06 окт. 2025 г.·8 мин
MongoDB vs PostgreSQL: как выбрать базу данных в 2026 году
Сравните MongoDB и PostgreSQL по моделированию данных, запросам, индексам, масштабированию, транзакциям и эксплуатации, чтобы выбрать лучшую базу для вашего приложения.
Сравните MongoDB и PostgreSQL по моделированию данных, запросам, индексам, масштабированию, транзакциям и эксплуатации, чтобы выбрать лучшую базу для вашего приложения.
Речь не о «что лучше?» — а о «какая система лучше подходит для этой нагрузки и команды?» MongoDB и PostgreSQL — зрелые, широко используемые СУБД, но их дефолты оптимизированы по-разному: MongoDB — за гибкие документоподобные данные и быструю итерацию, PostgreSQL — за реляционное моделирование, выразительный SQL и строгие гарантии целостности.
Выбор особенно важен, когда нагрузка явно склоняется в одну сторону:
Полезная модель: если ваши данные естественно — набор сущностей со связями — PostgreSQL чаще упрощает задачу. Если данные естественно — коллекция самодостаточных записей, которые меняют форму — MongoDB может снизить трение, особенно на ранних этапах.
Чтобы сравнение было практичным, оценивайте оба варианта по одним и тем же вопросам:
Многие команды используют полиглотное хранение: PostgreSQL для system-of-record и MongoDB для контента, проекций для чтения или функций с высокой интенсивностью событий. Цель — минимизировать компромиссы для наиболее важных частей системы, а не следовать идеологии.
Если вы быстро создаёте новые сервисы, полезно выбрать стек и архитектуру, которые не запрут вас преждевременно. Например, Koder.ai (платформа, генерирующая full-stack приложения из чата) по умолчанию использует React + Go + PostgreSQL — это часто безопасный дефолт для транзакционных систем, но при этом позволяет поддерживать полуструктурированные поля через JSONB, когда требования меняются.
На уровне модели данных MongoDB и PostgreSQL поощряют разное мышление о «форме» приложения. MongoDB — документная база: вы храните самодостаточные JSON-подобные документы в коллекциях. PostgreSQL — реляционная: строки в таблицах, связи через ключи, запросы по этим связям.
В MongoDB типичная запись может встраивать связанные данные прямо в документ:
orders
Это совпадает с иерархическими или «агрегированными» данными, когда вы обычно считываете весь объект целиком.
В PostgreSQL обычно нормализуют это в несколько таблиц:
orders (по одной строке на заказ)order_items (много строк на заказ)addresses (при необходимости отдельная таблица)Такая структура удобна, когда нужны консистентные связи и частые джойны — например, отчёты по клиентам, продуктам и заказам.
MongoDB гибка по умолчанию: документы в одной коллекции могут иметь разные поля. Это ускоряет итерацию, но легко приводит к несогласованностям, если не добавить правила валидации и дисциплину.
PostgreSQL заставляет соблюдать структуру через типы столбцов, ограничения и внешние ключи. Изменения требуют миграций, зато вы получаете надёжные защитные ограждения для целостности данных.
Средний путь — JSONB в PostgreSQL: многие команды держат стабильные поля (ID, метки времени, статус) в колонках и помещают изменяющиеся атрибуты в JSONB — так сохраняется реляционная целостность при гибкости.
MongoDB естественна для вложенных объектов, полезных нагрузок событий и контентного типа данных, которые читаются целиком. PostgreSQL хорош, когда связи — первостепенны, джойны часты, а правила целостности — часть модели, а не только кода.
В повседневной работе разница ощущается сильно: PostgreSQL оптимизирован для наборно-ориентированных операций по таблицам, MongoDB — для работы с вложенными документами, приближенными к объектной модели приложения.
SQL PostgreSQL декларативен и компонуем: вы описываете результирующий набор, а планировщик решает, как его получить. Это делает сложные фильтры, группировки, оконные функции, CTE и многошаговые преобразования естественными — особенно когда требования меняются.
