06 أكتوبر 2025·8 دقيقة
MongoDB مقابل PostgreSQL: اختيار قاعدة البيانات المناسبة في 2026
قارن MongoDB وPostgreSQL في نموذج البيانات، الاستعلام، الفهرسة، التحجيم، المعاملات والعمليات لاختيار أفضل قاعدة بيانات لتطبيقك.
قارن MongoDB وPostgreSQL في نموذج البيانات، الاستعلام، الفهرسة، التحجيم، المعاملات والعمليات لاختيار أفضل قاعدة بيانات لتطبيقك.
القرار ليس «أيهما أفضل؟»—إنه «أي نظام يناسب هذا عبء العمل والفريق؟» كل من MongoDB وPostgreSQL قواعد بيانات ناضجة ومستخدمة على نطاق واسع، لكنهما يفترضان افتراضات مختلفة: MongoDB للبيانات المستندة إلى المستندات والمرونة في التكرار السريع، وPostgreSQL للنمذجة العلاقية، تعبير SQL، وضمانات سلامة قوية.
الأمر مهمّ أكثر عندما يميل عبء العمل لديك بقوة في اتجاه واحد:
نموذج ذهني مفيد: إذا كانت بياناتك بطبعها مجموعة كيانات مرتبطة فـ PostgreSQL غالبًا يكون الأنسب. إذا كانت بياناتك بطبعها مجموعة سجلات مكتفية ذاتيًا يتغير شكلها فـ MongoDB قد يقلل الاحتكاك—خصوصًا في المراحل المبكرة.
لكي تكون المقارنة عملية، قيّم كلا الخيارين عبر نفس الأسئلة:
تستخدم فرق كثيرة التخزين المتعدد: PostgreSQL للبيانات المسؤولة وMongoDB للمحتوى أو نماذج القراءة المشابهة للتخزين المؤقت أو الميزات المكثفة بالأحداث. الهدف هو تقليل التنازلات في أجزاء النظام الأكثر أهمية—ليس الطهورية الإيديولوجية.
إذا كنت تبني خدمات جديدة بسرعة، فقد يساعد اختيار منصة وبنية لا تقفلك مبكرًا. على سبيل المثال، Koder.ai (منصة توليد تطبيقات كاملة من الدردشة) تفترض React + Go + PostgreSQL كافتراضي آمن للأنظمة المعاملية، مع السماح بحقول شبه-مهيكلة عبر JSONB عندما تكون المتطلبات مرنة.
على مستوى نموذج البيانات، تشجّع MongoDB وPostgreSQL طرائق تفكير مختلفة حول "شكل" تطبيقك. MongoDB قاعدة بيانات مستندات: تخزن مستندات شبيهة بـ JSON داخل مجموعات (collections). PostgreSQL قاعدة بيانات علائقية: تخزن صفوفًا في جداول، تربطها بمفاتيح، وتستعلم عبر تلك العلاقات.
في MongoDB، قد يُضمّن سجل نموذجي بيانات مرتبطة مباشرة:
orders
هذا يتماشى مع البيانات الهرمية أو "التجميعية" حيث تسترجع كائنًا كاملاً عادة.
في PostgreSQL، عادةً ما تُطبّع تلك إلى جداول متعددة:
orders (سطر واحد لكل طلب)order_items (عدة صفوف لكل طلب)addresses (جدول منفصل اختياري)هذا الهيكل يتألّق عندما تحتاج إلى علاقات متسقة وانضمامات متكررة—مثل التقارير عبر العملاء والمنتجات والطلبات.
MongoDB مرنة افتراضيًا: يمكن أن تحتوي مستندات ضمن نفس المجموعة على حقول مختلفة. هذا يسرّع التكرار، لكنه يجعل من السهل دخول أشكال غير متسقة ما لم تضف قواعد تحقق وانضباطًا.
PostgreSQL يفرض بنية عبر أنواع الأعمدة، القيود، والمفاتيح الأجنبية. التغييرات تتطلّب هجرات، لكنك تحصل على حاجز قوي لسلامة البيانات.
مسار وسط موجود: يتيح JSONB في PostgreSQL تخزين بيانات شبه-مهيكلة داخل جدول علائقي. يستخدم العديد من الفرق أعمدة للحقول الثابتة (IDs، الطوابع الزمنية، الحالة) وJSONB للسمات المتطورة—مما يحافظ على التكامل العلاقي مع السماح بالتغيير.
