MongoDB vs. PostgreSQL: comparación de ambas bases de datos

La comparativa entre MongoDB y PostgreSQL plantea la elección entre SQL y NoSQL, destacando sus enfoques distintos y su idoneidad relativa para diversos usos. La velocidad y seguridad son factores clave en la comparación de MongoDB vs. PostgreSQL.

MongoDB: escalabilidad horizontal y máxima flexibilidad

Para poder entender cómo son los diferentes enfoques en la comparación MongoDB vs. PostgreSQL, conviene introducir brevemente ambos sistemas de bases de datos: MongoDB recibe su nombre del término inglés “huMONGOus” (que significa “gigantesco”). Surgió en 2009 de manos de 10gen (ahora conocido como MongoDB Inc.) y ofrece a los usuarios la capacidad de gestionar enormes cantidades de datos de manera organizada. Para ello, esta base de datos NoSQL es especialmente flexible y puede escalarse fácilmente, almacenando datos estructurados, semiestructurados o no estructurados en formato BSON (similar a JSON). MongoDB se escribió en C++, es de código abierto y se sigue distribuyendo mundialmente bajo la licencia SSPL.

PostgreSQL: un aparente veterano con muchas ventajas modernas

En la comparación MongoDB vs. PostgreSQL, la segunda solución adopta un enfoque completamente diferente: PostgreSQL trabaja de manera completamente relacional y multiplataforma, incluso admitiendo tipos de datos no relacionales. PostgreSQL surgió en 1996 y se basa, al menos en parte, en bases de datos que se desarrollaron en la Universidad de Berkeley en la década de los 80. El sistema, cuyo mantenimiento lleva a cabo el PostgreSQL Global Development Group, sigue siendo de código abierto en la actualidad. PostgreSQL, que afirma ser la base de datos de código abierto más avanzada del mundo, es ciertamente valorada a nivel global por su flexibilidad y estabilidad. El sistema de gestión de bases de datos se escribió en C y los usuarios de suelen referir a él simplemente como “Postgres”.

¿Para qué se utiliza MongoDB vs. PostgreSQL?

Inicialmente, la comparación “MongoDB vs PostgreSQL” muestra casos de uso similares: ambos sistemas son bases de datos bien diseñadas, altamente funcionales y relativamente flexibles, que también ofrecen orden y una visión general cuando se enfrentan a grandes volúmenes de datos o volúmenes de datos que crecen continuamente. En definitiva, está claro que las empresas deben comparar “MongoDB vs. PostgreSQL” y decidir cuál de los dos sistemas de bases de datos es el que mejor se adapta a sus necesidades individuales.

MongoDB es una solución NoSQL. Resulta especialmente útil cuando necesitas un sistema que pueda crecer al ritmo de tus necesidades no solo en cuanto al aumento del volumen de datos, sino también en cuanto a la diversidad de tipos de datos. MongoDB se caracteriza por su escalabilidad horizontal, y esto la convierte en la solución ideal para el sector del comercio electrónico, donde los datos de las transacciones deben transmitirse de forma segura y sin retrasos. Estas ventajas, junto con su gran flexibilidad respecto a los tipos de datos, hacen que MongoDB sea también una muy buena opción para los sistemas de gestión de contenidos. Si buscas opciones de configuración personalizadas y funciones analíticas avanzadas en tiempo real, encontrarás que MongoDB es una opción muy recomendable.

PostgreSQL, al igual que MongoDB, es versátil y se adapta eficazmente a diversas aplicaciones web, proporcionando servicios valiosos tanto en el ámbito del comercio electrónico como en el cloud computing y el internet de las cosas (IoT). PostgreSQL destaca por su eficacia cuando se integra con otras bases de datos.

Funcionalidad

La estrategia adoptada por cada contendiente en la comparación “MongoDB vs. PostgreSQL” para alcanzar sus objetivos difiere significativamente. MongoDB representa un sistema NoSQL puro que elimina por completo las tablas relacionales inflexibles y, en su lugar, trabaja orientado hacia documentos. MongoDB almacena los documentos en formato JSON binario (llamado BSON) y los agrupa en colecciones. El sistema se basa en pares clave-valor, donde la clave es una cadena de caracteres y el valor puede ser otro documento, un valor booleano, un número o incluso un tipo de archivo completamente diferente. La estructura de un documento JSON se puede modificar fácilmente al eliminar o añadir campos individualmente. Además, MongoDB ofrece una función de búsqueda de texto para identificar documentos específicos, abarcando datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

En contraste, PostgreSQL adopta un enfoque relacional. Aunque hay varias alternativas a las bases de datos NoSQL, el uso de un sistema basado en tablas también puede ofrecer ventajas. Una característica destacada de PostgreSQL es su naturaleza como sistema de gestión mucho más flexible que otras opciones SQL, permitiendo columnas con subvalores. Además, el sistema de gestión de bases de datos se fundamenta en claves externas y disparadores (triggers). Las consultas siguen el principio clásico cliente-servidor, donde los archivos y las conexiones se gestionan a través del componente central del servidor, conocido como “postmaster”. Posteriormente, los diversos clientes envían sus consultas. PostgreSQL es compatible con una amplia variedad de tipos de datos, aunque es necesario estructurarlos previamente.

