06 Okt 2025·8 menit
MongoDB vs PostgreSQL: Memilih Database yang Tepat di 2026
Bandingkan MongoDB dan PostgreSQL berdasarkan pemodelan data, kueri, pengindeksan, skalabilitas, transaksi, dan operasi untuk memilih database terbaik bagi aplikasi Anda.
Bandingkan MongoDB dan PostgreSQL berdasarkan pemodelan data, kueri, pengindeksan, skalabilitas, transaksi, dan operasi untuk memilih database terbaik bagi aplikasi Anda.
Keputusannya bukan “mana yang terbaik?”—melainkan “sistem mana yang paling cocok untuk beban kerja dan tim ini?” MongoDB dan PostgreSQL sama-sama matang dan banyak dipakai, tapi mereka mengoptimalkan default yang berbeda: MongoDB untuk data berbentuk dokumen yang fleksibel dan iterasi cepat, PostgreSQL untuk pemodelan relasional, kekayaan SQL, dan jaminan integritas yang kuat.
Pilihan menjadi penting saat beban kerja Anda condong kuat ke salah satu arah:
Model mental berguna: jika data Anda secara alami sekumpulan entitas dengan relasi, PostgreSQL sering kali lebih pas. Jika data Anda secara alami kumpulan record mandiri yang berubah bentuk, MongoDB dapat mengurangi gesekan—terutama di tahap awal.
Agar perbandingan ini praktis, nilai kedua opsi berdasarkan pertanyaan yang sama:
Banyak tim menggunakan polyglot persistence: PostgreSQL untuk data system-of-record dan MongoDB untuk konten, model baca seperti cache, atau fitur yang berat event. Tujuannya adalah lebih sedikit kompromi di bagian sistem yang paling penting—bukan kesucian ideologis.
Jika Anda membangun layanan baru dengan cepat, membantu memilih platform dan arsitektur yang tidak mengunci Anda terlalu dini. Misalnya, Koder.ai (platform vibe-coding yang menghasilkan aplikasi full-stack dari chat) default ke stack React + Go + PostgreSQL, yang bisa menjadi “default aman” untuk sistem transaksional, sambil tetap memungkinkan field semi-terstruktur lewat JSONB ketika kebutuhan masih cair.
Pada level model data, MongoDB dan PostgreSQL mendorong cara berpikir berbeda tentang “bentuk” aplikasi Anda. MongoDB adalah database dokumen: Anda menyimpan dokumen mirip JSON yang mandiri dalam koleksi. PostgreSQL adalah database relasional: Anda menyimpan baris dalam tabel, menghubungkannya lewat kunci, dan melakukan query melintasi relasi itu.
Di MongoDB, record tipikal bisa meng-embed data terkait secara langsung:
orders
Ini cocok untuk data hierarkis atau "aggregate" di mana Anda biasanya mengambil seluruh objek sekaligus.
Di PostgreSQL, Anda biasanya menormalisasi menjadi beberapa tabel:
orders (satu baris per order)order_items (banyak baris per order)addresses (opsional tabel terpisah)Struktur ini unggul ketika Anda butuh relasi konsisten dan join yang sering—mis. reporting lintas customers, products, dan orders.
MongoDB fleksibel secara default: dokumen dalam koleksi yang sama dapat memiliki field berbeda. Itu mempercepat iterasi, tetapi juga mempermudah bentuk yang tidak konsisten masuk kecuali Anda menambahkan aturan validasi dan disiplin.
PostgreSQL menegakkan struktur lewat tipe kolom, constraint, dan foreign key. Perubahan memerlukan migrasi, tetapi Anda mendapatkan penjagaan kuat untuk integritas data.
Jalan tengah ada: JSONB di PostgreSQL memungkinkan menyimpan data semi-terstruktur di dalam tabel relasional. Banyak tim memakai kolom untuk field stabil (ID, timestamp, status) dan JSONB untuk atribut yang berkembang—menjaga integritas relasional sambil mengakomodasi perubahan.