غالبًا ما تشعر MongoDB بأنها طبيعية للكائنات المتداخلة، حمولات الأحداث، وبيانات المحتوى التي تقرأ ككل. يتفوّق PostgreSQL عندما تكون العلاقات ذات أهمية أولية، الانضمامات شائعة، وقواعد الاتساق جزء من النموذج—ليس مجرد كود التطبيق.
الاستعلام هو المكان الذي يظهر فيه الفرق اليومي بين MongoDB وPostgreSQL: PostgreSQL تحسّن العمليات الإجرائية على مجموعات عبر الجداول، بينما MongoDB تهيئ للعمل على مستندات متداخلة بشكل أقرب لنماذج التطبيق.
SQL في PostgreSQL تصريحي وقابل للتجميع: تصف مجموعة النتائج، وخطّة التنفيذ تقرر كيفية الحصول عليها. هذا يجعل التصفية المعقدة، التجميع، دوال النافذة، الـCTEs، والتحويلات متعددة الخطوات تبدو طبيعية—خصوصًا عندما تتغير المتطلبات.
تستخدم MongoDB عادةً استعلامات find للاسترجاع البسيط وأنبوب التجميع (Aggregation Pipeline) للتحويلات (فلتر → إسقاط → تجميع → فرز، إلخ). الأنبوب يمكن أن يكون تعبيريًا، لكنه أكثر إجرائية—الترتيب مهم—والأنابيب المعقدة قد تكون أصعب للفهم من عبارة SQL واحدة.
$lookupPostgreSQL يعامل الانضمامات كأداة أساسية. يمكنك تطبيع البيانات والانضمام عبر الجداول دون تغيير كيفية الاستعلام؛ المقابل أنك يجب أن تفكّر في قُيَم الانضمام، الفهارس، وفي بعض الأحيان ضبط الاستعلام.
MongoDB يشجع التضمين عندما تُقرأ البيانات معًا عادةً (مثل طلب مع بنوده). هذا قد يلغي الانضمامات تمامًا ويبسط عمليات القراءة. الجانب السلبي هو التكرار وتحديثات أعقد.
عندما تحتاج لعلاقات عبر المجموعات، يوفر MongoDB $lookup في التجميعات. يعمل، لكنه عادةً ليس بنفس سهولة الاستخدام—ولا أداءً متوقعًا على نطاق واسع—كما في الانضمامات العلاقية المحسّنة بفهارس جيدة، وقد يدفعك إلى أنابيب تجميعية أكبر وأكثر تعقيدًا.
PostgreSQL يميل للفوز في أحمال عمل BI: الاستعلامات العشوائية، الانضمامات الاستكشافية، والتقارير عبر كيانات متعددة تكون مباشرة، ومعظم أدوات التحليلات تتكلم SQL بطبيعتها.
يمكن لـ MongoDB دعم التقارير، خاصةً إذا توافقت التقارير مع حدود المستند، لكن التحليل متعدد-الكيانات غالبًا ما يتطلب مزيدًا من العمل في الأنابيب أو ETL إلى نظام أعمدة/مخزن بيانات.
كلاهما لديهما سواقي ناضجة، لكنهما "يختلفان" في الإحساس. PostgreSQL يستفيد من نظام بيئي ضخم من أدوات SQL، ORMs، ومحللات الاستعلام. MongoDB قد يبدو أكثر طبيعية في الكود عندما تكون كائنات النطاق لديك بالفعل على شكل JSON—حتى تتسع العلاقات واحتياجات التقارير.
تصميم المخطط هو المكان الذي يشعر فيه MongoDB وPostgreSQL بالاختلاف اليومي الأكبر: MongoDB تميل إلى تشكيل البيانات مثل كائنات التطبيق، بينما PostgreSQL تميل إلى تشكيل البيانات كمجموعة حقائق مرتبطة.
في PostgreSQL، التطبيع هو الافتراضي: تقسّم الكيانات إلى جداول وتربطها بمفاتيح أجنبية. هذا يقلل التكرار ويجعل التحديثات عبر الكيانات أكثر أمانًا (غيّر اسم عميل مرة واحدة).
