MongoDB vs. PostgreSQL: Comparação entre bancos de dados

SQL ou NoSQL? Embora ambos os sistemas de gerenciamento de bancos de dados tenham aspectos em comum, suas abordagens são bastante distintas. Nenhuma delas é melhor que a outra, por isso baseie a sua escolha nas necessidades do seu projeto. Nossa comparação MongoDB vs. PostgreSQL apresenta semelhanças e diferenças dessas duas opções, contrapondo quesitos como velocidade e segurança.

MongoDB: Dimensionamento horizontal e flexibilidade máxima

Para que você possa entender como diferentes abordagens influenciam sistemas de bancos de dados, é interessante que conheça cada solução dessa comparação separadamente. O MongoDB tem seu nome baseado no termo da língua inglesa huMongous (gigantesco). Lançado em 2009 pela 10gen (atual MongoDB Inc.), esse sistema foi projetado para permitir que usuários gerenciem grandes quantidades de dados de forma mais organizada e clara. Exatamente por isso, esse banco de dados NoSQL surgiu para ser especialmente flexível e facilmente dimensionável. Nele, dados estruturados, semiestruturados e não estruturados são armazenados no formato BSON (JSON binário), como documentos. Escrito em C++, o MongoDB é de código aberto e distribuído sob a licença SSPL.

PostgreSQL: Antigo mas moderno

O PostgreSQL, a segunda solução da nossa comparação MongoDB vs. PostgreSQL, adota uma abordagem totalmente diferente: ele é um sistema de banco de dados relacional e multiplataforma, apesar de também suportar alguns tipos de dados não relacionais. O PostgreSQL, também conhecido como Postgres, surgiu no ano de 1996, tendo sido baseado, pelo menos em parte, em bancos de dados desenvolvidos na Universidade de Berkeley, ainda na década de 1980. O sistema, escrito na linguagem de programação C, é mantido pelo PostgreSQL Global Development Group, que afirma que ele se trata do banco de dados de código aberto mais avançado que existe. Verdade ou não, fato é que o PostgreSQL é bastante popular no mundo todo, por ser especialmente estável, além de flexível.

MongoDB vs. PostgreSQL: Para que são adequados?

Numa primeira vista, nossa comparação MongoDB vs. PostgreSQL parecerá revelar mais semelhanças do que diferenças: é que ambos são bancos de dados bem desenvolvidos, altamente funcionais e comparativamente flexíveis, que garantem que a ordem será mantida, mesmo ao lidar com grandes ou crescentes volumes de dados. Assim sendo, cabe a cada usuário decidir, com base nas necessidades específicas de cada projeto, que características são mais vantajosas.

A solução NoSQL, ou seja, o MongoDB, pontua particularmente bem no quesito expansão. Além de suportar dados crescentes, ele também se destaca por suportar diferentes tipos de dados, sendo sua escalabilidade horizontal impressionante. Esse diferencial faz com que o sistema seja especialmente adequado a aplicações de comércio eletrônico, que pedem pela realização de transações de dados seguras e sem atrasos. Por esses mesmos motivos: flexibilidade e suporte a dados, o MongoDB também se revela uma excelente opção para sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS). Ainda, se você busca por um banco de dados que oferece opções de configuração personalizadas e recursos de análise abrangentes e em tempo real, considere optar pelo MongoDB.

O PostgreSQL também é adequado a aplicações web abrangentes, oferecendo interessantes possibilidades a soluções de comércio eletrônico. O sistema também funciona bem com aplicações de cloud computing, de Internet das Coisas (IoT) e com aplicações que exigem interações com outros bancos de dados.

MongoDB vs. PostgreSQL: Como funcionam?

O caminho tomado por cada solução da comparação MongoDB vs. PostgreSQL as difere fortemente. Por se tratar de um sistema NoSQL puro, o MongoDB não faz uso de tabelas relacionais rígidas, sendo orientado a documentos. Tais documentos (JSON binários: BSON) são resumidos em coleções. Entram no bolo pares de chaves-valor, nos quais chaves consistem em cadeias de caracteres e valores consistem em números, booleanos, outros documentos e até diferentes tipos de arquivos. A estrutura de um documento JSON pode ser facilmente alterada, bastando-se, para tanto, excluir ou adicionar campos. Pesquisas de texto, por sua vez, auxiliam na identificação de documentos específicos, já que dados estruturados, semiestruturados e não estruturados são levados em consideração.