MongoDB sering terasa natural untuk objek bersarang, payload event, dan data mirip konten yang dibaca sebagai satu kesatuan. PostgreSQL unggul saat relasi adalah hal utama, join sering digunakan, dan aturan konsistensi (constraint) adalah bagian dari model—bukan hanya kode aplikasi.
Querying adalah tempat perbedaan MongoDB vs PostgreSQL terasa pada keseharian: PostgreSQL mengoptimalkan operasi set-based melintasi tabel, sementara MongoDB mengoptimalkan kerja dengan dokumen bersarang yang mirip objek aplikasi.
SQL PostgreSQL bersifat deklaratif dan komponibel: Anda mendeskripsikan hasil yang diinginkan, dan query planner memutuskan bagaimana memperolehnya. Itu membuat filter kompleks, grouping, window function, CTE, dan transformasi multi-langkah terasa natural—terutama saat kebutuhan berubah.
MongoDB biasanya memakai query “find” untuk pengambilan sederhana dan Aggregation Pipeline untuk transformasi (filter → project → group → sort, dll.). Pipeline bisa ekspresif, tapi bentuknya lebih prosedural—urutan langkah penting—dan pipeline yang sangat kompleks kadang lebih sulit dipahami dibandingkan satu pernyataan SQL.
PostgreSQL memandang join sebagai alat utama. Anda bisa menormalisasi data dan join antar tabel tanpa mengubah cara Anda query; trade-off-nya adalah Anda harus memikirkan kardinalitas join, indeks, dan kadang tuning query.
MongoDB mendorong embedding data terkait saat biasanya dibaca bersama (mis. order dengan line items). Itu bisa menghilangkan kebutuhan join sama sekali dan menyederhanakan baca. Kekurangannya adalah duplikasi dan pembaruan yang lebih rumit.
Saat Anda perlu hubungan lintas-koleksi, MongoDB menawarkan $lookup dalam agregasi. Itu bekerja, tetapi biasanya tidak seergonomis—atau se-konsisten performanya pada skala besar—seperti join relasional yang terindeks dengan baik, dan dapat mendorong Anda ke pipeline agregasi yang lebih besar dan kompleks.
PostgreSQL cenderung menang untuk beban kerja BI: query ad-hoc, join eksploratori, dan reporting lintas banyak entitas mudah dilakukan, dan sebagian besar tool analitik berbicara SQL secara native.
MongoDB bisa mendukung reporting, terutama jika laporan sesuai dengan batas dokumen, tetapi analisis multi-entitas ad-hoc sering memerlukan lebih banyak pekerjaan pipeline (atau ETL ke sistem kolom/warehouse).
Keduanya memiliki driver matang, tapi “rasa” tooling berbeda. PostgreSQL mendapat manfaat dari ekosistem SQL yang besar, ORMs, dan analyzer query. MongoDB bisa terasa lebih natural dalam kode ketika objek domain Anda sudah mirip JSON—sampai kebutuhan relasi dan reporting tumbuh.
Desain skema adalah tempat MongoDB dan PostgreSQL terasa paling berbeda sehari-hari: MongoDB mengoptimalkan pembentukan data seperti objek aplikasi Anda, sementara PostgreSQL mengoptimalkan pembentukan data sebagai sekumpulan fakta yang saling terkait.
Di PostgreSQL, normalisasi adalah default: Anda memisah entitas ke tabel dan menghubungkannya dengan foreign key. Ini mengurangi duplikasi dan membuat pembaruan lintas-entitas lebih aman (ubah nama customer sekali saja).
Di MongoDB, embedding umum: Anda menyimpan data terkait di dalam satu dokumen agar bisa dibaca kembali dengan satu kali panggilan. Misalnya, dokumen order bisa meng-embed line items.
Trade-off-nya adalah biaya pembaruan dan konsistensi. Embedding bisa menggandakan data referensi (judul produk, snapshot harga), sementara normalisasi berlebihan bisa menyebabkan banyak join, API yang chatter, dan kejutan performa.
Saat kebutuhan berkembang—mis. menambah banyak alamat pengiriman, memperkenalkan field pajak opsional, atau mendukung atribut produk baru—dokumen fleksibel MongoDB dapat menyerap field baru dengan migrasi minimal.