MongoDB обычно использует find для простых выборок и Aggregation Pipeline для трансформаций (filter → project → group → sort и т.д.). Пайплайн выразителен, но более процедурный — порядок важен — и очень сложные конвейеры сложнее понимать, чем эквивалентный SQL-запрос.
PostgreSQL рассматривает джойны как инструмент первой необходимости. Вы можете нормализовать данные и джойнить таблицы без изменения способа запросов; компромисс — необходимость думать о кардинальности джойнов, индексах и настройке запросов.
MongoDB поощряет встраивание связанных данных, когда их часто читают вместе (например, заказ с позициями). Это может полностью исключить джойны и упростить чтение. Минус — дублирование и более сложные обновления.
Если требуется межколлекционная связь, MongoDB предлагает $lookup в агрегациях. Это работает, но обычно менее эргономично и не так стабильно производительно в масштабе, как хорошо индексированные реляционные джойны.
PostgreSQL, как правило, выигрывает для BI-нагрузок: ad-hoc запросы, исследовательские джойны и отчётность по многим сущностям просты, а аналитические инструменты нативно говорят по SQL.
MongoDB поддерживает отчётность, особенно если отчёты укладываются в границы документов, но многосущностный анализ обычно требует больше работы в пайплайне или ETL в колоннарный/складской движок.
У обеих зрелые драйверы, но «ощущение» разное. PostgreSQL выигрывает от обширной экосистемы SQL-инструментов, ORM и анализаторов запросов. MongoDB может казаться естественнее в коде, когда доменные объекты уже JSON-подобны — до тех пор, пока не вырастут потребности в связях и отчётности.
Проектирование схемы — то место, где различия наиболее заметны: MongoDB оптимизирован для формирования данных как объектов приложения, PostgreSQL — как набора связанных фактов.
В PostgreSQL нормализация по умолчанию: вы разделяете сущности на таблицы и связываете их внешними ключами. Это снижает дублирование и упрощает обновления по нескольким сущностям.
В MongoDB распространено встраивание: вы храните связанные данные в одном документе, чтобы вернуть их за один запрос. Например, заказ может включать массив позиций.
Компромисс — стоимость обновлений и согласованности. Встраивание может дублировать эталонные данные (название продукта, цену на момент покупки), в то время как сильная нормализация приведёт к множеству джойнов и «шумным» API.
При изменении требований — добавлении нескольких адресов доставки, опциональных полей налогов или новых атрибутов продукта — гибкие документы MongoDB впитывают новые поля без миграций.
PostgreSQL тоже может развиваться плавно, но изменения явные: ALTER TABLE, обратная заливка и постепенное ужесточение ограничений. Многие команды используют подход «сначала NULL, потом строгие ограничения», чтобы быстро релизить, не потеряв долгосрочную целостность.
PostgreSQL предоставляет встроенные защитные механизмы (внешние ключи, CHECK, уникальные ограничения), которые предотвращают попадание плохих состояний в БД.
MongoDB чаще полагается на валидацию в приложении, хотя существует валидация JSON Schema. Ключевое отличие — культурное: PostgreSQL поощряет центральное принуждение инвариантов, MongoDB-команды часто полагаются на код и тесты.
Чрезмерное встраивание ведёт к очень большим документам, горячим точкам (много операций записи в один документ) и сложным частичным обновлениям. Чрезмерная нормализация — к множеству джойнов, «шумным» API и неожиданным проблемам с производительностью.
Практическое правило: встраивайте данные, которые меняются вместе; ссылайтесь на данные, которые меняются независимо.
Индексы — то место, где дебаты часто становятся практичными: «лучшая» БД — та, которая отвечает на ваши самые частые запросы с предсказуемой латентностью.
PostgreSQL по умолчанию использует B-tree — охватывает множество задач (равенство, диапазоны, сортировка). При смене паттернов доступа доступны специализированные варианты: GIN (отлично для массивов и полнотекстового поиска, часто с JSONB), GiST/SP-GiST (геопространственные и кастомные типы) и BRIN (большие таблицы с естественным порядком, например тайм-серии).
