Amžinasis duomenų bazių klausimas
Kiekvienas programuotojas, pradedantis naują projektą, anksčiau ar vėliau susiduria su šiuo klausimu: PostgreSQL ar MongoDB? Tai tarsi pasirinkimas tarp patikimo sedano ir sportinio visureigio – abu nuveš į tikslą, bet skirtingais būdais ir skirtingomis sąlygomis.
Praleidau ne vieną naktį ginčydamasis su kolegomis apie tai, kuri duomenų bazė geresnė. Tiesą sakant, šis klausimas pats savaime yra klaidingas. Nėra universalaus atsakymo, nes kiekviena technologija sukurta skirtingiems poreikiams. Tačiau yra aiškūs kriterijai, kurie padeda priimti teisingą sprendimą konkrečiam projektui.
Fundamentalūs skirtumai, kuriuos privalai suprasti
PostgreSQL – tai reliacinė duomenų bazė, kuri egzistuoja nuo 1986 metų. Ji veikia pagal ACID principus (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) ir naudoja SQL kalbą. Duomenys saugomi struktūruotose lentelėse su griežtai apibrėžtomis schemomis.
MongoDB atsirado 2009 metais kaip NoSQL judėjimo dalis. Tai dokumentų orientuota duomenų bazė, kuri saugo informaciją JSON tipo dokumentuose. Schema čia lanksti ir gali keistis dinamiškai.
Skirtumas nėra tik techninis – tai filosofinis požiūris į duomenų valdymą. PostgreSQL sako: „Apibrėžk savo struktūrą iš anksto, ir aš užtikrinsiu, kad viskas bus tvarkinga.” MongoDB atsako: „Duok man duomenis, o apie struktūrą pagalvosime vėliau.”
Realybėje dirbant su PostgreSQL, pastebiu, kad pradinis schemos projektavimas užima daugiau laiko, bet vėliau tai atsipirka. Su MongoDB galiu greitai startuoti, bet kai projektas auga, kartais gailėsiuosi tos pradinės laisvės.
Kada PostgreSQL yra akivaizdus pasirinkimas
Jei tavo projektas apima sudėtingus ryšius tarp duomenų, PostgreSQL yra karalius. Finansinės sistemos, e-komercija su inventoriumi, CRM sistemos – visa tai natūraliai tinka reliaciniam modeliui.
Pavyzdžiui, internetinė parduotuvė: turime klientus, užsakymus, produktus, kategorijas, atsiliepimus. Visa tai susiję tarpusavyje per užsienio raktus (foreign keys). PostgreSQL čia leidžia užtikrinti duomenų vientisumą. Negali ištrinti produkto, jei jis yra aktyviame užsakyme – sistema paprasčiausiai neleis.
Transakcijos – tai kita sritis, kur PostgreSQL spindi. Kai reikia atlikti kelias operacijas atomiškai (arba visos pavyksta, arba nė viena), ACID principai tampa neįkainojami. Bankinė sistema, kur pinigai pervedami iš vienos sąskaitos į kitą, negali sau leisti situacijos, kai pinigai nurašomi, bet nepridedami.
PostgreSQL taip pat puikiai tinka analitikai. Su window functions, CTE (Common Table Expressions) ir kitomis pažangiomis SQL galimybėmis galima atlikti sudėtingą duomenų analizę tiesiog duomenų bazės lygmenyje. Dirbau projekte, kur migruojant iš MongoDB į PostgreSQL, kai kurios ataskaitos, kurios anksčiau reikalavo sudėtingo kodo aplikacijos pusėje, tapo paprastais SQL užklausomis.
Dar vienas svarbus aspektas – duomenų konsistencija. Jei tavo verslo logika reikalauja, kad duomenys visada būtų nuoseklūs ir teisingi, PostgreSQL schema ir constraintai veikia kaip saugos tinklas. Tai ypač svarbu komandose, kur dirba keli programuotojai – duomenų bazė pati užtikrina, kad niekas neįrašys neteisingų duomenų.
Kada MongoDB tampa geresniu variantu
MongoDB spindi situacijose, kur duomenų struktūra yra lanksti arba dažnai keičiasi. Startuoliai, kurie dar ieško savo product-market fit, dažnai renkasi MongoDB būtent dėl šios priežasties. Galima greitai keisti duomenų modelį be migracijų skausmo.
Content management sistemos – puikus MongoDB use case. Straipsniai, puslapiai, multimedija – visa tai gali turėti skirtingus laukus. Vienas straipsnis turi video, kitas – galeriją, trečias – įterptą žemėlapį. MongoDB dokumentų modelis čia natūralus.
