I. Giới thiệu
Khi lựa chọn database cho dự án, có nhiều yếu tố cần cân nhắc. Bài viết này sẽ giúp bạn so sánh hai hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến: PostgreSQL vs MongoDB.
II. Các yếu tố cần xem xét trước khi lựa chọn
- Độ phù hợp với dự án: Đánh giá yêu cầu cụ thể của dự án và xem database nào đáp ứng tốt nhất.
- Chi phí: Xem xét chi phí triển khai, vận hành và khả năng tài chính của dự án.
- Kinh nghiệm team: Đánh giá thế mạnh và kinh nghiệm của team phát triển.
- Cộng đồng và hỗ trợ: Xem xét quy mô cộng đồng và mức độ hỗ trợ có sẵn.
- Tích hợp: Đánh giá khả năng tích hợp với các công nghệ/framework hiện tại.
III. So sánh chi tiết
1. Hiệu năng
Đọc (Read)
- PostgreSQL: khả năng đọc của nó là một cái gì đó rất đáng gờm trong giới dữ liệu có cấu trúc.
- MongoDB: khả năng ghi, đọc rất tốt với dữ liệu phi cấu trúc.
Ghi (Write)
- PostgreSQL: Khả năng ghi tốt nhưng không quá mạnh về ghi (so với MySQL, MongoDB)
- MongoDB có ưu thế trong các thao tác ghi đơn lẻ, QPS cao (2000-3000 request/s).
Cơ chế lưu trữ
- MongoDB hỗ trợ hai loại storage engine chính:
WiredTiger (Mặc định từ phiên bản 3.2)
- Hỗ trợ lưu trữ trên đĩa
- Cung cấp nén dữ liệu và index
- Hỗ trợ document-level concurrency
- Cung cấp cả unjournal và journal storage
In-Memory
- Lưu trữ dữ liệu hoàn toàn trong bộ nhớ RAM
- Tối ưu cho các ứng dụng yêu cầu độ trễ cực thấp
- Không duy trì sau khi tắt server
PostgreSQL sử dụng một kiến trúc storage engine duy nhất, nhưng có nhiều tùy chọn và extension: Heap Storage Engine (Mặc định)
- Sử dụng cấu trúc heap để lưu trữ dữ liệu
- Hỗ trợ MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
- Sử dụng WAL (Write-Ahead Logging) để đảm bảo tính bền vững
Extensions và Tùy chọn Lưu trữ TOAST (The Oversized-Attribute Storage Technique): Cho phép lưu trữ hiệu quả các giá trị lớn
- Tablespaces: Cho phép lưu trữ dữ liệu trên các thiết bị vật lý khác nhau
- pg_trgm: Hỗ trợ tìm kiếm văn bản nhanh chóng
- PostGIS: Extension cho dữ liệu không gian địa lý
Các plugin bên thứ ba
- Citus: Cho phép sharding và phân tán dữ liệu, tuy nhiên hàng extension thì không thể ngon bằng mongo được rồi
- TimescaleDB: Tối ưu hóa cho dữ liệu chuỗi thời gian
In-Memory Options
- Mặc dù không có storage engine in-memory riêng biệt, PostgreSQL cung cấp:
- Shared Buffers: Cache dữ liệu trong RAM
- pg_prewarm: Tải dữ liệu vào bộ nhớ trước khi sử dụng
- Temporary tables in RAM: Cho phép tạo bảng tạm thời trong bộ nhớ
Đánh index
- PostgreSQL: hỗ trợ nhiều loại index như (hash index, b-tree, GiST, SP-GiST, GIN, BRIN, Partial Index, Expression Index)
- MongoDB: cũng nhiều không kém (Single Field Index, Compound Index, multikey Index, Geospatial Index, Text Index, Hashed Index, Wildcard Index, Partial Index, TTL (Time-To-Live) Index, Unique Index)
Join
PostgreSQL:
- Sử dụng các thuật toán join hiệu quả như nested loop, hash join, và merge join.