PostgreSQL juga bisa berevolusi dengan baik, tetapi perubahan eksplisit: ALTER TABLE, backfill, dan memperketat constraint dari waktu ke waktu. Banyak tim memakai pendekatan “nullable dulu, constrain nanti” untuk mengirim fitur cepat tanpa kehilangan integritas jangka panjang.
Guardrail bawaan PostgreSQL (foreign key, CHECK, unique constraint) mencegah keadaan buruk masuk ke database.
MongoDB sering mengandalkan validasi di aplikasi, walau JSON Schema validation tersedia. Perbedaan kunci adalah budaya: PostgreSQL mendorong penegakan invariants secara terpusat; tim MongoDB sering menegakkannya di jalur kode dan test.
Over-embedding menyebabkan dokumen sangat besar, hot spot (banyak tulis ke satu dokumen), dan partial update yang rumit. Over-normalizing menyebabkan join berlebihan, API yang banyak komunikasi, dan kejutan performa.
Aturan praktis: embed data yang berubah bersama; gunakan reference untuk data yang berubah mandiri.
Indekslah sering menjadi titik praktis dalam debat MongoDB vs PostgreSQL: database terbaik biasanya yang bisa menjawab query paling umum Anda dengan latensi yang dapat diprediksi.
PostgreSQL defaultnya adalah indeks B-tree, yang mencakup banyak beban kerja (ekualitas, rentang, pengurutan). Saat pola akses bergeser, Anda juga mendapatkan opsi khusus: GIN (bagus untuk array dan full-text search; umum dipakai dengan PostgreSQL JSONB), GiST/SP-GiST (geospasial dan tipe custom tertentu), dan BRIN (tabel besar yang terurut alami seperti time-series).
MongoDB juga mengandalkan indeks gaya B-tree untuk lookup umum dan pengurutan, dengan tipe tambahan yang sering ditemui: multikey untuk array, 2dsphere untuk query geospasial, dan text untuk pencarian full-text dasar.
Frame praktis untuk pilihan document database vs relational database di sini: PostgreSQL punya lebih banyak “primitif indeks” untuk tipe data dan operator berbeda, sementara MongoDB menekankan akses dokumen yang fleksibel dengan dukungan indeks pada field bersarang.
Kedua sistem sangat mengandalkan indeks compound. Intinya sama: indekskan field yang Anda filter bersama supaya engine bisa mempersempit hasil lebih awal.
WHERE status = 'active').Keduanya menawarkan kapabilitas full-text built-in, tapi baiknya dilihat sebagai “cukup baik” untuk pengalaman pencarian sederhana.
Jika search adalah fitur produk utama (relevansi kompleks, autocomplete, faceting berat), seringkali lebih bersih memakai search engine khusus dan mengintegrasikannya—daripada memaksakan salah satu database di luar zona nyamannya.
Untuk pertimbangan performa, validasi strategi indeks dengan query plan aktual.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) dan perhatikan sequential scans, perkiraan row yang meleset, dan sort yang mahal.explain() dan lihat output stage (pemakaian indeks, docs examined vs returned).Di sinilah debat “SQL vs bahasa kueri MongoDB” mereda: indeks pemenang adalah yang mengurangi kerja pada jalur yang aplikasi Anda jalankan.
Transaksi bukan sekadar centang—mereka menentukan kegagalan seperti apa yang aplikasi Anda bisa bertahan tanpa merusak data. ACID biasanya berarti: tulis bersifat all-or-nothing (Atomicity), data tetap valid (Consistency), permintaan bersamaan tidak melihat kerja setengah jadi (Isolation), dan setelah commit, data bertahan meski terjadi crash (Durability).
PostgreSQL dibangun di sekitar transaksi multi-statement, multi-table. Anda dapat memodelkan alur seperti “create order → reserve inventory → charge payment → write ledger entry” sebagai satu unit kerja, mengandalkan jaminan kuat dan fitur matang (constraint, foreign key, trigger) untuk menegakkan invariants.
Untuk konkurensi, PostgreSQL menggunakan MVCC: pembaca tidak memblok penulis dan sebaliknya, dan level isolasi (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) membiarkan Anda memilih seberapa banyak pencegahan anomali yang diperlukan. Ini penting untuk sistem tulis-berat dengan aturan bisnis kompleks.
