MongoDB e PostgreSQL: un confronto tra i due database

SQL o NoSQL? I due database hanno anche alcune caratteristiche in comune, ma a seconda dello scopo di utilizzo uno dei due approcci è più adatto dell’altro. Il vincitore del confronto tra MongoDB e PostgreSQL è decretato soprattutto dalla velocità e dalla sicurezza.

MongoDB: scalabilità orizzontale e massima flessibilità

Per comprendere in cosa si differenziano MongoDB e PostgreSQL, è utile presentare brevemente i due sistemi di database: MongoDB deve il nome al termine inglese “huMongous” (traducile con “gigante”). Il sistema è stato pubblicato nel 2009 da 10gen (oggi MongoDB Inc.) per permettere agli utenti di gestire quantità di dati enormi in modo ordinato. Il database NoSQL lavora quindi in modo particolarmente flessibile e può essere scalato facilmente. I dati strutturati, semistrutturati o non strutturati vengono salvati sotto forma di documenti in formato BSON, simile a JSON. MongoDB, scritto in C++, è distribuito in tutto il mondo con la licenza SSPL open source.

PostgreSQL: apparentemente vecchiotto, ma con tanti vantaggi moderni

Nel confronto tra MongoDB e PostgreSQL, la seconda soluzione persegue un approccio completamente diverso: PostgreSQL lavora in modo completamente relazionale e multipiattaforma, supportando anche i tipi di dati non relazionali. Il sistema, che ha fatto il suo debutto nel 1996, si basa perlomeno in parte su database sviluppati presso l’università di Berkeley già negli anni ‘80. Ancora oggi il sistema gestito dal PostgreSQL Global Development Group è open source e afferma di essere il database open source più avanzato al mondo. Senza dubbio è apprezzato a livello internazionale per la sua flessibilità e stabilità. Il sistema di gestione è stato scritto in C ed è spesso chiamato semplicemente “Postgres”.

MongoDB e PostgreSQL: per cosa si usano i database?

A prima vista dal confronto tra MongoDB e PostgreSQL sembrano emergere applicazioni simili: entrambi i database sono ben studiati, altamente funzionali e flessibili, e assicurano ordine e chiarezza anche in presenza di grandi o crescenti volumi di dati. Ogni impresa deve scegliere la soluzione più adatta alle sue esigenze tra MongoDB e PostgreSQL.

La soluzione NoSQL è da preferire soprattutto se hai bisogno di un sistema che possa crescere insieme alle tue esigenze. Con questo intendiamo non solo la pura quantità di dati, ma anche i diversi tipi di dati, perché MongoDB si distingue per la scalabilità orizzontale. Per questo motivo il sistema si configura come la soluzione ottimale nel campo dell’e-commerce, dove i dati delle transazioni devono essere trasmessi in modo sicuro e senza ritardi. Questi vantaggi, abbinati alla grande flessibilità anche dal punto di vista dei tipi di dati, rendono MongoDB un’ottima scelta anche per i sistemi di gestione dei contenuti. In più, se hai bisogno di opzioni di configurazione individuali e ampie funzioni di analisi in tempo reale, vale la pena di prendere in considerazione MongoDB.

PostgreSQL è inoltre adatto ad ampie applicazioni web e può offrire servizi preziosi nel campo dell’e-commerce. Il sistema è un’ottima scelta anche per le applicazioni nel cloud e dell’Internet of Things. Inoltre, è molto efficace in collaborazione con altri database.

Funzionamento

Le modalità con cui gli avversari del nostro confronto MongoDB e PostgreSQL raggiungono i loro scopi sono molto diverse. Essendo una soluzione NoSQL pura, MongoDB rinuncia completamente alle tabelle relazionali fisse, lavorando invece in modo orientato ai documenti. Questi documenti binari JSON (chiamati BSON) sono raggruppati in raccolte. Per eseguire questa operazione, il sistema si basa su coppie chiave-valore, dove la chiave è costituita da una stringa, mentre i valori possono essere altri documenti, valori booleani, numeri o altri tipi di file. La struttura di un documento JSON viene modificata facilmente eliminando o aggiungendo singoli campi. Per identificare determinati documenti è disponibile una ricerca di testo, che considera i dati strutturati, semistrutturati e non strutturati.