في MongoDB، التضمين شائع: تخزن البيانات المرتبطة داخل مستند واحد لتعيدها في طلب واحد. على سبيل المثال، قد يضمّن مستند الطلب بنود السطر داخله.
التبادل هو تكلفة التحديث والاتساق. التضمين قد يكرّر بيانات "مرجعية" (عنوان المنتج، لقطة السعر)، بينما التطبيع المفرط يقود إلى انضمامات زائدة وواجهات شبكية وأداء مفاجئ.
عندما تتطور المتطلبات—مثل إضافة عناوين شحن متعددة، إدخال حقول ضريبية اختيارية، أو دعم سمات منتج جديدة—يمكن لوثائق MongoDB المرنة استيعاب حقول جديدة دون هجرة كبيرة.
يمكن لـ PostgreSQL أيضًا أن يتطور بسلاسة، لكن التغييرات صريحة: ALTER TABLE، ملء البيانات بأثر رجعي، وتشديد القيود تدريجيًا. تتبع فرق كثيرة نهج "nullable أولًا، قيد لاحقًا" للشحن بسرعة دون فقدان السلامة على المدى الطويل.
الضوابط المدمجة في PostgreSQL (مفاتيح أجنبية، CHECK, قيود فريدة) تمنع دخول حالات سيئة إلى قاعدة البيانات.
تعتمد MongoDB غالبًا أكثر على تحقق التطبيق، رغم وجود تحقق مخطط (JSON Schema). الاختلاف الثقافي مهم: PostgreSQL يشجع على فرض المسلمات مركزيًا؛ فرق MongoDB غالبًا ما تفرضها في مسارات الكود والاختبارات.
التضمين المفرط يؤدي إلى مستندات كبيرة جدًا، نقاط ساخنة (كتابات كثيرة على مستند واحد)، وتحديثات جزئية معقدة. التطبيع المفرط يؤدي إلى انضمامات مفرطة، واجهات شبكية كثيرة، ومفاجآت في الأداء.
قاعدة عملية: ضمّن البيانات التي تتغير معًا؛ ارجع بالمرجع إلى البيانات التي تتغير بشكل مستقل.
الفهارس هي المكان الذي تتحول فيه مناقشة MongoDB مقابل PostgreSQL إلى أمور عملية: "أفضل" قاعدة بيانات غالبًا هي التي تجيب على أكثر استعلاماتك شيوعًا بزمن استجابة متوقّع.
PostgreSQL يفترض افتراضيًا فهارس B-tree التي تغطي نطاقًا واسعًا من أحمال العمل (المساواة، النطاقات، الفرز). عند تحوّل أنماط الوصول، تحصل أيضًا على خيارات متخصصة: GIN (ممتاز للمصفوفات والبحث النصي الكامل، ويستخدم شائعًا مع JSONB)، GiST/SP-GiST (جغرافيا وأنواع مخصصة)، وBRIN (جداول كبيرة مرتبة طبيعيًا مثل السلاسل الزمنية).
MongoDB يعتمد أيضًا على فهارس شبيهة بـ B-tree للبحث الشائع والفرز، مع أنواع إضافية مثل multikey للمصفوفات، 2dsphere للاستعلامات الجغرافية، وفهارس text للبحث النصي الأساسي.
إطار عملي: PostgreSQL لديه مزيد من "أساسيات الفهرسة" لأنواع وعمليات مختلفة، بينما MongoDB يؤكد على الوصول المرن للمستندات ودعم قوي لفهرسة الحقول المتداخلة.
تعتمد كلا النظامين بشكل كبير على الفهارس المركبة. الفكرة الأساسية واحدة: افهرس الحقول التي تبحث عليها معًا حتى يتمكن المحرك من تضييق النتائج مبكرًا.
WHERE status = 'active').كلاهما يقدّم قدرات بحث نصية مدمجة، لكن الأفضل اعتبارها "كافية" لتجارب بحث بسيطة.
إذا كان البحث ميزة منتجة أساسية (أهمية ترتيبيّة معقّدة، إكمال تلقائي، تجزئة ثقيلة)، فإن استخدام محرك بحث مخصّص ودمجه عادةً أنظف من إجهاد أي قاعدة بيانات.
