PostgreSQL 与MongoDB使用对比分析
<div id="navCategory"><h5 class="catalogue">目录</h5><ul class="first_class_ul"><li><a href="#_label0">PostgreSQL 对 JSON 的支持</a></li><li><a href="#_label1">PostgreSQL 和 MongoDB 使用对比</a></li><li><a href="#_label2">1. CRUD</a></li><li><a href="#_label3">2. 索引</a></li><li><a href="#_label4">3. sharding</a></li><li><a href="#_label5">总结</a></li></ul></div><p>在进行技术选型时，需要考虑众多因素，如功能、性能、可靠性、成本效益、社区支持和团队技术能力等，然而，影响最终决定的关键因素的往往是团队 Leader 的技术品味，这也能解释为什么阿里偏爱 Java，而字节跳动更倾向 Go、Rust 等新兴语言。技术本身无好坏之分，根据实际业务问题选择适当的技术方案是关键。</p><p>本文旨在为读者提供一种新的选择，而非论证 PostgreSQL 比 MongoDB 更优秀。</p>
<p>MongoDB 因其灵活的 "Schema-less"（无模式）特性而著名。"Schema-less" 意味着 MongoDB 不要求严格定义数据的结构和字段（使用 BSON 格式存储数据），允许在同一集合中存储具有不同结构的文档，这为开发人员提供了极大的灵活性，能够轻松适应数据模型的变化和演进。</p>
<p>PostgreSQL 提供的 JSONB 类型可用于存储和处理 JSON 数据，包括嵌套的对象、数组和基本数据类型。因此，PostgreSQL 具备 MongoDB 存储 document 的能力。</p>
<p class="maodian"><a name="_label0"></a></p><h2>PostgreSQL 对 JSON 的支持</h2>
<p>我们来了解一下 PostgreSQL 支持 JSON 特性的时间线（统计到版本 14）:</p>
<p>- PG 9.2 Introduction of JSON (JSON text; no indexes) -- 2012/9/10<br />- PG 9.4 Introduction of JSONB (binary format; indexes) -- 2014/12/18<br />- PG 9.5 jsonb_set(), jsonb_object(), jsonb_build_object(), jsonb_build_array, jsonb_agg, || operator etc.<br />- PG 9.6 jsonb_insert()<br />- PG 10 Full text search support for JSONB<br />- PG 11 jsonb_plpython<br />- PG 12 json_path (like xpath in XML; part of SQL Standard 2016)<br />- PG 13 jsonpath.datetime()<br />- PG 14 JSONB subscripting can be used to extract and assign to portions of JSONB</p>
<p>可以看出，PostgreSQL 对 JSON 的支持虽晚于 MongoDB（MongoDB 1.0 在 2009年9月前后发布），但其后续的版本 JSON 相关的特性开发非常活跃，提供了强大而灵活的 JSON 处理能力。</p>
<p>PostgreSQL提供两种存储 JSON 的数据类型：<code>json</code> 和 <code>jsonb</code>，二者接受几乎相同的输入值，主要区别在存取效率。<code>json</code> 存储插入文本的精确副本，处理函数在每次执行时必须重新解析；<code>jsonb</code> 则存储解析过的的二进制格式（类似 MongoDB 的 BSON），由于需要额外的转换开销，插入时稍慢一些，但因为无需重新解析，处理速度更胜一筹。另外 <code>jsonb</code> 还支持索引，这是一个重要的优势。</p>
<p>大多数场景我们都应该使用 <code>jsonb</code>，除非以下几种情况:</p>
<p>• 需要保留原始输入的格式，比如空格</p>
<p>• 需要保留键的顺序或冗余的键值</p>
<p>• 需要快速插入和读取而无需对数据进行处理</p>
<p class="maodian"><a name="_label1"></a></p><h2>PostgreSQL 和 MongoDB 使用对比</h2>
<p>在了解了 PostgreSQL 的 JSON 特性之后，我们来对比一下 PostgreSQL 和 MongoDB 使用上的区别。</p>
<p>我们将 MongoDB 的 <code>_id</code> 单独存为一个字段，其它字段存为 <code>doc</code>:</p>
<div class="jb51code"><pre class="brush:sql;">create table inventory(_id bigserial PRIMARY KEY , doc jsonb);</pre></div>
<p class="maodian"><a name="_label2"></a></p><h2>1. CRUD</h2>
<p>MongoDB:</p>
<div class="jb51code"><pre class="brush:sql;">db.inventory.insertOne(
{ item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
)