MongoDB menyediakan atomisitas pada level single-document secara default, ideal ketika Anda meng-embed data terkait dan bisa menjaga pembaruan dalam satu dokumen. Ia juga mendukung transaksi multi-dokumen (replica set dan sharded clusters), memungkinkan alur ala relasional—tetapi dengan overhead dan batas praktis (batas ukuran/waktu transaksi, peningkatan kerja kunci/koordinasi).
Konsistensi di MongoDB dapat dikonfigurasi via read concern dan write concern. Banyak aplikasi menggunakan penulisan “majority” dan pembacaan yang sesuai untuk menghindari rollback setelah failover.
Operasi multi-entitas adalah tempat perbedaan muncul:
Jika alur inti Anda bergantung pada invarian ketat multi-record di bawah konkurensi, PostgreSQL sering terasa lebih sederhana. Jika Anda bisa menjaga pembaruan kritis di dalam dokumen (atau mentolerir rekonsiliasi eventual), MongoDB bisa menjadi pilihan yang bersih.
Perbedaan performa antara MongoDB dan PostgreSQL biasanya lebih sedikit soal “kecepatan engine” dan lebih banyak soal seberapa cocok model data Anda dengan pola akses—dan berapa banyak kerja yang harus dilakukan database per permintaan.
Sistem baca-berat mendapat keuntungan dari desain yang meminimalkan round trip dan kerja server-side mahal. MongoDB bisa sangat cepat ketika satu permintaan memetakan ke pengambilan satu dokumen (atau scan indeks ketat) dan dokumennya tidak terlalu besar.
Sistem tulis-berat sering terhambat oleh pemeliharaan indeks, amplifikasi tulis, dan pengaturan durability. PostgreSQL bisa tampil sangat baik dengan baris sempit, indeks terpilih, dan tulis batch; MongoDB juga bisa unggul pada pola append-like, tetapi dokumen besar dengan pembaruan in-place yang sering bisa menjadi mahal.
Beban campuran memperlihatkan kontensi: pembaruan yang menyentuh indeks hot, tekanan lock, dan churn cache. Di sini, kedua database mendapat manfaat dari mengurangi “kerja ekstra per permintaan” (indeks tak perlu, proyeksi lebar, query terlalu chatter).
Latensi p99 biasanya didominasi oleh query paling lambat, bukan rata-ratanya. Throughput didominasi oleh seberapa efisien database memakai CPU, memori, dan I/O di bawah konkurensi.
Benchmark yang adil dengan menjaga:
Joins vs pengambilan dokumen: join PostgreSQL kuat tapi bisa mahal pada skala tanpa kunci join yang baik dan predicate selektif. MongoDB menghindari join saat data di-embed, tapi mungkin membayar dengan dokumen lebih besar dan duplikasi.
Ukuran dokumen/baris: performa MongoDB bisa turun saat dokumen besar dan sebagian besar query hanya butuh subset field. Di PostgreSQL, baris lebar dan JSONB besar juga bisa menambah I/O dan tekanan memori.
Pemeliharaan indeks: lebih banyak indeks memperbaiki baca—sampai saatnya menghancurkan tulis. Kedua sistem membayar biaya per-tulis untuk memperbarui setiap indeks, jadi pertahankan indeks yang terkait pada pola query nyata.
Buat harness kecil yang memutar ulang 5–10 endpoint/kueri teratas Anda dengan konkurensi dan distribusi data realistis. Mulai dengan baseline, lalu ubah satu hal per kali (set indeks, embedding dokumen, JSONB vs tabel ternormalisasi). Simpan checklist di repo dan iterasi—jangan andalkan benchmark sintetik single-query.
HA dan skala bukan hanya “nyalakan replikasi”—mereka pilihan desain yang memengaruhi skema, pola query, dan beban operasional. Jalur tercepat ke pertumbuhan adalah menyelaraskan mekanik skala dengan pola akses dominan Anda (baca-berat, tulis-berat, time-series, multi-tenant, dll.).
