQL 是一种功能强大的基于 SQL 的关系数据库，在需要一致性、复杂联接和 ACID 事务的结构化数据场景中表现出色。MongoDB 是一种使用 BSON 的灵活 NoSQL 文档数据库，非常适合处理动态、非结构化数据，通过水平分片提供更大的可扩展性。在 PostgreSQL 和 MongoDB 之间进行选择最终取决于项目的数据结构、可扩展性需求和一致性要求。

PostgreSQL 与 MongoDB 数据模型架构

让我们从数据模型架构的角度分析 PostgreSQL 和 MongoDB 之间的主要区别

关系结构与基于文档的结构

关系数据库管理系统（如 PostgreSQL）将数据组织到表中，其中每个表由行和列组成。这些表可以通过键链接，从而允许通过 SQL 联接和高效查询建立复杂的数据关系。

由于其简单性、独特的效率和强大的一致性，关系数据库在过去几十年中取得了极大的成功并被广泛采用。

但是，当您处理不完全适合表格格式的非结构化数据（例如，社交媒体帖子、传感器数据）或必须具有可扩展性时，它们可能不是最佳选择;也就是说，当您的应用程序需要跨多个服务器水平扩展时。

这就是 NoSQL 数据库的用武之地。与关系数据库不同，NoSQL 数据库可以处理非结构化或半结构化数据，而不受固定架构的约束。

具体来说，MongoDB 是一种所谓的文档数据库，一种 NoSQL 数据库，它使用一种称为 BSON（二进制 JSON）的格式将数据存储在类似 JSON 的文档集合中。简单来说，文档类似于 JSON 键值对象，具有 BSON 提供的存储和作数据的额外功能

BSON 的灵活特性允许创建动态文档模式，其结构和数据可以动态变化。我们将在下一小节中详细介绍这方面的内容

架构演变模式

PostgreSQL 等关系数据库提供强大的架构，一旦创建表，就很难更改这些架构。如果您正在处理的数据具有表格性质并且始终以相同的格式到达您的应用程序，那么这是一个很棒的功能。但是，如果您处理内容可能因部分而异的半结构化或非结构化数据，例如社交媒体帖子或传感器数据，则可能需要一定程度的灵活性来消化数据。

与 PostgreSQL 相比，MongoDB 具有所谓的无架构设计，为处理多样化和不断发展的数据提供了非凡的灵活性。MongoDB 的无模式设计将数据组织到文档和集合中：

• 文档是数据的基本单位，由 BSON 键值对组成。文档可以包含字符串、数字、日期、数组，甚至其他嵌入文档。这允许使用复杂的数据模型在单个文档中表示复杂的关系，这与大多数编程语言中的对象结构方式一致。
• 集合对相关文档进行分组，类似于表，但方式更灵活。集合不强制实施架构，因此文档可以具有不同的结构和字段。集合存在于 MongoDB 数据库中，每个数据库可以包含多个集合。

与传统的关系数据库不同，在传统的关系数据库中添加新字段需要更改整个表结构，而 MongoDB 允许同一集合中的文档具有完全不同的字段和结构。这消除了对刚性架构的需求，并且可以更轻松地存储各种数据，而无需强制统一。

PostgreSQL 与 MongoDB 查询语言

无论您使用哪种数据库，无论是 PostgreSQL 还是 MongoDB，您都需要学习该语言来通信和管理您的数据库。在 PostgreSQL 中，这是 SQL，一种非常流行、标准化且易于使用的编程语言。您可以在我们的 SQL 简介课程中开始使用 SQL。

相比之下，MongoDB 主要依赖自己的 MongoDB 查询语言 （MQL） 与数据库进行交互。但是，也可以使用其他流行的编程语言（例如 Python、C 和 Java）来连接 MongoDB 数据库并与之交互。

我们来分析 SQL 和 MQL 之间的主要区别

SQL 与 MQL 功能

与 MongoDB 相比，PostgreSQL 的最大优势之一是使用 SQL。SQL（代表“结构化查询语言”）是构建和维护关系数据库的重要语言。

它是一种简单的、特定于领域的编程语言，几乎所有关系数据库系统都使用，例如 MySQL、SQL Server、SQLite，当然还有 PostgreSQL。

SQL 功能强大，允许您执行各种数据作，从数据检索和聚合到数据清理和连接作。但是，对于 PostgreSQL，可能性更大，因为 PostgreSQL 具有一组用于复杂分析的高级功能，包括：

• 函数和过程：PostgreSQL 支持创建函数和存储过程，这些函数和存储过程可以用各种编程语言编写，增强了数据库处理复杂作的能力。
• 全文搜索：PostgreSQL 提供强大的全文搜索功能，支持对文本数据进行高效的搜索作。
• JSON 支持：对 JSON 数据类型的广泛支持使 PostgreSQL 能够有效地处理半结构化数据，以某种方式弥合关系数据库和面向文档的数据库之间的差距。

相比之下，尽管 MongoDB 不依赖 SQL，但它具有强大的查询、索引和聚合功能，以及用于在文档数据库中插入、更新或删除信息的其他功能。因此，如果您熟悉 JSON 或 Python 词典，那么熟悉 MQL 语法不会花费太多时间。

MQL 专为处理文档的动态性质而设计。因此，与 SQL 相比，它是一种更加灵活的语言。此外，由于文档可以在其中嵌入其他文档，因此在 MongoDB 中，无需使用复杂且低效的联接作，这在关系数据库中很常见

索引策略

索引是提高数据检索作速度的数据库对象。它们用作指针，用于快速查找表中的行，从而提高查询的性能。

PostgreSQL 具有强大的索引功能，支持多种索引类型，包括：

• B 树索引：默认和最常用的索引类型
• 哈希索引：用于快速相等搜索
• GIN 索引：用于索引 JSON、数组和全文搜索
• GiST 索引：适用于几何或模糊搜索等复杂数据类型
• BRIN Index：适用于自然有序的大型数据（如时间序列日志）
• 表达式索引：基于函数或表达式的索引
• 部分索引：仅为行的子集编制索引（用于筛选）

MongoDB 还支持索引以在集合中查找文档，而无需扫描集合中的所有文档。但是，它的功能是有限的，缺乏 PostgreSQL 等关系数据库中可用的索引的多样性和复杂性。这包括：

• 单字段索引：单字段索引从集合中每个文档的单个字段中收集和排序数据。
• 复合索引：复合索引从集合中每个文档的两个或多个字段中收集和排序数据。
• Multikey Index：Multikey 索引收集和排序存储在数组中的数据。
• 文本索引：文本索引支持对包含字符串内容的字段进行文本搜索查询。
• 哈希索引：哈希索引支持哈希分片。哈希索引为字段值的哈希编制索引。

在 SQL 和 NoSQL 数据库中使用索引是提高性能和缩短查询时间的关键，尤其是在大型数据集上。

但是，请记住，添加索引也会对写入作的性能产生负面影响。对于具有高写入读取比率的表或集合，索引成本很高，因为每个插入还必须更新任何索引。