06 ott 2025·3 min
MongoDB vs PostgreSQL: scegliere il database giusto nel 2026
Confronta MongoDB e PostgreSQL su modellazione dati, query, indicizzazione, scalabilità, transazioni e operazioni per scegliere il database migliore per la tua app.
Confronta MongoDB e PostgreSQL su modellazione dati, query, indicizzazione, scalabilità, transazioni e operazioni per scegliere il database migliore per la tua app.
La decisione non è “qual è il migliore?”—è “quale sistema si adatta meglio a questo carico di lavoro e al team?” MongoDB e PostgreSQL sono entrambi database maturi e ampiamente adottati, ma ottimizzano per default diversi: MongoDB per dati flessibili a forma di documento e iterazione rapida, PostgreSQL per modellazione relazionale, espressività SQL e forti garanzie d'integrità.
La scelta conta di più quando il tuo carico di lavoro tende fortemente in una direzione:
Un modello mentale utile: se i tuoi dati sono naturalmente un insieme di entità con relazioni, PostgreSQL è spesso la soluzione più semplice. Se i tuoi dati sono naturalmente una collezione di record autosufficienti che cambiano forma, MongoDB può ridurre l'attrito—soprattutto nelle fasi iniziali.
Per mantenere il confronto pratico, valuta entrambe le opzioni sulle stesse domande:
Molti team usano la persistenza poliglotta: PostgreSQL per i dati di sistema autorevoli e MongoDB per contenuti, modelli di lettura simili a cache o funzionalità ad alto tasso di eventi. L'obiettivo è fare meno compromessi nelle parti del sistema che contano di più—non purezza ideologica.
Se stai costruendo nuovi servizi velocemente, può anche aiutare scegliere una piattaforma e un'architettura che non ti vincolino prematuramente. Per esempio, Koder.ai (una piattaforma vibe-coding che genera app full-stack da chat) predefinisce uno stack React + Go + PostgreSQL, che può essere un «default sicuro» per sistemi transazionali, pur permettendo campi semi-strutturati tramite JSONB quando i requisiti sono fluidi.
A livello di modello dati, MongoDB e PostgreSQL incoraggiano modi diversi di pensare alla “forma” della tua applicazione. MongoDB è un database a documenti: memorizzi documenti simili a JSON in collezioni. PostgreSQL è un database relazionale: memorizzi righe in tabelle, le relazioni sono tramite chiavi e interroghi attraverso quelle relazioni.
In MongoDB, un record tipico potrebbe incorporare dati correlati direttamente:
orders
Questo è allineato con dati gerarchici o “aggregati” che solitamente recuperi per intero.
In PostgreSQL, tipicamente normalizzeresti in più tabelle:
orders (una riga per ordine)order_items (molte righe per ordine)addresses (tabella separata opzionale)Questa struttura brilla quando hai bisogno di relazioni consistenti e join frequenti—es. reporting su clienti, prodotti e ordini.
MongoDB è flessibile per default: i documenti nella stessa collezione possono avere campi diversi. Questo può accelerare l'iterazione, ma rende più facile l'ingresso di forme incoerenti a meno che non si aggiungano regole di validazione e disciplina.
PostgreSQL impone struttura con tipi di colonna, vincoli e chiavi esterne. Le modifiche richiedono migrazioni, ma guadagni solide protezioni per l'integrità dei dati.
Un percorso intermedio esiste: JSONB di PostgreSQL ti permette di memorizzare dati semi-strutturati all'interno di una tabella relazionale. Molti team usano colonne per campi stabili (ID, timestamp, stato) e JSONB per attributi in evoluzione—mantenendo integrità relazionale pur accogliendo cambiamenti.
MongoDB spesso sembra naturale per oggetti annidati, payload di eventi e dati di tipo contenuto che leggi per intero. PostgreSQL eccelle quando le relazioni sono primarie, i join sono comuni e le regole di consistenza (vincoli) fanno parte del modello—non solo del codice applicativo.
Le query sono dove il feeling quotidiano tra MongoDB e PostgreSQL diventa più evidente: PostgreSQL ottimizza per operazioni basate su set attraverso tabelle, mentre MongoDB ottimizza per lavorare con documenti annidati a forma di applicazione.
SQL di PostgreSQL è dichiarativo e componibile: descrivi l'insieme di risultati e il planner decide come ottenerlo. Questo rende naturali filtri complessi, raggruppamenti, funzioni finestra, CTE e trasformazioni multi-step—soprattutto quando i requisiti cambiano.