MongoDB также опирается на B-tree-подобные индексы для типичных запросов, с дополнительными типами: multikey для массивов, 2dsphere для гео-запросов и text для базового полнотекстового поиска.
Практическая мысль для выбора документной или реляционной БД: PostgreSQL предоставляет больше «примитивов индекса» для разных типов данных и операторов, в то время как MongoDB подчёркивает гибкий доступ к документам и сильную поддержку индексирования вложенных полей.
Обе системы активно используют составные индексы: индексируйте поля, по которым вы чаще всего фильтруете вместе, чтобы движок мог быстро отсекать результаты.
WHERE status = 'active').Обе БД предлагают встроенные возможности полнотекстового поиска, но лучше рассматривать их как «достаточно для простого поиска».
Если поиск — ключевая продуктовая фича (сложная релевантность, автодополнение, тяжёлая фасетная аналитика), чаще логичнее использовать специализированный поисковый движок и интегрировать его, чем растягивать обе базы.
Для performance considerations проверяйте стратегии индексации с реальными планами запросов.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) — следите за seq scan, неверной оценкой строк и дорогими сортировками.explain() — смотрите стадии, использование индексов и соотношение просмотренных к возвращаемым документам.Так «SQL vs MongoDB query language» обычно перестают быть идеологической дискуссией: побеждает индекс, уменьшающий работу по пути, который реально выполняет приложение.
Транзакции — не просто галочка: они определяют, какие сбои приложение может пережить без порчи данных. ACID обычно означает: атомарность, согласованность, изоляция и долговечность.
PostgreSQL построен вокруг транзакций, охватывающих несколько выражений и таблиц. Вы можете безопасно моделировать рабочие процессы вроде «создать заказ → зарезервировать товар → списать платёж → записать проводку» как одну атомарную операцию, полагаясь на надёжные механизмы и триггеры проверок инвариантов.
Для конкурентности PostgreSQL использует MVCC: читатели не блокируют писателей и наоборот; уровни изоляции (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) позволяют выбрать степень предотвращения аномалий. Это важно для нагрузок с интенсивной записью и сложными бизнес-правилами.
MongoDB по умолчанию обеспечивает атомарность на уровне одного документа, что идеально, если вы встраиваете связанные данные и укладываетесь в один документ. Также доступны мульти-документные транзакции (реплика-сеты и шарды), позволяющие реализовать более реляционные сценарии — но с дополнительными издержками и практическими ограничениями (ограничение по размеру/времени транзакции, больше блокировок и координации).
Согласованность в MongoDB настраивается через read concern и write concern. Многие приложения используют запись majority и соответствующую стратегию чтений, чтобы избегать откатов после failover.
Операции над множеством сущностей — где различия проявляются:
Если ваши ключевые рабочие процессы зависят от строгих много-записных инвариантов при конкурентном доступе, PostgreSQL обычно кажется проще.
Различия в производительности чаще связаны не с «скоростью движка», а с тем, насколько модель данных соответствует шаблонам доступа и сколько работы БД должна выполнить на запрос.
Системы с преобладанием чтений выигрывают от дизайнов, минимизирующих круговые запросы и тяжёлую серверную работу. MongoDB очень быстр, когда запрос мапится на один документ или узкий диапазон индекса и документ не слишком велик.
Системы с интенсивными записями часто упираются в работу поддержания индексов, write amplification и настройки долговечности. PostgreSQL может отлично работать с узкими строками, продуманными индексами и пакетной записью; MongoDB тоже хорош при append-подобных паттернах, но большие документы с частыми in-place обновлениями становятся дорогими.
Смешанные нагрузки обнажают контенцию: обновления горячих индексов, блокировки и дрейф кэша. Обе системы выигрывают от сокращения «лишней работы на запрос» (ненужные индексы, широкие проекции, избыточные запросы).