PostgreSQL, invece, adotta un approccio relazionale. Nonostante esistano svariate alternative NoSQL, usare un sistema a tabelle può offrire anche dei vantaggi. Un’importante caratteristica di PostgreSQL è che il sistema di gestione lavora in modo molto più flessibile delle altre opzioni SQL e consente colonne con sottovalori. Inoltre, il sistema di gestione di database si basa su chiavi esterne e trigger. Le interrogazioni vengono eseguite con il classico principio client-server: il componente centrale del server “postmaster” gestisce i file e le connessioni. I diversi client inviano poi le richieste. PostgreSQL supporta svariati tipi di dati, che devono essere preventivamente strutturati.

Prestazioni

Già dal nome MongoDB fa intuire che può gestire facilmente quantità di dati anche imponenti, mantenendo poi la promessa. Il database è scalabile orizzontalmente e non dipende dalla potenza di calcolo della singola macchina. Grazie alle possibilità di combinazione con i più svariati software, a livello teorico non ci sono limiti alle prestazioni e allo spazio di archiviazione. Anche quando molti utenti accedono contemporaneamente ai dati, la velocità di query resta alta. Lo sharding distribuisce il carico tra diversi computer, contribuendo non solo a migliorare le prestazioni, ma offrendo anche la migliore protezione possibile dalle eventuali interruzioni del server.

Invece PostgreSQL scala i dati in verticale, quindi non può tenere il passo con le prestazioni della soluzione NoSQL. Tuttavia, la potenza del sistema relazionale è evidente. Consente tra l’altro di eseguire contemporaneamente processi di scrittura e di lettura. Spesso con PostgreSQL anche l’autenticazione dei dati e l’analisi solida e senza latenza sono di livello superiore rispetto a molti concorrenti commerciali. Il database lavora con interrogazioni e tipi di dati complessi, segnando quindi punti anche nel campo dei big data. Man mano che crescono i requisiti è possibile aggiungere ulteriori risorse come memoria o CPU. Sono inoltre disponibili utili funzioni per elaborare grandi volumi di dati come la compilazione just-in-time e il partizionamento delle tabelle.

Compatibilità

Entrambe le soluzioni sono multipiattaforma, quindi possono essere utilizzate su Linux, macOS, Solaris e Windows. PostgreSQL va addirittura un po’ oltre e funziona anche con FreeBSD, HP-UX, NetBSD e OpenBSD. Il database SQL è per natura conforme ad ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), mentre MongoDB offre questa possibilità facoltativamente. Sia MongoDB sia PostgreSQL supportano molti linguaggi di programmazione, ma la scelta è considerevolmente maggiore per il sistema più giovane.

Sicurezza

Uno dei motivi più importanti per cui gli utenti scelgono PostgreSQL è la solida architettura di sicurezza del database. Comprende tra l’altro Lightweight Directory Access Protocol (LDAP), Pluggable Authentication Module (PAM), oltre ad autenticazione basata sull’host, crittografia dei dati e certificati SSL. La struttura predefinita del database assicura inoltre che i tuoi dati siano sempre protetti al meglio. Anche MongoDB dispone di numerose funzioni di sicurezza, offrendo anche una crittografia a livello di campo e crittografia lato client. La distribuzione su più server aumenta l’affidabilità e assicura che i dati siano nuovamente disponibili senza grandi ritardi.

MongoDB e PostgreSQL: quali sono le versioni disponibili?

Una delle caratteristiche che MongoDB e PostgreSQL hanno in comune è l’approccio open source. I due sistemi sono anche disponibili gratuitamente, perlomeno nella versione base. Tuttavia, proprio per questo manca il supporto professionale. A sopperire a questa mancanza ci sono due community molto attive, disposte a fornire consulenza anche a chi è agli inizi. Poiché PostgreSQL è presente sul mercato da più tempo, offre documentazione e possibilità di ampliamento un po’ più ricche. MongoDB propone anche diverse versioni Pro. Le varianti “Enterprise” e “Atlas” (per l’uso nel cloud) sono a pagamento, ma per contro prevedono anche alcune funzioni supplementari e un supporto completo.

Quali aziende usano i due database?

Anche se dal confronto tra MongoDB e PostgreSQL emerge che le due soluzioni adottano approcci diversi, una cosa in comune ce l’hanno: tante grandi aziende si basano completamente o in parte sui servizi e sui vantaggi offerti dai due database.

Tra le società più famose che fanno affidamento su MongoDB troviamo:

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

PostgreSQL è usato tra l’altro dalle seguenti aziende e piattaforme:

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