Apa Perbedaan Antara MongoDB dan PostgreSQL?
MongoDB dan PostgreSQL adalah dua jenis basis data yang berbeda. MongoDB adalah bukan relasional atau basis data NoSQL dengan model data yang fleksibel. Anda dapat menyimpan semua tipe data sebagai dokumen JSON untuk pengambilan, replikasi, dan analisis cepat. Sebaliknya, PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data relasional objek yang dapat Anda gunakan untuk menyimpan data sebagai tabel dengan baris dan kolom. PostgreSQL menawarkan fleksibilitas dalam hal tipe data, skalabilitas, konkurensi, dan integritas data untuk data terstruktur.
Perbedaan model data: MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB dan PostgreSQL adalah berbagai jenis basis data yang memiliki model data yang berbeda.
MongoDB
MongoDB adalah basis data dokumen yang menyimpan data sebagai pasangan kunci-nilai di dalam dokumen JSON. Setiap dokumen dapat menyimpan berbagai tipe data, termasuk array, Boolean, angka, string, dan dokumen bersarang. Dengan JSON Binari (BSON), MongoDB memegang tipe data tambahan dan memproses data secara efisien. Dengan fleksibilitas penyimpanan data di MongoDB, Anda dapat menyimpan data yang tidak terstruktur, berkembang, dan dinamis.
MongoDB mengatur setiap dokumen ke dalam koleksi, dan masing-masing memiliki ObjectId unik yang dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi dokumen. Tabel berikut menunjukkan contoh data pelanggan di MongoDB.
| customers:[ { customer_id: "1", name: “John Doe”, country: "United States" }, { customer_id: "2", age: “35” email: "jane_doe@example.com" }] |
PostgreSQL
Sebaliknya, PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data relasional objek (ORDBMS) yang menggabungkan fitur berorientasi objek dengan kemampuan basis data relasional. Di dalam tabel, setiap baris mewakili titik data individual dan setiap kolom menentukan jenis informasi yang Anda simpan di sana. PostgreSQL mendukung berbagai tipe data, termasuk tanggal, teks, bilangan bulat, dan Boolean.
Tidak seperti MongoDB, PostgreSQL menggunakan skema yang telah ditentukan untuk menyimpan data. Skema memungkinkan konsistensi dan integritas data yang kuat karena setiap kolom memiliki tipe data khusus. Namun, hal tersebut kurang fleksibel. Pada tabel berikut, kami akan memberikan contoh.
| dbo.customers |
|||
| customer_id |
nama |
umur |
|
| 1 |
John Doe |
24 |
john_doe@example.com |
| 2 |
Jane Doe |
35 |
jane_doe@example.com |
Perbedaan arsitektur: MongoDB vs. PostgreSQL
MongoDB dan PostgreSQL memiliki beberapa perbedaan arsitektur.
Unit penyimpanan dasar
Di MongoDB, unit penyimpanan dasarnya adalah dokumen JSON serial. Dokumen adalah struktur data JSON yang berisi pasangan kunci-nilai. Dalam pasangan ini, kunci adalah string sedangkan nilainya adalah tipe data. MongoDB mendukung berbagai tipe data termasuk dokumen bersarang, array, string, tanggal, nilai Boolean, dan angka.
Tidak seperti dalam basis data NoSQL, unit penyimpanan dasar PostgreSQL adalah sebuah baris yang disebut dengan tuple. Setiap tuple menyimpan catatan tunggal dalam tipe data tertentu yang ditentukan oleh kolom. Tuple dapat menyimpan bilangan bulat, string, tanggal, Boolean, dan banyak lagi. Di samping nilai data, setiap tuple juga berisi metadata seperti kunci primer, yang mengidentifikasi setiap tuple dalam tabel.
Bahasa kueri
MongoDB menggunakan Bahasa Kueri MongoDB (MQL) yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan struktur berorientasi dokumen MongoDB. MQL kaya akan fitur dan mendukung proyeksi, kerangka kerja agregasi, kueri dokumen, pipeline agregasi, kueri geospasial, dan pencarian teks.