MongoDB umum memakai replica set: satu primary menerima tulis, secondary mereplikasi oplog, dan election mempromosikan primary baru saat kegagalan. Model ini sederhana untuk HA, tetapi Anda harus merencanakan:
PostgreSQL biasanya mengandalkan streaming replication (fisik), sering dengan primary dan satu atau lebih standby. Failover biasanya diorkestrasikan oleh tooling (layanan terkelola, Patroni, dll.), dan trade-off meliputi:
Sharding MongoDB terintegrasi dan bisa mendistribusikan baca serta tulis ke shards. Namun biaya operasionalnya tinggi: memilih shard key, menghindari hotspot, menangani migrasi chunk, dan memahami biaya query lintas-shard.
PostgreSQL skala “naik” sangat baik, dan skala “keluar” lebih selektif. Pola umum:
Sebelum memutuskan, modelkan query masa depan: field mana yang paling sering memfilter, sort apa yang diperlukan, dan apa yang harus bersifat transaksional. Desain yang cocok hari ini tapi memaksa fan-out lintas-shard, partisi hot, atau replikasi yang terlalu sinkron akan menjadi bottleneck lebih cepat dari perkiraan.
Pekerjaan operasional adalah tempat “MongoDB vs PostgreSQL” berhenti menjadi sekadar fitur dan mulai menjadi kebiasaan: bagaimana Anda backup, seberapa cepat Anda restore, dan seberapa percaya diri Anda mengubah versi.
PostgreSQL umum memakai campuran backup logis dan fisik:
pg_dump/pg_restore fleksibel (restore per-tabel, portabilitas) tapi bisa lambat pada dataset besar.pg_basebackup) plus WAL archiving memungkinkan point-in-time recovery. Ini jalur biasa untuk RPO rendah (menit atau kurang) dan RTO yang dapat diprediksi.MongoDB menanganinya lewat tooling dan strategi snapshot:
mongodump/mongorestore mudah dipakai tapi bisa kesulitan pada skala atau RTO ketat.Untuk kedua sistem, definisikan RPO/RTO secara eksplisit, lalu uji restore secara rutin. “Backup” yang belum pernah direstore hanyalah data yang disimpan.
Pantau gejala yang berkorelasi kuat dengan rasa sakit pengguna:
pg_stat_statements, auto_explain, dan slow query log di Postgres; profiler dan slow query log di MongoDB.Juga lacak kesehatan storage: progres vacuum dan bloat di Postgres; eviction cache, page faults, dan dampak pembuatan indeks di MongoDB.
Upgrade mayor PostgreSQL sering melibatkan pg_upgrade atau cutover replikasi logis; rencanakan kompatibilitas extension dan jendela downtime. Upgrade MongoDB biasanya memakai prosedur rolling dengan perhatian pada Feature Compatibility Version (FCV), pembuatan indeks, dan (jika sharded) penyeimbangan chunk.
Dalam praktik, tim mengandalkan layanan terkelola (mis. Atlas atau Postgres cloud) atau otomasi via Terraform/Ansible dan operator Kubernetes. Pertanyaan kuncinya bukan “bisakah diotomasi?”—melainkan apakah tim Anda siap memiliki runbook, sinyal on-call, dan latihan restore.
Jika Anda menghasilkan layanan cepat (mis. menggunakan Koder.ai untuk menyalakan banyak environment), layak menstandarkan default operasional sejak awal—strategi backup, workflow migrasi, dan pendekatan rollback—supaya kecepatan tidak berujung pada kerapuhan.
Keamanan bukan hanya “aktifkan auth dan selesai.” Untuk MongoDB dan PostgreSQL, pertanyaan praktisnya adalah seberapa mudah Anda menegakkan akses least-privilege, merotasi kredensial, dan membuktikan (ke diri sendiri atau auditor) siapa yang mengakses data apa dan kapan.
Kedua database mendukung autentikasi kuat dan RBAC, tetapi praktiknya berbeda terasa.
Model PostgreSQL dibangun di sekitar users/roles, grant pada schema/table/view, dan privilege SQL yang prediktabel. Ini sering memetakan dengan jelas ke peran terpisah untuk aplikasi (jalur tulis) vs analyst (jalur baca), sering lewat read replica.