Real-time aplikacijos ir loggai taip pat gerai dera su MongoDB. Kai kaupi didelius kiekius duomenų, kurie nėra labai susiję tarpusavyje, ir tau reikia greito įrašymo, MongoDB gali būti efektyvesnis. Dirbau su projektu, kur rinkom IoT įrenginių duomenis – tūkstančiai įrašų per sekundę. MongoDB horizontal scaling galimybės čia labai padėjo.
Prototipavimas ir MVP kūrimas – dar viena sritis, kur MongoDB leidžia judėti greičiau. Nereikia iš anksto galvoti apie visas lenteles, ryšius, indeksus. Tiesiog pradedi rašyti duomenis ir žiūri, kas veikia.
Tačiau būk atsargus su MongoDB „laisve”. Mačiau ne vieną projektą, kuris prasidėjo kaip greitas prototipas su MongoDB, o po metų virto chaotiška duomenų krūva, kur niekas nežino, kokių laukų tikėtis. Dokumentacija ir duomenų validacija tampa dar svarbesnės nei su reliacinėmis bazėmis.
Performance: kas greičiau realybėje
Teoriškai MongoDB turėtų būti greitesnis paprastoms read operacijoms, nes duomenys saugomi denormalizuotai – viskas, ko reikia, yra viename dokumente. PostgreSQL dažnai reikia daryti JOIN operacijas, kas gali būti lėtesne.
Praktikoje situacija sudėtingesnė. PostgreSQL su teisingais indeksais ir optimizuotomis užklausomis gali būti neįtikėtinai greitas. O MongoDB be tinkamų indeksų gali tapti lėtas kaip vėžlys.
Dirbau projekte, kur turėjome performance problemų su MongoDB. Paaiškėjo, kad dauguma užklausų darė collection scans, nes nebuvo sukurti indeksai. Po indeksų pridėjimo greitis pagerėjo 100 kartų. Panašiai ir su PostgreSQL – EXPLAIN ANALYZE yra tavo geriausias draugas.
Write operacijos – čia MongoDB dažnai laimi, ypač kai nereikia transakcijų. Galima konfigūruoti write concerns taip, kad duomenys būtų įrašomi asinchroniškai, kas pagreitina procesą. Bet čia mainai greitį į galimą duomenų praradimą.
Skalabilumas – MongoDB buvo sukurtas su horizontal scaling galvoje. Sharding yra įtaisytas į sistemą. PostgreSQL tradicionaliai buvo orientuotas į vertical scaling, nors dabar yra sprendimai kaip Citus, kurie leidžia ir horizontalų skalabilumą.
Bet realistiškai, dauguma projektų niekada nepasieks tokio masto, kur skalabilumas taptų kritine problema. Vienas gerai sukonfigūruotas PostgreSQL serveris gali aptarnauti milijonus užklausų per dieną.
Ekosistema ir developer experience
PostgreSQL turi brandžią ekosistemą. SQL yra universali kalba, kurią žino beveik visi programuotojai. ORM bibliotekos kaip SQLAlchemy, Prisma, TypeORM puikiai palaiko PostgreSQL. Debugging įrankiai, monitoring sprendimai – viskas yra gerai išvystyta.
MongoDB taip pat turi stiprią ekosistemą, bet ji jaunesnė. Mongoose biblioteka Node.js pasaulyje yra labai populiari. Tačiau kartais pasigendi SQL paprastumo – aggregation pipeline gali tapti gana sudėtingas.
Mokymosi kreivė – SQL yra intuityvesnis pradedantiesiems. SELECT, WHERE, JOIN – visa tai skamba logiškai. MongoDB aggregation sintaksė su $match, $group, $lookup gali atrodyti keista iš pradžių.
Bet čia subjektyvu. Kai kurie programuotojai, ypač iš JavaScript pasaulio, jaučiasi patogiau su MongoDB, nes dokumentai atrodo kaip JavaScript objektai. Tai natūralu, kai dirbi su Node.js.
Klaidas su PostgreSQL paprastai gauni iš karto – schema validation, constraint violations. Su MongoDB klaidos gali pasirodyti vėliau, runtime metu, kai aplikacija bando pasiekti lauką, kurio nėra. Tai gali būti ir privalumas (lankstumas), ir trūkumas (mažiau saugumo).
Kaina ir infrastruktūra
Abi duomenų bazės yra open source, bet yra niuansų. PostgreSQL yra tikrai nemokamas ir visada toks bus. MongoDB turi Community Edition, kuri nemokama, bet Enterprise versija su papildomomis funkcijomis yra mokama.