MongoDB usa tipicamente query “find” per recuperi semplici e l'Aggregation Pipeline per trasformazioni (filter → project → group → sort, ecc.). La pipeline può essere espressiva, ma è più procedurale—l'ordine conta—e pipeline molto complesse possono essere più difficili da ragionare rispetto a una singola istruzione SQL.
PostgreSQL tratta le join come strumento di prima classe. Puoi normalizzare i dati e fare join tra tabelle senza cambiare come interroghi; il compromesso è che devi pensare alla cardinalità delle join, agli indici e talvolta al tuning delle query.
MongoDB incoraggia l'embedding dei dati correlati quando sono letti insieme (es. un ordine con line items). Questo può eliminare del tutto le join e semplificare le letture. Il rovescio della medaglia è duplicazione e aggiornamenti più complicati.
Quando servono relazioni cross-collezione, MongoDB offre $lookup nelle aggregazioni. Funziona, ma tipicamente non è così ergonomico—o così prevedibilmente performante a scala—come join relazionali ben indicizzati, e può spingerti verso pipeline più grandi e complesse.
PostgreSQL tende a vincere per carichi BI: query ad-hoc, join esplorativi e reporting su molte entità sono diretti, e la maggior parte degli strumenti di analytics parla SQL nativamente.
MongoDB può supportare reporting, specialmente se i report si allineano ai confini del documento, ma l'analisi multi-entità ad-hoc spesso richiede più lavoro di pipeline (o ETL in un sistema colonne/warehouse).
Entrambi hanno driver maturi, ma “si sentono” diversi. PostgreSQL beneficia di un enorme ecosistema di tooling SQL, ORM e analyzer di query. MongoDB può risultare più naturale in codice quando i tuoi oggetti di dominio sono già in formato JSON—finché le relazioni e i bisogni di reporting non crescono.
Inizia abbinando il database al carico di lavoro e al team:
Se parti diverse del sistema hanno esigenze differenti, una soluzione ibrida è valida.
Una regola pratica comune:
Poi convalida con le tue query e pattern di aggiornamento reali.
MongoDB memorizza naturalmente oggetti annidati, così una singola lettura può restituire un intero aggregato (ad esempio, un ordine con le righe incorporate). Questo riduce i round trip e semplifica l'iterazione iniziale.
Il compromesso è duplicazione dei dati e aggiornamenti più complessi, soprattutto se le stesse informazioni incorporate devono essere aggiornate in molti documenti.
PostgreSQL applica correttezza a livello di database:
CHECK e UNIQUE per impedire stati non validiQuesto riduce la probabilità che dati incoerenti entrino dal software e rende più facile ragionare sulle regole di concorrenza a lungo termine.
Sì—JSONB è spesso il “cammino intermedio.” Un pattern comune è:
JSONBCosì mantieni l'integrità relazionale pur permettendo attributi flessibili.
PostgreSQL tratta le join come strumento principale ed è solitamente più ergonomico per query multi-entità e analisi ad-hoc.
MongoDB tende a evitare le join incoraggiando l'embed. Quando servono join tra collezioni, $lookup funziona, ma pipeline complesse possono diventare più difficili da gestire e potrebbero non scalare con la stessa prevedibilità delle join relazionali ben indicizzate.
Se reporting in stile BI e query esplorative sono requisiti chiave, PostgreSQL di solito vince perché:
MongoDB può funzionare bene se i report si allineano con i confini del documento, ma l'analisi multi-entità spesso richiede più lavoro di pipeline o ETL.
PostgreSQL è “transaction-first” ed eccelle in workflow ACID multi-statement e multi-table (ad esempio, ordine + inventario + scrittura su libro mastro).
MongoDB è atomico per documento singolo per impostazione predefinita (ottimo se usi embed) e supporta transazioni multi-documento quando servono—generalmente con più overhead e limiti pratici. Se le tue invarianti principali attraversano molti record sotto concorrenza, PostgreSQL risulta spesso più semplice.
Usa le tue query reali e ispeziona i piani di esecuzione.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) per rilevare scansioni sequenziali, stime errate di righe e sort costosi.explain() e confronta documenti esaminati vs restituiti.In entrambi i sistemi gli indici composti e la selettività contano; indici eccessivi possono schiacciare le scritture.
Sì, è comune. Un riparto pratico è:
Per mantenerlo gestibile, definisci una sola sorgente di verità per ogni entità, usa ID immutabili e sincronizza con pattern come outbox/events. Se stai pianificando cambi, la checklist in /blog/database-migration-checklist può aiutare a strutturare il lavoro di migrazione.