RBAC MongoDB juga matang, dengan privilege scope ke database dan collection, plus opsi lebih rinci tergantung deployment. Cocok ketika tim berpikir dalam istilah “service X boleh read/write collection Y.”
Polapraktek least-privilege yang berguna di kedua sistem:
Untuk enkripsi transit, perlakukan TLS sebagai mandatory. Tegakkan pada driver dan server, dan nonaktifkan protokol lama.
Untuk enkripsi at-rest, kapabilitas berbeda menurut model deployment:
Jika Anda punya kebutuhan kepatuhan (SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI), Anda butuh cerita jelas untuk auditing dan retensi: log koneksi, perubahan DDL, perubahan privilege, dan akses ke tabel/koleksi sensitif. Tata kelola juga mencakup klasifikasi data (apa yang PII?), kebijakan retensi, dan proses terdokumentasi untuk respon insiden.
Pendekatan pragmatis: putuskan sejak awal event apa yang harus ditangkap (auth, aksi admin, akses dataset spesifik) dan centralize log ke SIEM.
Kebanyakan pelanggaran nyata terjadi seputar kredensial dan konektivitas, bukan sintaks query.
Jika dikelola dengan baik, MongoDB dan PostgreSQL sama-sama dapat memenuhi kebutuhan keamanan dan tata kelola ketat—perbedaan utamanya adalah model mana yang paling cocok dengan pola akses dan ekspektasi audit organisasi Anda.
Biaya jarang hanya soal database. Untuk MongoDB vs PostgreSQL, total kepemilikan biasanya terbagi ke konsumsi sumber daya, overhead durability, dan waktu orang yang diperlukan untuk menjaga semuanya sehat.
Compute sering menjadi variabel terbesar. Beban kerja yang berat join, reporting kompleks, atau konsistensi ketat bisa mendorong CPU dan memori berbeda dibanding baca/tulis berpusat dokumen. Storage bergantung tidak hanya pada ukuran data, tapi juga footprint indeks dan duplikasi akibat denormalisasi.
IOPS dan latensi jadi item biaya saat working set tidak muat di memori atau indeks besar. Tingkat tulis tinggi juga memperbesar overhead backup (frekuensi snapshot, retensi WAL/oplog, dan tes restore). Replika menggandakan biaya: setup HA tiga-node kira-kira melipatgandakan compute+storage baseline, dan replika lintas-region menambah jaringan dan kelas storage lebih tinggi.
PostgreSQL umumnya dipakai di bawah lisensi open-source, sementara deployment MongoDB bervariasi antara build community dan opsi komersial. Layanan terkelola untuk keduanya bisa memindahkan biaya dari waktu staf ke harga unit yang lebih tinggi. Support berbayar berharga untuk response insiden dan tuning performa, tapi ROI bergantung pada pengalaman tim dan toleransi risiko.
Upaya operasional muncul sebagai payroll dan opportunity cost: migrasi skema, tuning indeks, regresi query, capacity planning, on-call fatigue, dan pekerjaan kepatuhan. Jika organisasi Anda sudah punya tooling PostgreSQL kuat, standar, dan engineer terlatih, berpindah engine bisa lebih mahal daripada tagihan infrastruktur (dan sebaliknya).
Memilih antara database dokumen vs relasional biasanya bukan soal kecepatan mentah melainkan bagaimana data Anda berperilaku saat berubah, seberapa banyak integritas yang harus ditegakkan, dan bagaimana tim ingin membuat query.
MongoDB cenderung unggul di domain yang berpusat pada dokumen di mana “benda” yang Anda simpan secara alami mirip objek JSON bersarang dan sering berevolusi:
PostgreSQL biasanya pilihan lebih aman saat integritas relasional dan SQL ekspresif adalah kebutuhan inti:
Pembagian pragmatis: simpan entitas otoritatif yang berat constraint di PostgreSQL, dan simpan dokumen fleksibel interaksi atau konten di MongoDB.