Rendimiento

El propio nombre de MongoDB sugiere su capacidad para gestionar grandes cantidades de datos sin inconvenientes, y así es. La base de datos se puede escalar horizontalmente y no está limitada a la potencia de cálculo de una sola máquina. Gracias a las opciones de combinación con una amplia gama de hardware, en MongoDB no existen límites en términos de rendimiento y capacidad de almacenamiento. Incluso cuando varios usuarios acceden simultáneamente a los mismos datos, la velocidad de consulta se mantiene elevada. La técnica conocida como sharding distribuye la carga entre distintos ordenadores, lo cual no solo mejora el rendimiento, sino que también ofrece la máxima protección posible frente a posibles fallos del servidor.

En contraste, PostgreSQL escala los datos verticalmente y, por lo tanto, no puede igualar el rendimiento de la solución NoSQL (MongoDB). Sin embargo, su rendimiento como sistema relacional es impresionante. Entre otras cosas, permite realizar operaciones de escritura y lectura simultáneamente. Además, la autenticación de datos y el análisis de datos en profundidad y con baja latencia suelen superar a muchos de sus competidores comerciales. PostgreSQL es efectivo en el ámbito del big data, trabaja con tipos de datos y consultas complejas. Se pueden añadir recursos adicionales, como memoria o CPU, para satisfacer requisitos cada vez mayores. Características como el compilado just-in-time y la partición de tablas también ayudan en el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos.

Compatibilidad

Las dos soluciones son multiplataforma, lo que significa que se pueden utilizar en Linux, macOS, Solaris y Windows. PostgreSQL, sin embargo, lleva la compatibilidad un paso más allá al funcionar también en FreeBSD, HP-UX, NetBSD y OpenBSD. La base de datos SQL posee inherente compatibilidad con ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) por naturaleza, mientras que MongoDB ofrece esta característica de forma opcional. Ambos sistemas son compatibles con numerosos lenguajes de programación, aunque la selección de lenguajes que soporta el sistema más joven de la comparación MongoDB vs. PostgreSQL es significativamente mayor.

Seguridad

Una de las razones más importantes por las que los usuarios optan por PostgreSQL es su robusta arquitectura de seguridad. PostgreSQL incluye el Protocolo Ligero de Acceso a Directorios (LDAP) y un Módulo de Autenticación Conectable (PAM), además de ofrecer autenticación basada en host, cifrado de datos y certificados SSL. La estructura predefinida de la base de datos asegura que tus datos siempre estén protegidos de la mejor manera posible. MongoDB también cuenta con varias funciones de seguridad, entre ellas, un cifrado a nivel de campo y en el lado del cliente. La distribución en diferentes servidores proporciona un alto nivel de fiabilidad y garantiza que, ante un fallo, los datos vuelvan a estar disponibles sin demoras importantes.

Versiones de MongoDB vs. PostgreSQL

Una de las similitudes de MongoDB y PostgreSQL es su enfoque de código abierto. Los dos sistemas son de código abierto y están disponibles de forma gratuita en sus versiones más básicas. Esta naturaleza de código abierto implica que no incluyen soporte profesional, pero cuentan con comunidades dedicadas dispuestas a asesorar a aquellos menos experimentados. La documentación y las opciones de ampliación de PostgreSQL son más extensas debido a su mayor antigüedad en el mercado. Por otro lado, MongoDB ofrece varias versiones Pro: las versiones “Enterprise” y “Atlas” (diseñadas para entornos en la nube) son de pago, pero cuentan con algunas funciones adicionales y con un amplio soporte.

¿Qué empresas utilizan cada base de datos?

Aunque la comparación de MongoDB vs. PostgreSQL revela enfoques muy diferentes, tienen una cosa en común: muchas empresas líderes en sus respectivos mercados recurren total o parcialmente a las ventajas y servicios que les ofrecen estas dos bases de datos.

Estas son algunas de las empresas más conocidas que utilizan MongoDB:

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

Por otro lado, las siguientes empresas y plataformas utilizan PostgreSQL:

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