لنقاط performance considerations، تحقق من استراتيجيات الفهرسة بمخططات الاستعلام الحقيقية.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) وراقب المسحّات التسلسلية، أعداد الصفوف المقدرة بشكل خاطئ، والفرز المكلف.explain() وانظر إلى مخرجات المراحل (استخدام الفهرس، الوثائق المفحوصة مقابل المرجعة).هنا تستقر مناقشات "SQL مقابل لغة استعلام MongoDB": الفوز يكون للفهارس التي تقلّل العمل على المسارات التي ينفذها تطبيقك فعليًا.
المعاملات ليست مجرد خانة تحقق—إنها تحدد أنواع الأخطاء التي يمكن لتطبيقك أن يتحمّلها دون فساد بيانات. عادةً ما تعني ACID: الكتابات كاملة أو لا شيء (Atomicity)، تبقى البيانات صحيحة (Consistency)، الطلبات المتزامنة لا ترى عملًا نصف منجز (Isolation)، وبعد الالتزام تبقى البيانات عبر الأعطال (Durability).
PostgreSQL مبني حول المعاملات متعددة-العبارات ومتعددة-الجداول. يمكنك الاعتماد على ضمانات قوية وميزات ناضجة (قيود، مفاتيح أجنبية، مشغلات) لفرض الثوابت.
للتزامن، يستخدم PostgreSQL MVCC: القراء لا يعيقون الكتّاب والعكس، ومستويات العزل (Read Committed، Repeatable Read، Serializable) تتيح لك اختيار مدى منع الشذوذ الذي تحتاجه. هذا مهم للأنظمة المكثفة بالكتابة ذات قواعد عمل معقدة.
MongoDB يوفر الذرية على مستوى المستند الواحد افتراضيًا، وهو مثالي عندما تُضمّن البيانات وتبقي التحديثات ضمن مستند واحد. كما يدعم المعاملات متعددة-المستندات (في replica sets وsharded clusters)، مما يمكّن سيناريوهات شبيهة بالعلاقات—لكن مع مزيد من العبء والقيود العملية (حدود حجم/زمن المعاملة، عمل/قفل إضافي).
التناسق في MongoDB قابل للتكوين عبر read concern وwrite concern. تستخدم العديد من التطبيقات "كتابات الأغلبية" وقراءات مناسبة لتجنّب التراجعات بعد التحوّل عند الفشل.
العمليات المتعددة-الكيانات هي المكان الذي تظهر فيه الاختلافات:
إذا كانت قواعد عملك الأساسية تعتمد على قيود صارمة عبر سجلات متعددة تحت التزامن، فـ PostgreSQL غالبًا ما يشعر ببساطة أكثر. إذا استطعت حفظ التحديثات الحرجة ضمن مستند أو تقبلت التسوية اللاحقة، قد يكون MongoDB مناسبًا بوضوح.
اختلافات الأداء بين MongoDB وPostgreSQL عادةً ما تكون أقل عن "سرعة المحرك" وأكثر عن مدى تطابق نموذج بياناتك مع أنماط الوصول وكم العمل الذي يجب أن يقوم به قاعدة البيانات لكل طلب.
الأنظمة القرائية المكثفة تكافئ التصاميم التي تقلل الرحلات وتقلل العمل على الخادم. يمكن أن تكون MongoDB سريعة جدًا عندما يتحول الطلب إلى جلب مستند واحد (أو مسح نطاق فهرس ضيق) والمستند ليس كبيرًا.
الأنظمة الكتابية المكثفة غالبًا ما تكون معبّأة بصيانة الفهارس، تضخيم الكتابة، وإعدادات المتانة. يمكن أن يقدم PostgreSQL أداءً ممتازًا مع صفوف نحيفة، فهارس مختارة بعناية، وكتابات دفعات؛ وMongoDB يمكن أن يتفوّق أيضًا في أنماط الإلحاق، لكن المستندات الكبيرة مع تحديثات متكررة تصبح مكلفة.
الأنماط المختلطة تكشف التنافس: تحديثات تلمس فهارس ساخنة، ضغط الأقفال، وتشويش الكاش. هنا كلا النظامين يستفيدان من تقليل "العمل الإضافي لكل طلب" (فهارس غير ضرورية، إسقاط أعرض، استعلامات دردشة للغاية).
