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