Cloud hosting – čia situacija įdomi. AWS RDS palaiko PostgreSQL su puikia integracija. MongoDB Atlas yra oficialus managed service, kuris veikia gerai, bet gali būti brangesnis nei self-hosted sprendimas.
Dirbau su abiem variantais. Managed services kaip RDS ar Atlas sutaupo daug laiko – nereikia rūpintis backup’ais, updates, monitoring. Bet jie kainuoja daugiau. Mažiems projektams ar startuoliams self-hosting gali būti ekonomiškesnis.
PostgreSQL paprastai reikalauja mažiau resursų tai pačiai apkrovai. MongoDB dėl savo architektūros gali naudoti daugiau RAM ir disk space. Tai svarbu skaičiuojant infrastruktūros kaštus.
Backup ir disaster recovery – PostgreSQL turi puikius įrankius kaip pg_dump, continuous archiving. MongoDB turi mongodump ir oplog-based backup. Abu sprendimai veikia, bet PostgreSQL ekosistema čia yra brandesnė.
Hibridiniai sprendimai ir ateities perspektyvos
Kas įdomu – nebūtinai reikia rinktis vieną. Kai kurie projektai naudoja abi duomenų bazes skirtingiems tikslams. PostgreSQL pagrindinei verslo logikai ir transakcijoms, MongoDB logams ir cache’ui.
PostgreSQL pastaraisiais metais pridėjo JSONB palaikymą, kuris leidžia saugoti ir efektyviai užklausti JSON dokumentus. Tai suteikia dalį MongoDB lankstumo išlaikant ACID garantijas. Naudojau JSONB laukus situacijose, kur reikėjo saugoti konfigūracijas ar metadata – puikus kompromisas.
MongoDB nuo 4.0 versijos palaiko multi-document transactions. Tai sumažina vieną iš didžiausių skirtumų tarp šių technologijų. Nors MongoDB transakcijos vis dar turi apribojimų, jos padaro MongoDB tinkamesnį projektams, kuriems reikia ACID garantijų.
Ateityje matau, kad abi technologijos konverguoja. PostgreSQL tampa lankstesnis, MongoDB – konsistentesnis. Bet fundamentalūs skirtumai išlieka, ir tai gerai – skirtingi projektai reikalauja skirtingų sprendimų.
Kaip priimti sprendimą savo projektui
Pradėk nuo šių klausimų: Ar tavo duomenys turi aiškius ryšius? Ar reikia transakcijų? Ar duomenų struktūra stabili? Jei atsakei „taip” į daugumą, PostgreSQL greičiausiai tavo pasirinkimas.
Ar tavo projektas reikalauja didelio lankstumo? Ar duomenų struktūra dažnai keičiasi? Ar dirbi su hierarchiniais ar nested duomenimis? MongoDB gali būti geresnis variantas.
Praktinis patarimas: jei abejoji, pradėk su PostgreSQL. Jis universalesnis ir labiau „default choice”. Lengviau migruoti iš PostgreSQL į MongoDB nei atvirkščiai, jei vėliau paaiškės, kad reikia kitokio sprendimo.
Nepasiduok hype’ui. MongoDB buvo labai populiarus prieš kelerius metus, ir daug projektų jį pasirinko ne dėl techninių priežasčių, o dėl to, kad tai buvo „cool”. Dabar kai kurie iš jų migruoja į PostgreSQL, nes supranta, kad reliacinis modelis jiems tiko geriau.
Pagalvok apie komandą. Jei tavo programuotojai gerai žino SQL, nėra prasmės jų versti mokytis MongoDB. Ir atvirkščiai – jei komanda turi stiprią NoSQL patirtį, naudok ją.
Testuok su realiomis užklausomis. Sukurk proof of concept su abiem technologijomis naudojant realius duomenis ir užklausas. Tai užtruks kelias dienas, bet gali sutaupyti mėnesius vėliau.
Galiausiai, abi PostgreSQL ir MongoDB yra puikios technologijos. Pasirinkimas tarp jų nėra tarp gero ir blogo, o tarp skirtingų trade-off’ų. Suprask savo projekto poreikius, įvertink privalumus ir trūkumus, ir pasirink tai, kas geriausiai atitinka tavo situaciją. Ir nepamirsk – visada galima pakeisti vėliau, nors tai ir nebus paprasta. Bet geriau priimti teisingą sprendimą dabar nei gailėtis po metų.