الكمون عند النسبة المئوية 99 منخفضًا عادة ما يهيمن عليها الاستعلامات الأبطأ، وليس المتوسط. العرض الترددي يتعلق بكفاءة استخدام قاعدة البيانات للـ CPU، الذاكرة، وI/O تحت التزامن.
اختبر بشكل عادل بالحفاظ على:
انضمامات مقابل جلب مستندات: انضمامات PostgreSQL قوية لكنها قد تصبح مكلفة على النطاق دون مفاتيح انضمام جيدة ومرشحات انتقائية. تتجنب MongoDB الانضمامات عندما تُضمّن البيانات، لكن قد تدفع بمستندات أكبر وتكرار بيانات.
حجم المستند/الصف: أداء MongoDB قد يتراجع عندما تصبح المستندات كبيرة ومعظم الاستعلامات تحتاج فقط مجموعة صغيرة من الحقول. في PostgreSQL، الصفوف العريضة وبلوكس JSONB الكبيرة قد تزيد ضغط I/O والذاكرة.
صيانة الفهارس: المزيد من الفهارس تحسن القراءة—حتى تسحق الكتابة. كلا النظامين يدفعان تكلفة تحديث كل فهرس لكل كتابة، لذا احتفظ بالفهارس المقترنة بأنماط الاستعلام الحقيقية.
اصنع حزام اختبار صغير يعيد تشغيل أفضل 5–10 نقاط نهاية أو استعلامات لديك مع تزامن وتوزيعات بيانات واقعية. ابدأ بخط أساس، ثم غيّر شيئًا واحدًا في كل مرة (مجموعة الفهارس، تضمين المستند، JSONB مقابل الجداول المطبوعة). احتفظ بقائمة التحقق في مستودع وكرر—لا تعتمد على اختبارات معيارية تركيبية مفردة.
التوافر العالي والتحجيم ليستا مجرد "تشغيل التكرار"—إنها خيارات تصميمية تؤثر على المخطط، أنماط الاستعلام، وحجم العمل التشغيلي. أسرع طريق للنمو هو محاذاة آليات التحجيم مع أنماط الوصول المهيمنة لديك (قراءة-ثقيلة، كتابة-ثقيلة، سلاسل زمنية، متعدد-المستأجرين، إلخ).
MongoDB عادةً يستخدم replica sets: primary واحد يقبل الكتابات، والنسخ الثانوية تكرر الـ oplog، وانتخابات ترقّي primary جديد عند الفشل. هذا النموذج بسيط للـ HA، لكن يجب التخطيط لـ:
majority) التي تقايض الكمون بالمتانةPostgreSQL يعتمد عادةً على النسخ المتدفقة (physical streaming)، غالبًا مع primary وstandbys. التحوّل يتم عادةً عبر أدوات (خدمات مُدارة، Patroni، إلخ)، والتبادلات تشمل:
شايردينج MongoDB مدمج ويمكنه توزيع القراءات والكتابات عبر الشِظم. لكن التعقيد التشغيلي كبير: اختيار مفتاح الشظيمة، تجنّب النقاط الساخنة، تحمّل نقل الشظايا، وفهم تكاليف الاستعلام عبر الشظايا.
PostgreSQL يتدرج "صعودًا" جيدًا، و"نطاقًا خارجيًا" بشكل انتقائي. أنماط شائعة:
قبل الالتزام، نمذج استعلاماتك المستقبلية: أي الحقول تُصفى غالبًا، أي فرز مطلوب، وما الذي يجب أن يكون معاملاتياً. تصميم اليوم الذي يجبر على نشر طلب عبر شظايا أو أقسام ساخنة أو تكرار متزامن سيقفل عنك أسرع مما تتوقع.
العمل التشغيلي هو المكان الذي تتوقف فيه مناقشة "MongoDB مقابل PostgreSQL" عن الميزات وتبدأ في العادات: كيف تأخذ نسخًا احتياطية، كم تستغرق الاستعادة، ومدى ثقتك في تغيير الإصدرات.