PostgreSQL menggunakan varian SQL, yang disebut dengan Postgres SQL, sebagai bahasa kuerinya. Meskipun mirip dengan SQL, PostgreSQL memiliki fitur tambahan seperti sistem tipe yang dapat diperluas, fungsi, dan warisan. Namun, PostgreSQL masih kompatibel dengan SQL standar sehingga Anda juga dapat menggunakan kueri SQL.
Pengindeksan
Indeks adalah struktur data yang memetakan nilai dari satu atau beberapa kolom ke lokasi fisik data yang sesuai pada disk. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi operasi pengambilan data basis data.
MongoDB menggunakan indeks untuk mengoptimalkan performa kueri. MongoDB mendukung pengindeksan di tingkat bidang dan koleksi. Layanan ini menawarkan beberapa tipe indeks seperti indeks B-tree, gabungan, teks, geospasial, hash, dan klaster.
PostgreSQL juga menyediakan berbagai jenis indeks, termasuk B-tree, hash, GIN, GiST, dan Sp-GiST. Perintah buat indeks akan membuat indeks B-tree secara default.
Konkurensi
Konkurensi adalah kemampuan sistem basis data untuk mengelola beberapa transaksi secara bersamaan. Konkurensi memungkinkan beberapa pengguna untuk mengakses dan memodifikasi data tanpa menyebabkan masalah inkonsistensi atau konflik.
MongoDB memiliki mekanisme kontrol keserempakan yang menggunakan atomisitas tingkat dokumen dan penguncian optimis. MongoDB mengasumsikan bahwa tidak ada konflik antara sebagian besar operasi penulisan konkurensi, yang memungkinkan kita memodifikasi data pada saat yang sama tanpa perlu memperoleh kunci. Setiap modifikasi bersifat atomik. Ini berarti bahwa operasi diterapkan sepenuhnya atau tidak sama sekali. MongoDB juga membuat ID revisi baru untuk dokumen, yang memungkinkan beberapa dokumen dengan data yang sama ada secara bersamaan.
PostgreSQL juga menggunakan kontrol konkurensi multiversi (MVCC) untuk mengelola beberapa data dan transaksi secara bersamaan. MVCC membuat baris terpisah saat pengguna membuat perubahan pada data sehingga memastikan tidak terdapat konflik antartransaksi. PostgreSQL mendukung tingkat isolasi ini: baca tanpa komitmen, baca berkomitmen, dapat diserialisasikan, dan baca berulang. PostgreSQL juga menggunakan write-ahead-logging (WAL), yang mencatat setiap perubahan pada basis data sebelum menuliskannya ke disk.
Ketersediaan
Ketersediaan memastikan bahwa bahkan selama pemadaman server, waktu henti data tidak akan terjadi. MongoDB menggunakan replikasi simpul primer, yang menduplikasi data ke dalam set replika. Suatu simpul primer tunggal menerima penulisan lalu simpul sekunder mereplikasi data ini. MongoDB secara otomatis memicu failover yang akan memilih simpul primer baru jika simpul primer tidak tersedia. Proses ini meminimalkan waktu henti MongoDB.
Sebaliknya, PostgreSQL menggunakan replikasi logis dan aliran untuk memastikan ketersediaan yang tinggi. Replikasi logis secara selektif mereplikasi tabel atau subset data tertentu. Replikasi aliran menciptakan replika siaga yang menerima perubahan dalam basis data primer. Selain itu, PostgreSQL menggunakan PostgreSQL Automatic Failover (PAF) untuk mengalokasikan primer baru jika terjadi peristiwa kegagalan.
Skalabilitas
Baik PostgreSQL maupun MongoDB menggunakan bentuk penyeimbangan beban untuk mendistribusikan operasi baca secara merata di beberapa replika sekaligus mencapai tingkat skalabilitas yang tinggi. Proses arsitektur terdistribusinya akan memindahkan data untuk meningkatkan kinerja. Data bergerak antar-replika di PostgreSQL dan antarpartisi di MongoDB.
MongoDB juga menggunakan penyerpihan dan skalabilitas baca untuk memastikan tingkat skalabilitas horizontal yang tinggi. Penyerpihan akan mendistribusikan data di beberapa partisi, dan setiap serpihan menyimpan subset data. Penyerpihan akan mendistribusikan beban kerja untuk set data lalu lintas tinggi di beberapa server. Replika sekunder dapat menangani operasi baca, yang membantu mendistribusikan beban kerja baca dan meningkatkan performanya.