Низкая p99-латентность обычно определяется самыми медленными запросами. Пропускная способность — тем, насколько эффективно БД использует CPU, память и I/O при конкурентности.
Бенчмарк честно:
Джойны против выборки документа: джойны PostgreSQL мощные, но при отсутствии хороших ключей и селективных предикатов дорогие. MongoDB избегает джойнов через встраивание, но платит за большие документы и дублирование.
Размер документа/строки: производительность MongoDB падает при больших документах, когда большинство запросов нуждаются лишь в части полей. В PostgreSQL широкие строки и большие JSONB-блобы также повышают I/O и нагрузку на память.
Поддержка индексов: больше индексов — лучше чтение, хуже запись. Обе системы платят за обновление каждого индекса при записи.
Сделайте небольшой хастнесс, который воспроизводит ваши топ-5–10 эндпоинтов или запросов с реалистичной конкуренцией и распределениями данных. Начните с базовой линии, затем меняйте по одному параметру (набор индексов, встраивание документов, JSONB против нормализованных таблиц). Храните чеклист в репозитории и итеративно тестируйте — не полагайтесь на синтетические одиночные бенчмарки.
HA и масштабирование — не просто «включить репликацию»: это архитектурные решения, влияющие на схему, шаблоны запросов и операционную нагрузку. Быстрый путь к росту — согласовать механики масштабирования с доминирующими паттернами доступа.
MongoDB обычно использует replica set: один primary принимает записи, вторичные реплицируют oplog, при отказе выборы повышают новый primary. Планируйте:
PostgreSQL часто полагается на streaming replication (physical), с primary и одним или несколькими standby. Failover управляется инструментами (managed сервисы, Patroni и т.п.). Выборы компромиссов:
Шардинг в MongoDB встроен и может распределять чтения и записи по шардам. Минус — операционная сложность: выбор shard key, избежание хот-спотов, миграции чанков и стоимость кросс-шардовых запросов.
PostgreSQL масштабируется «вверх» очень хорошо; «вширь» — более избирательно. Типичные подходы:
Перед финальным решением моделируйте будущие запросы: какие поля чаще фильтруются, какие сортировки нужны, что должно быть транзакционным. Дизайн, подходящий сегодня, но ведущий к кросс-шардовым фановым операциям, горячим партишнам или чрезмерно синхронной репликации, станет бутылочным горлышком раньше, чем ожидается.
Операционная работа — то место, где обсуждение «MongoDB vs PostgreSQL» превращается в привычки: как вы бэкапите, как быстро восстанавливаете и насколько уверенно обновляете версии.
PostgreSQL обычно использует сочетание логических и физических бэкапов:
pg_dump/pg_restore гибки (восстановление на уровне таблиц, переносимость), но медленны на больших объёмах.MongoDB решает это через инструменты и снапшоты:
mongodump/mongorestore просты, но при масштабах и жёстких RTO могут не подойти.Для обеих систем определяйте RPO/RTO и регулярно тестируйте восстановление. Бэкап, который никогда не восстанавливался на практике, — просто хранимые данные.
Следите за симптомами, напрямую коррелирующими с неудовлетворённостью пользователей:
pg_stat_statements, auto_explain, логи медленных запросов в PostgreSQL; профайлер и логи медленных запросов в MongoDB.Также следите за здоровьем хранения: прогресс vacuum и bloat в PostgreSQL; cache eviction, page faults и влияние сборки индексов в MongoDB.
Major-апгрейды PostgreSQL обычно проходят через pg_upgrade или cutover с логической репликацией; планируйте совместимость расширений и окна простоя. Обновления MongoDB часто проводятся по rolling-процедурам с учётом Feature Compatibility Version (FCV), сборки индексов и балансировки чанков (для шардинга).
На практике команды полагаются на managed сервисы (Atlas, облачные Postgres) или автоматизацию через Terraform/Ansible и операторы Kubernetes. Вопрос не в том, «можно ли автоматизировать», а в готовности команды владеть исполняемыми инструкциями, сигналами on-call и упражнениями по восстановлению.