PostgreSQL عادةً يستخدم مزيجًا من النسخ المنطقية والفيزيائية:
pg_dump/pg_restore مرنة (استعادة على مستوى الجدول، قابلية النقل) لكنها أبطأ للبيانات الكبيرة.MongoDB يتعامل مع هذا عبر أدوات واستراتيجيات لقطات:
mongodump/mongorestore بسيطة لكنها قد تتعثر عند النطاق أو أهداف RTO ضيقة.لكلا النظامين، حدّد RPO/RTO بوضوح واختبر الاستعادة بانتظام. "نسخة احتياطية" لم تُستعاد عمليًا هي مجرد بيانات مخزنة.
راقب الأعراض التي ترتبط بقوة بألم المستخدم:
pg_stat_statements, auto_explain، وسجلات الاستعلام البطيء في PostgreSQL؛ بروفايلر MongoDB وسجلات الاستعلام البطيء.وتابع أيضًا صحة التخزين: تقدم عملية vacuum والانتفاخ في PostgreSQL؛ إخلاء الكاش، أخطاء الصفحة، وتأثير بناء الفهارس في MongoDB.
ترقيات PostgreSQL الرئيسية غالبًا ما تتضمن pg_upgrade أو قطع النقل بالنسخ المنطقية؛ خطط لتوافق الامتدادات ونوافذ التوقف. ترقيات MongoDB عادةً تتم عبر إجراءات متدرجة مع الاهتمام لإصدار توافق الميزات (FCV)، وبناء الفهارس، وإذا كان مُجزأً فالتوازن بين الشظايا.
في الممارسة، تعتمد الفرق على خدمات مُدارة (مثل Atlas أو Postgres مُدار في السحابة) أو أتمتة عبر Terraform/Ansible ومشغلات Kubernetes. السؤال الأساسي ليس "هل يمكن أتمتته؟" بل هل فريقك مستعد لامتلاك runbooks، إشارات الاستدعاء، وتجارب الاستعادة.
إذا كنت تولّد خدمات بسرعة (مثلاً عبر Koder.ai لخلق بيئات متعددة)، فافرض افتراضات تشغيلية مبكرًا—استراتيجية النسخ الاحتياطي، سير عمل الهجرة، وطريقة التراجع—حتى لا تصبح السرعة هشاشة.
الأمن ليس مجرد "تشغيل المصادقة". لكلتا القاعدتين، السؤال العملي هو مدى سهولة فرض مبدأ أقل امتياز، تدوير الأسرار، وإثبات من ومتى وصل لبيانات حساسة.
كلا النظامين يدعمان مصادقة قوية ونظام أدوار (RBAC)، لكن الفِعل يختلف في التطبيق.
نموذج PostgreSQL مبني حول المستخدمين/الأدوار، منح على مخططات/جداول/واجهات، وامتيازات SQL متوقعة. هذا يتطابق بشكل جيد مع أدوار منفصلة للتطبيقات مقابل المحللين، وغالبًا عبر نسخ قراءة مخصصة.
نظام RBAC في MongoDB ناضج أيضًا، مع امتيازات على مستوى قواعد البيانات والمجموعات، وخيارات أدق حسب النشر. مناسب عندما تفكّر الفرق بـ "الخدمة X يمكنها القراءة/الكتابة في المجموعة Y".
نمط أقل امتياز عملي:
اعتبر TLS إلزاميًا أثناء النقل. فرضه على مستوى السائق والخادم، واعطِل بروتوكولات قديمة.
بالنسبة للتشفير في حالة السكون، تختلف القدرات حسب نموذج النشر:
إذا كانت لديك متطلبات امتثال (SOC 2، ISO 27001، HIPAA، PCI)، ستحتاج قصة واضحة للتدقيق والاحتفاظ: سجلات الاتصال، تغييرات DDL، تغييرات الامتيازات، والوصول لبيانات حساسة. الحوكمة تشمل تصنيف البيانات (ما هي PII؟)، سياسات الاحتفاظ، وإجراءات موثقة للاستجابة للحوادث.
نهج عملي: قرر مبكرًا أي الأحداث يجب التقاطها (المصادقة، إجراءات المشرف، الوصول لمجموعات/جداول محددة) وركز السجلات في SIEM.
معظم الخروقات الحقيقية تدور حول بيانات الاعتماد والاتصال، لا حول تركيب الاستعلام.