PostgreSQL juga menawarkan partisi, yang membagi tabel besar menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Anda dapat melakukan partisi berdasarkan hash, rentang, daftar, atau kriteria lain.
Perbedaan utama: MongoDB vs. PostgreSQL
Di luar perbedaan arsitektur dan performa inti antara MongoDB dan PostgreSQL, terdapat perbedaan utama lainnya.
Kepatuhan ACID
PostgreSQL memastikan transaksi bersifat atomik, konsisten, terisolasi, dan tahan lama (ACID). Hal tersebut mendorong tingkat konsistensi data yang tinggi. Karena ini merupakan sistem manajemen basis data relasional, PostgreSQL dapat menjamin bahwa transaksi mengikuti setiap properti ACID.
MongoDB memperkenalkan transaksi yang sesuai dengan ACID dari versi 4.0. Namun, Anda hanya menggunakan ini dalam beberapa skenario terbatas sementara kepatuhan ACID adalah bagian inti dari PostgreSQL.
Hubungan data
Di PostgreSQL, Anda dapat menentukan hubungan antartabel menggunakan kunci asing. Dengan sistem ini, Anda dapat melakukan penggabungan yang rumit dan membentuk hubungan antartabel. Fungsi ini sangat berguna saat Anda mengueri data di beberapa tabel, menggunakan hubungan yang Anda tentukan untuk menghubungkan set data.
MongoDB adalah basis data NoSQL yang tidak menggunakan hubungan yang telah ditentukan sebelumnya antara beberapa koleksi. MongoDB menggunakan denormalisasi, yang menyematkan data terkait dalam dokumen. Denormalisasi membantu mengoptimalkan operasi baca karena semua data yang Anda butuhkan untuk kueri akan ada dalam dokumen tersebut. Sistem ini meminimalkan kebutuhan untuk menggabungkan data.
Dukungan komunitas
Komunitas PostgreSQL telah berkembang sejak diluncurkan pada tahun 1996. PostgreSQL memiliki komunitas sumber terbuka yang kuat dengan banyak pustaka dukungan, alat, ekstensi, dan dukungan umum PostgreSQL yang tersedia.
Meskipun MongoDB tidak memiliki tingkat kematangan komunitas yang sama, MongoDB menawarkan driver untuk banyak bahasa pemrograman. Terdapat banyak komunitas dan bantuan untuk membantu Anda berinteraksi dengan MongoDB menggunakan salah satu bahasa pemrograman pilihan Anda.
Waktu yang tepat untuk menggunakan MongoDB vs. PostgreSQL
Data Anda menjadi pertimbangan besar dalam memilih antara MongoDB dan PostgreSQL.
Kasus penggunaan MongoDB
MongoDB adalah basis data NoSQL dengan model data yang fleksibel, beperforma tinggi, dan penskalaan horizontal yang efektif. Berikut merupakan kasus penggunaan untuk MongoDB.
Sistem manajemen konten
MongoDB dapat menyimpan dan mengambil data yang tidak terstruktur seperti gambar, video, dan teks. MongoDB dapat mengueri dan mengambil konten secara cepat serta menangani berbagai operasi baca dan tulis secara bersamaan. Hal ini menjadikan MongoDB pilihan yang baik untuk aplikasi manajemen konten dengan lalu lintas tinggi.
Data transaksional
MongoDB memiliki skalabilitas horizontal dan ketersediaan tinggi sehingga cocok untuk menangani data transaksional dalam sistem keuangan.
Analisis aliran
MongoDB memiliki skalabilitas tinggi, partisi horizontal, dan skema fleksibel sehingga sesuai untuk aplikasi data streaming seperti platform Internet untuk Segala (IoT) dan analitik waktu nyata.
Kasus penggunaan PostgreSQL
PostgreSQL memiliki sistem yang terstruktur dan kaya akan fitur sehingga dapat membantu mendukung kasus penggunaan seperti contoh berikut.