Embora alternativas NoSQL sejam mais populares hoje em dia, sistemas baseados em tabelas continuam tendo suas vantagens. Mesmo seguindo uma abordagem relacional, o PostgreSQL é bem mais flexível que outras opções SQL, pois suporta colunas com subvalores. Esse sistema de gerenciamento de banco de dados também é interessante por se basear em chaves estrangeiras e acionadores. Consultas, por sua vez, usam o princípio clássico cliente-servidor, que determina que arquivos e conexões sejam gerenciados pelo servidor, neste caso por seu componente central, postmaster. Somente então clientes podem realizar suas consultas. O PostgreSQL suporta diferentes tipos de dados, embora estes devam ser previamente estruturados.

MongoDB vs. PostgreSQL: Desempenho

Seu nome já diz: o MongoDB consegue lidar com grandes quantidades de dados sem registrar maiores problemas. Esse banco de dados é horizontalmente dimensionável, além de não depender da capacidade de computação de uma máquina única. Graças a possibilidades de combinação com uma ampla gama de hardwares, ao menos em teoria não há limites de desempenho, nem do volume dos dados armazenados. Ainda, mesmo que vários usuários acessem dados desse banco ao mesmo tempo, a velocidade de consulta não é perceptivelmente alterada, por causa de processos de fragmentação que distribuem cargas entre diferentes computadores. Esse modo de funcionamento não somente contribui para o bom desempenho desse NoSQL, como também oferece a melhor proteção possível contra falhas no servidor.

Por dimensionar dados verticalmente, o PostgreSQL não consegue acompanhar o desempenho do concorrente. No entanto, o desempenho desse sistema relacional é considerado acima da média. Por exemplo, ele suporta a realização de operações de gravação e de leitura simultaneamente. Autenticações de dados e análises profundas de dados de baixa latência também costumam ser melhores no PostgreSQL do que na maioria das alternativas disponíveis no mercado. Esse banco de dados trabalha com consultas e tipos de dados complexos, marcando bons pontos na área de big data. Recursos adicionais, como memória e outros computadores, podem ser configurados para atender a requisitos cada vez maiores. Compilação just-in-time e particionamento de tabelas também merecem destaque, para o processamento de grandes quantidades de dados.

MongoDB vs. PostgreSQL: Compatibilidade

Ambos os sistemas de bancos de dados da comparação MongoDB vs. PostgreSQL são compatíveis com diferentes plataformas, podendo ser usados no Linux, no macOS, no Solaris e no Windows. Ainda, o PostgreSQL vai mais longe, funcionando no FreeBSD, no HP-UX, no NetBSD e no OpenBSD. Esse banco de dados SQL também é naturalmente compatível com as propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), enquanto no MongoDB isso é apenas uma possibilidade. Tanto o MongoDB quanto o PostgreSQL são compatíveis com as linguagens de programação mais populares, apesar de o MongoDB oferecer mais possibilidades:

MongoDB vs. PostgreSQL: Segurança

Um dos principais motivos pelos quais usuários escolhem o PostgreSQL é pela forte arquitetura de segurança desse banco de dados, que inclui protocolos como o Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) e o Pluggable Authentication Module (PAM). Ainda, o sistema oferece autenticação baseada em host, criptografia de dados e certificados SSL, além de uma estrutura predefinida, que também colabora para a proteção intensiva dos dados armazenados. O MongoDB disponibiliza interessantes recursos de segurança, que incluem criptografia em nível de campo e no lado do cliente. O fato de este banco de dados distribuir cargas entre servidores também colabora para o seu alto nível de confiabilidade, garantindo a disponibilidade dos dados sem atrasos perceptíveis.

MongoDB vs. PostgreSQL: Diferenças entre versões

MongoDB e PostgreSQL compartilham o fato de serem, ambos, de fonte aberta: além de serem de código aberto, os dois são disponibilizados gratuitamente, ao menos na versão básica. Apesar de as versões básicas não oferecerem suporte especializado, grandes comunidades de usuários têm o costume de se ajudarem mutuamente, assim como de orientar principiantes. Em se tratando de documentação e de extensões, o PostgreSQL pontua melhor, por ter mais maturidade de mercado. O MongoDB destaca-se, nesse sentido, com suas versões pagas: “Enterprise” e “Atlas” (específica para uso em nuvem), por disponibilizarem uma maior gama de recursos, além de oferecem suporte de especialistas.

Empresas que utilizam o MongoDB ou o PostgreSQL

Embora a nossa comparação MongoDB vs. PostgreSQL confirme que esses dois bancos de dados têm mais diferenças do que semelhanças, em uma coisa eles são idênticos: ambos são utilizados por grandes e importantes empresas, que dependem total ou parcialmente dos serviços oferecidos, assim como de seus recursos e benefícios.

Entre as empresas que fazem uso do sistema de bancos de dados MongoDB estão:

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Foursquare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

O PostgreSQL, por outro lado, é adotado por essas e outras empresas e plataformas:

• Apple
• IMDB
• Instagram
• Reddit
• Runkeeper
• Skype
• Spotify
• Twitch