إن أُنجز بشكل جيد، يمكن لكلٍّ من MongoDB وPostgreSQL تلبية متطلبات أمان وحوكمة صارمة—الفرق في أي نموذج يتوافق أفضل مع أنماط الوصول وتوقعات التدقيق في منظمتك.
التكلفة نادرًا ما تكون "مجرد قاعدة بيانات". للفرق بين MongoDB وPostgreSQL، تنقسم الملكية الإجمالية عادةً إلى استهلاك الموارد، عبء المتانة، ووقت الأشخاص اللازم للحفاظ على الصحة.
الحوسبة غالبًا أكبر متغير. الأحمال التي تعتمد على الانضمامات، التقارير المعقدة، أو الاتساق الصارم قد تضغط CPU والذاكرة بشكل مختلف عن قراءات/كتابات مركزية على المستندات. التخزين يتوقع ليس فقط حجم البيانات الخام، بل أيضًا حجم الفهارس وأي تكرار بسبب الرجعية.
IOPS والكمون يصبح بندًا مهمًا عندما لا يتسع مجموعة العمل في الذاكرة أو تكون الفهارس كبيرة. معدلات الكتابة العالية تضخم أيضًا عبء النسخ الاحتياطي (تكرار اللقطات، احتفاظ WAL/oplog، واختبارات الاستعادة). أخيرًا، النسخ تضاعف التكاليف: إعداد HA بثلاث عقد يقود تقريبا إلى مضاعفة الحوسبة + التخزين ثلاث مرات، ونسخ عبر أقاليم تضيف الشبكة وفئات تخزين أعلى.
PostgreSQL عادة يُستخدم بموجب ترخيص مفتوح المصدر، بينما نشرات MongoDB تتباين بين الإصدارات المجتمعية والعروض التجارية. الخدمات المُدارة لكلٍّ منهما يمكن أن تُحوّل التكلفة من وقت الموظفين إلى سعر وحدة أعلى. الدعم المدفوع قد يكون ذو قيمة للاستجابة للحوادث وضبط الأداء، لكن العائد يعتمد على خبرة فريقك وتحمل المخاطر.
جهد التشغيل يظهر كرواتب وتكلفة الفرص: هجرات المخطط، ضبط الفهارس، تراجعات الاستعلامات، تخطيط السعة، تعب المناوبة، وعمل الامتثال. إذا كانت مؤسستك لديها أدوات PostgreSQL قوية ومهندسون مدرّبون عليها، فقد يكلف تغيير المحرك أكثر من فاتورة البنية التحتية (والعكس صحيح).
الاختيار بين قاعدة مستندات مقابل قاعدة علائقية أقل عن السرعة الخالصة وأكثر عن كيفية تصرف بياناتك تحت التغيير، مقدار الاتساق الذي يجب فرضه، وكيف يريد فريقك الاستعلام.
تتألق MongoDB في المجالات المتمحورة حول المستند حيث يبدو "الشيء" المخزن ككائن JSON متداخل ويتطور كثيرًا:
PostgreSQL غالبًا يكون الخيار الأكثر أمانًا عندما يكون الاتساق العلاقي وSQL المعبر من المتطلبات الأساسية:
CHECK)، بالإضافة إلى معاملات ACIDJSONBانقسام عملي: احتفظ بالكيانات المقيّدة والمرتكزة على القيود في PostgreSQL، وخزن مستندات المحتوى أو التفاعل المرن في MongoDB.
أمثلة: الطلبات/المدفوعات في Postgres؛ أوصاف المنتجات، كتل التخصيص، أحداث النقر، أو إسقاطات العرض في MongoDB. استخدم معرّفات ثابتة ونمط outbox/events لمزامنة التغييرات، واعتبر نظامًا واحدًا مصدر الحقيقة لكل كيان.
| الحاجة | تفضيل MongoDB | تفضيل PostgreSQL |
|---|---|---|
| شكل البيانات يتغير كثيرًا | ✅ | ➖ |
| انضمامات معقدة & تقارير SQL | ➖ | ✅ |
| اتساق علائقي صارم | ➖ | ✅ |
| تخزين مستندات متداخلة كما هي | ✅ | ✅ (JSONB) |
| الفريق/الأدوات مبنية حول SQL | ➖ | ✅ |
إذا أردت تقليل تذبذب القرار أثناء الشحن بسرعة، اختر افتراضيًا قويًا واحتفظ بممر خروج: ابدأ بـ Postgres للكيانات الأساسية، احجز MongoDB للمجالات الموثقة بوضوح كمستندية، وحقق بالخطط الحقيقية لمخططات الاستعلام.