db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
{ item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
{ item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])
db.inventory.find( { tags: ["red", "blank"] } )
db.inventory.find( { qty: { $gt: 25 } } )
db.inventory.find( { "tags": { $size: 2 } } )
db.inventory.find( { 'size.h': { $lte: 20 } } )
db.inventory.updateOne( { _id: 3 }, [ { $set: { "item": "notepad"} } ] )
db.inventory.deleteOne( { qty: { $gt: 90 } } )</pre></div>
<p>PG:</p>
<div class="jb51code"><pre class="brush:sql;">insert into inventory(doc) values('{ "item": "canvas", "qty": 100, "tags": ["cotton"], "size": { "h": 28, "w": 35.5, "uom": "cm" } }');
insert into inventory(doc) values('{ "item": "journal", "qty": 25, "tags": ["blank", "red"], "size": { "h": 14, "w": 21, "uom": "cm" } }'),
('{ "item": "mat", "qty": 85, "tags": ["gray"], "size": { "h": 27.9, "w": 35.5, "uom": "cm" } }'),
('{ "item": "mousepad", "qty": 25, "tags": ["gel", "blue"], "size": { "h": 19, "w": 22.85, "uom": "cm" } }');
SELECT * FROM inventory WHERE doc->'tags' @> '["red", "blank"]'::jsonb;
SELECT * FROM inventory WHERE (doc->>'qty')::integer > 25;
SELECT * FROM inventory WHERE jsonb_array_length(doc->'tags') = 2;
SELECT * FROM inventory WHERE (doc->'size'->>'h')::float <= 20;
UPDATE inventory SET doc = jsonb_set(doc, '{item}', '"notepad"', true) WHERE _id = 3;
DELETE FROM inventory WHERE (doc->>'qty')::integer > 90 AND ctid IN (SELECT ctid FROM inventory LIMIT 1);</pre></div>
<p>注意: 将全部数据存储在 PostgreSQL 的一个 <code>jsonb</code> 字段虽然可行，但 <code>jsonb</code> 没有状态统计数据，将固定的列抽成一个单独的列往往能获得更好的查询性能。</p>
<p class="maodian"><a name="_label3"></a></p><h2>2. 索引</h2>
<p>MongoDB 支持的索引在 PostgreSQL 中基本都支持，虽然通配符索引在 PostgreSQL 没看到类似的能力，但 PostgreSQL 的索引能力应该不逊于 MongoDB。</p>
<table><thead><tr><td>MongoDB</td><td>PostgreSQL</td></tr></thead><tbody><tr><td>Single Field indexes</td><td>B-tree Index</td></tr><tr><td>Compound Indexes</td><td>Multicolumn Indexes</td></tr><tr><td>Text Indexes</td><td>GIN Indexes + tsvector</td></tr><tr><td>Wildcard Indexes</td><td>❌</td></tr><tr><td>Geospatial Indexes</td><td>Postgis geometry GiST Indexes</td></tr><tr><td>Hashed Indexes</td><td>Hash Indexes</td></tr><tr><td>❌</td><td>BRIN Indexes</td></tr></tbody></table>
<p>Can PostgreSQL with its JSONB column type replace MongoDB? 👈🏻 这篇文章对 MongoDB 和 PostgreSQL 中的部分索引进行了性能对比。</p>
<p class="maodian"><a name="_label4"></a></p><h2>3. sharding</h2>
<p>MongoDB 使用 sharding（分片）来支持超大数据集和高吞吐量的集群部署，通过将数据集水平拆分为多个分片，并将每个分片分布在不同的服务器上。每个服务器（或分片）都可以独立处理一部分数据写入和查询负载，从而提高整个系统的扩展性和性能。其架构如下:</p>
<p style="text-align:center"><img alt="" height="440" src="https://img.jbzj.com/file_images/article/202312/2023120614205849.png" width="620" /></p>