- Tự động chọn thuật toán join tối ưu dựa trên thống kê dữ liệu và cấu trúc index.
- Hỗ trợ subqueries trong mệnh đề JOIN.
- Sử dụng index để tăng tốc join.
- Cho phép tùy chỉnh các tham số như work_mem để tối ưu hóa hiệu suất join.
MongoDB:
- $lookup (từ phiên bản 3.2), Tương đương với LEFT OUTER JOIN trong SQL nhưng chỉ hỗ trợ join giữa 2 collection. Từ phiên bản 3.6, MongoDB hỗ trợ $lookup với nhiều collection, nhưng vẫn hạn chế so với SQL joins.
- Thay vì sử dụng join, MongoDB khuyến khích sử dụng embedded documents để lưu trữ dữ liệu liên quan. Trong nhiều trường hợp, join được thực hiện ở phía ứng dụng thay vì trong database.
- Thường sử dụng kỹ thuật denormalization để tránh nhu cầu join.
Khả năng mở rộng
- Mở rộng dọc: Cả hai đều hỗ trợ tốt.
- Mở rộng ngang: MongoDB có ưu thế với sharding tích hợp sẵn. PostgreSQL có extension hỗ trợ nhưng không đảm bảo nhất quán về mặt dữ liệu.
Hỗ trợ JSON
- Cả hai đều hỗ trợ JSON, nhưng MongoDB có ưu thế hơn do bản chất document-based.
Full-text search
PostgreSQL:
- Có các loại index chuyên biệt như GiST, SP-GiST, và GIN, rất hữu ích cho các loại dữ liệu phức tạp và tìm kiếm full-text.
- Có thư viện pg_trgm hỗ trợ tìm kiếm văn bản nhanh chóng.
MongoDB cũng hỗ trợ, nhưng thường cần kết hợp với Elasticsearch cho các ứng dụng lớn.
Hỗ trợ ACID
- PostgreSQL hỗ trợ ACID đầy đủ.
- MongoDB hỗ trợ ACID từ phiên bản 4.0, nhưng có một số hạn chế.
2. Cộng đồng hỗ trợ
- Cả MongoDB và PostgreSQL đều có cộng đồng lớn và tích cực.
- PostgreSQL có lợi thế về thời gian tồn tại lâu dài và sự ổn định.
- MongoDB có sự phát triển nhanh chóng trong cộng đồng NoSQL.
IV. Kết luận
Khi nào chọn mongoDB
- Ít sử dụng transaction.
- Mô hình dữ liệu thường xuyên thay đổi.
- Yêu cầu QPS cao (2000-3000 request/s).
- Xử lý lượng dữ liệu lớn hàng ngày (ví dụ: IoT).
- Team nhỏ, cần phát triển dự án nhanh chóng.
- Cần khả năng mở rộng dễ dàng (replica set, sharding).
- Yêu cầu truy vấn địa lý (location queries).
- Dữ liệu có cấu trúc lồng nhau phức tạp (nested model).
- Xử lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
Khi nào chọn PostgreSQL
- Ưu tiên tính ổn định và độ tin cậy của dữ liệu hơn là tốc độ ghi cực cao
- Cần hiệu suất đọc cao, đặc biệt cho các truy vấn phức tạp
- Cần thực hiện các truy vấn phức tạp, đặc biệt là các truy vấn liên quan đến nhiều bảng (joins)
- Yêu cầu tính năng full-text search tích hợp mạnh mẽ
Tóm lại, MongoDB thích hợp cho các ứng dụng cần xử lý dữ liệu lớn, không cấu trúc, và yêu cầu khả năng mở rộng cao. PostgreSQL phù hợp cho các ứng dụng cần độ tin cậy cao, có cấu trúc dữ liệu phức tạp và yêu cầu nhiều truy vấn phân tích. Việc lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án, kinh nghiệm của team, và các ràng buộc về ngân sách và thời gian.