للتخطيط لتبديل (أو إضافة مخزن ثانٍ)، انظر /blog/database-migration-checklist.
ابدأ بمطابقة قاعدة البيانات مع عبء العمل والفريق:
إذا كانت أجزاء مختلفة من النظام لها احتياجات مختلفة، فافترض أن خيارًا هجينًا مقبول.
قاعدة إبهام شائعة:
ثم تحقق بالمصادقة عبر استعلاماتك الفعلية ونماذج التحديث.
تخزن MongoDB الكائنات المتداخلة بصورة طبيعية، لذا قد تعيد قراءة واحدة تجميعًا كاملًا (مثل طلب مع بنود مضمّنة). هذا يقلل الرحلات ذهابًا وإيابًا ويسهّل التطوير المبكر.
المقابل: هذا يؤدي إلى تكرار بيانات وتحديثات أعقد—خاصة إذا احتجت إلى تعديل نفس المعلومة في مستندات متعددة.
PostgreSQL يفرض الصحة داخل قاعدة البيانات:
CHECK وUNIQUE لمنع الحالات غير الصالحةهذا يقلل احتمال دخول بيانات متناقضة بسبب مسارات رمز مفقودة، ويجعل قواعد العمل المتزامنة أسهل للفهم على المدى الطويل.
نعم — JSONB غالبًا ما يكون «المسار الأوسط». نمط شائع:
JSONBJSONBهذا يحافظ على سلامة العلاقات مع السماح بسمات مرنة.
PostgreSQL يعتبر الانضمامات أداة أساسية وغالبًا ما يكون أكثر سهولة لاستعلامات متعددة-كيانات والتحليلات التتبعية.
MongoDB يتجنب الانضمامات بتشجيع التضمين. عندما تحتاج إلى علاقات بين مجموعات، يمكن أن يعمل $lookup، لكنه قد يقود إلى خطوط أنابيب تجميعية معقدة أصعب للصيانة وقد لا تكون متوقعًا أداؤها بنفس مستوى الانضمامات العلاقية المحسّنة بفهارس.
إذا كانت تقارير BI والاستعلامات الاستكشافية جوهرية، فـ PostgreSQL عادةً يتفوق لأن:
يمكن لـ MongoDB أن يدعم التقارير إذا كانت التقارير تتوافق مع حدود المستند، لكن التحليل متعدد-الكيانات غالبًا ما يتطلب خطوط أنابيب أو ETL إضافي.
PostgreSQL بني حول المعاملات متعددة-العبارات ومتعددة-الجداول. يمكنك نمذجة تدفقات عمل مثل «إنشاء طلب → حجز مخزون → تحصيل دفعة → كتابة قيود دفتر الأستاذ» كوحدة عمل واحدة مع ضمانات قوية.
MongoDB يقدّم الذرية على مستوى المستند الواحد افتراضيًا، وهو ممتاز عندما تُبقي التحديثات داخل مستند واحد. يدعم MongoDB معاملات متعددة-المستندات أيضًا، لكن مع تكلفة أكبر وقيود عملية (حجم/زمن المعاملة، مزيد من التنسيق).
استخدم استعلاماتك الحقيقية وافحص مخططات الاستعلام.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) لملاحظة المسحّات التسلسلية، أعداد الصفوف المقدرة بشكل خاطئ، والفرز المكلف.explain() وقارن الوثائق المفحوصة مقابل المرجعة.في كلتا الحالتين، الفهارس المركبة والانتقائية مهمة، وفهارس زائدة تقضي على سرعة الكتابات.
نعم، وهذا شائع. تقسيم عمليّ:
للمحافظة على النظام العقلاني، حدد مصدر الحقيقة لكل كيان، استخدم معرّفات ثابتة، وزامن التغييرات عبر أنماط مثل outbox/events. إذا كنت تخطط لتغييرات، فالقائمة المرجعية في /blog/database-migration-checklist تساعد في هيكلة العمل.