<p>• shard: 每个 shard 可以部署为一个副本集（replica set），单个 shard 上包含多个分片</p>
<p>• mongos: 接收客户端的请求，并将请求路由到 shard</p>
<p>• config servers: 存储集群元数据和配置信息</p>
<p>MongoDB 在 collection 级别进行数据切分，使用 shard key（由文档中的一个或多个字段组成） 将 collection 切分为多个 chunks分布在集群中的各个分片上。</p>
<p>PostgreSQL 本身不支持分布式，但 Citus 提供了 sharding 的能力，其组件几乎都能跟 MongoDB 对应上:</p>
<p style="text-align:center"><img alt="" src="https://img.jbzj.com/file_images/article/202312/2023120614205850.png" /></p>
<table><thead><tr><td>MongoDB</td><td>Citus</td></tr></thead><tbody><tr><td>数据存储节点</td><td>shard</td><td>worker</td></tr><tr><td>元数据存储节点</td><td>config server</td><td>coordinator</td></tr><tr><td>请求接入节点</td><td>mongos</td><td>coordinator</td></tr><tr><td>数据分布方法</td><td>Hashed + Ranged</td><td>Hash</td></tr><tr><td>分区级别</td><td>collection level</td><td>schema level + table level</td></tr><tr><td>分片名称</td><td>chunk</td><td>shard</td></tr></tbody></table>
<p>PostgreSQL + Citus 能够实现 MongoDB 分片的能力。不过 Citus 不支持使用多字段作为 shard key，且只支持 Hash 分布（代码仓库中有 <code>RANGE_DISTRIBUTED</code>，但实际并不支持）。</p>
<p>FerretDB</p>
<p>说到替换 MongoDB，不得不提一下 FerretDB，FerretDB 的目标是允许使用现有的关系型数据库来处理 MongoDB 的查询请求，它充当一个代理，接收来自应用程序的 MongoDB 查询，并将其转换为相应的 SQL 查询，然后将结果返回给应用程序。FerretDB 支持使用 PostgreSQL 或 SQLite 等关系型数据库作为后端存储引擎，其架构如下:</p>
<p><img alt="" height="312" src="https://img.jbzj.com/file_images/article/202312/2023120614205851.png" width="1080" /></p>
<p></p>
<p>FerretDB 能够处理 MongoDB 大部分请求，但目前有些能力还不具备，如:</p>
<p>• $lookup aggregation pipeline</p>
<p>• geospatial index</p>
<p>• text indexes</p>
<p>• sharding</p>
<p>• ...</p>
<p>不过 FerretDB 的社区非常活跃，相信未来他们会将这些特性逐渐完善。</p>
<p class="maodian"><a name="_label5"></a></p><h2>总结</h2>
<p>相比 MongoDB 的 "Schema-less"，PostgreSQL 确实需要事先定义好表结构，包括列名、数据类型和约束等，但 PostgreSQL 的 JSONB 类型提供了一种在关系型数据库中存储和查询 JSON 数据的灵活性。也正是这种表结构和 JSONB 类型相结合的能力，使得笔者认为 PostgreSQL 比 MongoDB 单纯的 "Schema-less" 更灵活、更强大。</p>
<p>虽然 Michael Stonebraker 早在 2005 年就指出 <strong>One size fits all</strong> 是一个不切实际的观点，但数据库开发者从未停止探索的脚步，期望为用户提供一站式的解决方案。MongoDB 从最初的 NoSQL 到后来支持了事务、时序等特性，PostgreSQL 生态也有时序（TimescaleDB）、图（AGE）、消息队列（PGMQ）相关的扩展。虽然在功能特性上有所重合，但不同的是，MongoDB 作为一个商业公司，其产品在易用性上会更胜一筹，而 PostgreSQL 则需要使用者不断去探索来发掘其无限可能。</p>
<p>最后，Michael Stonebraker 三篇关于 NoSQL 的博客:</p>
<p>• "Schema Later" Considered Harmful: If you have data that will require a schema at some point, you are way better off doing the work up front to avoid data debt, because the cost of schema later is a lot higher.</p>
<p>• Comparison of JOINS: MongoDB vs. PostgreSQL</p>
<p>• Those Who Forget the Past Are Doomed to Repeat It</p>
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