Contoh: orders/payments di Postgres; deskripsi produk, personalization blob, clickstream event, atau projek-proyeksi cache di MongoDB. Gunakan ID imutabel dan pola event/outbox untuk menyinkronkan perubahan, dan tetapkan satu sistem sebagai sumber kebenaran per entitas.
| Kebutuhan | Pilih MongoDB | Pilih PostgreSQL |
|---|---|---|
| Bentuk data sering berubah | ✅ | ➖ |
| Join kompleks & reporting SQL | ➖ | ✅ |
| Integritas relasional ketat | ➖ | ✅ |
| Simpan dokumen bersarang apa adanya | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Tim/tooling berpusat SQL | ➖ | ✅ |
Jika ingin mengurangi kebingungan sambil cepat mengirim fitur, pilih default kuat dan siapkan exit ramp: mulai dengan Postgres untuk entitas inti, simpan MongoDB untuk domain yang jelas berbentuk dokumen, dan validasi dengan rencana query nyata.
Untuk merencanakan perpindahan (atau menambahkan store kedua), lihat /blog/database-migration-checklist.
Mulailah dengan mencocokkan database ke beban kerja dan tim Anda:
Jika bagian berbeda dari sistem memiliki kebutuhan berbeda, asumsi bahwa opsi hybrid valid adalah wajar.
Aturan praktis umum:
Kemudian validasikan dengan query teratas dan pola pembaruan Anda yang sebenarnya.
MongoDB menyimpan objek bersarang secara alami, sehingga satu pembacaan dapat mengembalikan seluruh agregat (mis. order dengan item yang ter-embed). Ini mengurangi round trip dan menyederhanakan iterasi awal.
Trade-off-nya adalah duplikasi dan pembaruan yang lebih rumit—terutama jika informasi ter-embed perlu diperbarui di banyak dokumen.
PostgreSQL menegakkan kebenaran di dalam database:
CHECK dan UNIQUE untuk mencegah status yang tidak validIni mengurangi kemungkinan data tidak konsisten masuk lewat jalur kode yang terlewat dan memudahkan penalaran atas aturan bisnis yang padat konkurensi dalam jangka panjang.
Ya—JSONB sering menjadi “jalan tengah.” Pola umum:
JSONBIni mempertahankan integritas relasional sambil tetap memungkinkan atribut fleksibel.
PostgreSQL memperlakukan join sebagai alat utama dan biasanya lebih ergonomis untuk query multi-entitas dan analisis ad-hoc.
MongoDB sering menghindari join dengan mendorong embedding. Saat Anda membutuhkan relasi lintas-koleksi, $lookup bisa bekerja, tetapi pipeline agregasi yang kompleks bisa jadi lebih sulit dipelihara dan mungkin tidak seprediktabel kinerjanya dibanding join relasional yang terindeks dengan baik.
Jika reporting gaya BI dan query eksploratori adalah kebutuhan inti, PostgreSQL biasanya unggul karena:
MongoDB bisa bagus jika laporan selaras dengan batas dokumen, tetapi analisis multi-entitas sering memerlukan lebih banyak pekerjaan pipeline atau ETL.
PostgreSQL adalah “transactions first” dan unggul untuk alur kerja ACID multi-statement/multi-table (mis. order + inventory + ledger).
MongoDB bersifat atomik pada level single-document secara default (bagus bila Anda embed), dan mendukung transaksi multi-dokumen saat diperlukan—biasanya dengan overhead lebih besar dan batas praktis. Jika invarian inti Anda melintasi banyak record di bawah konkurensi, PostgreSQL biasanya terasa lebih sederhana.
Gunakan query nyata Anda dan inspeksi rencana query:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) untuk menangkap sequential scans, mis-estimasi jumlah baris, dan sort yang mahal.explain() dan bandingkan docs examined vs returned.Di kedua sistem, index compound dan selektivitas penting, dan indeks berlebihan dapat menghancurkan performa tulis.
Ya, itu umum. Pembagian pragmatis:
Agar tetap rapi, tetapkan satu sumber kebenaran per entitas, gunakan ID imutabel, dan sinkronkan via pola seperti outbox/events. Jika merencanakan perubahan, checklist di /blog/database-migration-checklist bisa membantu menstrukturkan pekerjaan migrasi.