Если вы быстро генерируете сервисы (например, с Koder.ai), имеет смысл стандартизировать операционные дефолты заранее — стратегия бэкапов, рабочий процесс миграций и процедуры отката — чтобы скорость не обернулась хрупкостью.
Безопасность — это не «включил аутентификацию и готово». И в MongoDB, и в PostgreSQL важен вопрос: насколько просто реализовать принцип наименьших привилегий, ротировать секреты и доказать (аудитору или себе), кто и когда имел доступ к данным.
Обе БД поддерживают надёжную аутентификацию и RBAC, но ощущения разные.
Модель PostgreSQL строится вокруг пользователей/ролей, грантов на схемы/таблицы/вью — это хорошо картируется на роли приложения (запись) vs аналитиков (чтение), часто с выделенными read-replica для аналитики.
RBAC MongoDB тоже зрелый — права на уровне баз данных и коллекций, с более тонкой настройкой в зависимости от деплоя. Удобен, когда команда мыслит «сервис X может читать/писать коллекцию Y».
Полезный least-privilege паттерн:
Для шифрования в транзите TLS обязателен. Включите его на стороне драйвера и сервера, отключите старые протоколы.
Шифрование в покое зависит от модели развёртывания:
Для соответствия (SOC 2, ISO, HIPAA, PCI) нужна история аудита и хранения: логи подключений, DDL-изменения, изменение привилегий и доступ к чувствительным таблицам/коллекциям. Управление включает классификацию данных, политики хранения и задокументированные процедуры реакции на инциденты.
Практический подход — заранее решить, какие события фиксировать (аутентификация, административные действия, доступ к критичным наборам данных) и централизовать логи в SIEM.
Большая часть утечек происходит вокруг учётных данных и соединений, а не синтаксиса запросов:
При корректной настройке и MongoDB, и PostgreSQL соответствуют строгим требованиям безопасности — отличие в том, какая модель доступа и аудит лучше ложится на практику вашей организации.
Стоимость редко ограничивается только БД. Для сравнения MongoDB vs PostgreSQL общая стоимость делится на потребление ресурсов, издержки на долговечность и человеческое время на поддержание здоровья системы.
Вычисления часто — главный фактор. Нагрузки, тяжёлые джойны, сложная отчётность или строгая согласованность по-разному нагружают CPU и память по сравнению с документно-ориентированными чтениями/записями. Хранение зависит не только от объёма данных, но и от индексов и дублирования при денормализации.
IOPS и задержка становятся важны, когда рабочий набор не помещается в память или индексы велики. Высокие скорости записи также увеличивают накладные расходы на бэкапы (частота снепшотов, сохранение WAL/oplog и тестирование восстановления). Наконец, реплики умножают затраты: три ноды HA примерно троекратно увеличивают базовые вычисления и хранение; кросс-региональные реплики добавляют сетевой трафик и более дорогие классы дисков.
PostgreSQL обычно используется под открытой лицензией, MongoDB — в вариантах от community до коммерческих сборок. Managed-сервисы переводят часть затрат с времени персонала в стоимость единицы. Платная поддержка полезна для инцидентов и тюнинга, но окупаемость зависит от опыта вашей команды и аппетита к риску.
Операционные усилия проявляются в зарплате и упущенных возможностях: миграции схем, настройка индексов, регрессии запросов, планирование ёмкости, on-call, работа по соответствию. Если у вашей организации сильные PostgreSQL-инструменты и инженеры, смена движка может стоить больше, чем инфраструктурный счёт (и наоборот).
Выбор между документной и реляционной БД чаще про то, как данные ведут себя при изменениях, насколько важно навязывать целостность и как команда хочет запрашивать данные.
MongoDB выигрывает в документно-ориентированных доменах, где хранимая «вещь» выглядит как вложенный JSON и часто эволюционирует:
PostgreSQL безопаснее, когда важны реляционная целостность и выразительный SQL:
CHECK), плюс ACID-транзакцииПрактическое разделение: держите авторитетные, с ограничениями сущности в PostgreSQL, а гибкие «взаимодействия» или контентные документы — в MongoDB.