Pergudangan data
PostgreSQL dapat menangani penggabungan yang kompleks, menguraikan hubungan, dan mengueri data secara cepat. Karena sifatnya yang terstruktur, PostgreSQL dapat memproses volume data yang besar dan memberikan wawasan serta analitik lanjutan secara cepat. Fitur-fitur ini juga memungkinkannya untuk berintegrasi dengan baik ke dalam alat kecerdasan bisnis dan berfungsi sebagai gudang data secara efektif.
Perdagangan elektronik dan aplikasi web
Karena mirip dengan basis data SQL, PostgreSQL menawarkan kepatuhan ACID. Hal ini dapat diandalkan untuk memproses transaksi dan memastikan konsistensi data. Kueri dan pengindeksan PostgreSQL yang kompleks memberikan performa tinggi bagi perusahaan yang harus memproses pesanan, mengautentikasi pengguna, serta mengelola inventaris.
Koneksi yang fleksibel
Hub data gabungan PostgreSQL memungkinkannya terhubung ke berbagai penyimpanan data, termasuk basis data non-relasional dan relasional. PostgreSQL menggunakan dukungan JSON dan pembungkus data asing untuk menghubungkan dan mengakses sistem basis data lainnya. Fitur-fitur ini membuat PostgreSQL dapat bekerja dengan lingkungan basis data poliglot, yang berarti bahwa PostgreSQL cocok untuk industri kompleks yang ingin mengoptimalkan penyimpanan.
Ringkasan perbedaan: MongoDB vs. PostgreSQL
| MongoDB |
PostgreSQL |
|
| Pemodelan data |
MongoDB memproses data sebagai dokumen seperti JSON dalam koleksi. |
PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data relasional objek yang menggunakan tabel, baris, dan kolom untuk menyimpan data. |
| Unit penyimpanan dasar |
Dokumen JSON berseri. |
Baris, yang disebut tuple. |
| Pengindeksan |
MongoDB mengindeks di tingkat bidang dan koleksi serta menggunakan indeks B-tree, gabungan, teks, geospasial, hash, dan klaster. |
PostgreSQL mendukung tipe indeks B-tree, hash, GIN, GiST, dan Sp-GiST. |
| Bahasa kueri |
MongoDB menggunakan Bahasa Kueri MongoDB (MQL). |
PostgreSQL menggunakan varian SQL yang kompatibel dengan kueri SQL standar. |
| Konkurensi |
MongoDB menggunakan mekanisme kontrol mata uang, atomisitas tingkat dokumen, penguncian optimis, dan MVCC untuk menawarkan konkurensi. |
PostgreSQL menggunakan MVCC, snapshot data, tingkat isolasi yang fleksibel, dan deteksi deadlock untuk memberikan konkurensi. |
| Ketersediaan |
MongoDB menggunakan replikasi simpul primer dan simpul sekunder untuk menawarkan ketersediaan. MongoDB dapat menangani alur kerja transaksional. |
PostgreSQL menggunakan replikasi logis dan replikasi aliran ditambah dengan PAF untuk menawarkan ketersediaan. PostgreSQL dapat memproses volume data yang tinggi secara bersamaan. |
| Skalabilitas |
MongoDB menggunakan serpihan, skalabilitas baca, dan penyeimbangan data otomatis untuk menawarkan skalabilitas horizontal. |
PostgreSQL menggunakan penyeimbangan beban, alat pooling koneksi, dan partisi untuk menawarkan skalabilitas. |
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan MongoDB dan PostgreSQL Anda?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) untuk PostgreSQL mempermudah penyiapan, pengoperasian, dan penskalaan deployment PostgreSQL di cloud. Layanan ini juga mengelola tugas administratif yang kompleks dan memakan waktu seperti pemutakhiran perangkat lunak PostgreSQL, manajemen penyimpanan, dan cadangan untuk pemulihan bencana.
Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengelola basis data dokumen JSON native di cloud. Amazon DocumentDB ini membantu Anda menskalakan jutaan permintaan baca dan tulis dokumen. Amazon DocumentDB ini meningkatkan produktivitas dan menawarkan berbagai kemampuan korporasi seperti ketersediaan tinggi dan latensi rendah.
Mulai menggunakan MongoDB dan PostgreSQL di Amazon Web Services (AWS) dengan membuat akun sekarang juga.