Примеры: заказы/платежи в Postgres; описания продуктов, персонализационные блобы, clickstream-события или кэшированные проекции в MongoDB. Используйте неизменяемые ID и паттерн outbox/events для синхронизации; назначайте один источник правды на сущность.
| Нужно | Предпочтение MongoDB | Предпочтение PostgreSQL |
|---|---|---|
| Форма данных часто меняется | ✅ | ➖ |
| Сложные джойны и SQL-отчёты | ➖ | ✅ |
| Строгая реляционная целостность | ➖ | ✅ |
| Хранить вложенные документы «как есть» | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Команда/инструменты ориентированы на SQL | ➖ | ✅ |
Если хотите сократить количество решений во время быстрой разработки — выберите надёжный дефолт и сохраните путь назад: начните с Postgres для ключевых сущностей, резервируйте MongoDB для явно документных доменов и валидируйте выбор на реальных планах запросов.
Для планирования перехода (или добавления второго хранилища) полезен чеклист на /blog/database-migration-checklist.
Начните с подбора базы под нагрузку и команду:
Если разные части системы имеют разные требования, гибридный вариант вполне допустим.
Правило «на пальцах»:
Затем проверьте это на ваших реальных топ-запросах и шаблонах обновлений.
MongoDB естественно хранит вложенные объекты, поэтому один запрос может вернуть целый агрегат (например, заказ с вложенными позициями). Это уменьшает число круговых запросов и упрощает раннюю итерацию.
Компромиссы: дублирование данных и более сложные обновления—особенно если одно и то же встроенное значение нужно обновлять во многих документах.
PostgreSQL обеспечивает проверку корректности на уровне БД:
CHECK и UNIQUE ограничивают недопустимые состоянияЭто снижает вероятность попадания неконсистентных данных из-за пропущенных путей в коде и упрощает рассуждения о конкурентных бизнес-правилах в долгосрочной перспективе.
Да — JSONB часто является «средним путём». Распространённый паттерн:
JSONBТак вы сохраняете реляционную целостность и одновременно гибкость.
PostgreSQL рассматривает джойны как первоклассный инструмент и обычно удобнее для запросов по нескольким сущностям и ad-hoc анализа.
MongoDB часто избегает джойнов, поощряя встраивание. Когда нужны связи между коллекциями, $lookup работает, но сложные конвейеры агрегации могут быть труднее поддерживать и масштабировать по сравнению с оптимизированными реляционными джойнами.
Если BI-отчётность и исследовательские запросы — ключевые требования, PostgreSQL обычно выигрывает, потому что:
MongoDB хорошо справляется с отчётами, когда они укладываются в границы документа; для многосущностного анализа часто нужен ETL или сложные конвейеры.
PostgreSQL — «сначала транзакции»; он отлично подходит для многозаявочных, многотабличных ACID-операций (например, заказ + резервация запасов + запись в журнал).
MongoDB по умолчанию атомарен на уровне одного документа (отлично при встраивании) и поддерживает транзакции между документами при необходимости — обычно с дополнительными издержками и ограничениями. Если критические инварианты покрывают множество записей при конкурентном доступе, PostgreSQL обычно выглядит проще.
Сравнивайте производительность на ваших реальных запросах и смотрите планы выполнения.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) чтобы отловить последовательные сканирования, ошибочные оценки строк и дорогие сортировки.explain() и обращайте внимание на соотношение просмотренных документов к возвращаемым.В обеих системах имеют значение составные индексы и селективность; чрезмерное количество индексов убивает запись.
Да — это распространённая практика. Практическое разделение:
Чтобы не потерять согласованность, задайте один источник правды для каждой сущности, используйте неизменяемые идентификаторы и синхронизируйте через шаблоны вроде outbox/events. Для планирования миграций полезен чеклист на /blog/database-migration-checklist.