06 okt. 2025·8 min
MongoDB vs PostgreSQL: Välj rätt databas 2026
Jämför MongoDB och PostgreSQL avseende datamodell, frågning, indexering, skalning, transaktioner och drift för att välja bästa databas för din app.
Jämför MongoDB och PostgreSQL avseende datamodell, frågning, indexering, skalning, transaktioner och drift för att välja bästa databas för din app.
Beslutet är inte "vilken är bäst?" — det är "vilket system passar denna arbetsbelastning och team bäst?" MongoDB och PostgreSQL är båda mogna och brett använda databaser, men de optimerar för olika standarder: MongoDB för flexibla dokumentformade data och snabb iteration, PostgreSQL för relationsmodellering, SQL-uttrycksfullhet och starka garantier för integritet.
Valet spelar störst roll när din arbetsbelastning lutar tydligt åt ena hållet:
En användbar mental modell: om din data naturligt är en uppsättning entiteter med relationer är PostgreSQL ofta enklare. Om din data är en samling fristående poster som ändrar form kan MongoDB minska friktionen—särskilt i början.
För att hålla jämförelsen praktisk, utvärdera båda alternativen mot samma frågor:
Många team använder polyglot persistence: PostgreSQL för system-of-record och MongoDB för innehåll, cache-liknande read-modeller eller event-tunga funktioner. Målet är färre kompromisser i de delar av systemet som betyder mest—inte ideologisk renhet.
Om du bygger nya tjänster snabbt kan det hjälpa att välja en plattform och arkitektur som inte låser dig tidigt. Till exempel använder Koder.ai (en vibe-coding-plattform som genererar fullstack-appar från chatt) standarden React + Go + PostgreSQL, vilket kan vara ett starkt "säkert default" för transaktionella system, samtidigt som man kan använda semi-strukturerade fält via JSONB när kraven är flytande.
På datamodellsnivå uppmuntrar MongoDB och PostgreSQL olika sätt att tänka kring applikationens "form." MongoDB är en dokumentdatabas: du lagrar fristående JSON-liknande dokument i samlingar. PostgreSQL är en relationsdatabas: du lagrar rader i tabeller, relaterar dem via nycklar och frågar över dessa relationer.
I MongoDB kan en typisk post bädda in relaterad data direkt:
orders collection
Detta passar hierarkisk eller "aggregate"-data där du oftast hämtar hela objektet på en gång.
I PostgreSQL normaliserar du vanligtvis detta till flera tabeller:
orders (en rad per order)order_items (många rader per order)addresses (valfri separat tabell)Denna struktur lyser när du behöver konsekventa relationer och frekventa joins—t.ex. rapportering över kunder, produkter och ordrar.
MongoDB är flexibelt som standard: dokument i samma samling kan ha olika fält. Det kan snabba upp iteration, men gör det också enklare för inkonsekventa former att smyga in om du inte lägger till valideringsregler och disciplin.
PostgreSQL upprätthåller struktur med kolumntyper, constraints och foreign keys. Ändringar kräver migrationer, men du får starka skydd för dataintegriteten.
En mellanväg finns: PostgreSQL:s JSONB låter dig lagra semi-strukturerad data i en relationell tabell. Många team använder kolumner för stabila fält (ID, tidsstämplar, status) och JSONB för föränderliga attribut—så att man behåller relationell integritet samtidigt som man tillåter förändring.
MongoDB känns ofta naturligt för nästlade objekt, event-payloads och innehållsliknande data som läses som helhet. PostgreSQL utmärker sig när relationer är förstklassiga, joins är vanliga och konsekvensregler (constraints) är en del av modellen—inte bara applikationslogik.
Frågning är där den dagliga känslan av MongoDB vs PostgreSQL blir mest påtaglig: PostgreSQL optimerar för set-baserade operationer över tabeller, medan MongoDB optimerar för att arbeta med nästlade, applikationsformade dokument.
PostgreSQL:s SQL är deklarativt och komponerbart: du beskriver resultatmängden och optimeraren bestämmer hur den ska hämtas. Det gör komplex filtrering, gruppering, window-funktioner, CTEs och flerstegs-transformationer naturliga—särskilt när kraven ändras.
MongoDB använder vanligtvis find för enkla hämtningar och Aggregation Pipeline för transformationer (filter → project → group → sort osv.). Pipen kan vara uttrycksfull, men den är mer procedurartad i formen—ordningen spelar roll—och mycket komplexa pipelines kan vara svårare att förstå än en enda SQL-sats.
PostgreSQL ser joins som förstklassiga. Du kan normalisera data och joina över tabeller utan att ändra hur du frågar; priset är att du måste tänka på join-kardinalitet, index och ibland querytuning.
MongoDB uppmuntrar att bädda in relaterad data när den ofta läses tillsammans (t.ex. en order med orderrader). Det kan eliminera joins helt och förenkla läsningar. Nackdelen är duplication och mer komplicerade uppdateringar.
När du behöver relationer mellan samlingar erbjuder MongoDB $lookup i aggregationer. Det fungerar, men är oftast inte lika ergonomiskt—eller lika konsekvent presterande i skala—som välindexerade relations-joins, och det kan driva dig mot större, mer komplexa pipelines.
PostgreSQL tenderar att vinna för BI-liknande arbetsbelastningar: ad-hoc-frågor, explorativa joins och rapportering över många entiteter är direkta, och de flesta analysverktyg talar SQL nativt.
MongoDB kan stödja rapportering, särskilt om rapporterna ligger nära dokumentgränserna, men ad-hoc multi-entitetsanalys kräver ofta mer pipeline-arbete (eller ETL till ett kolumnorienterat lager/datavaruhus).
Båda har mogna drivare, men de "känns" olika. PostgreSQL drar nytta av ett enormt ekosystem av SQL-verktyg, ORM:er och frågeanalysverktyg. MongoDB kan kännas mer naturligt i koden när dina domänobjekt redan är JSON-liknande—tills relationer och rapporteringsbehov växer.
Schemadesign är där MongoDB och PostgreSQL känns mest olika i vardagen: MongoDB optimerar för att forma data som dina applikationsobjekt, medan PostgreSQL optimerar för att forma data som en uppsättning relaterade fakta.
I PostgreSQL är normalisering standard: du delar upp entiteter i tabeller och kopplar dem med foreign keys. Detta minskar duplication och gör uppdateringar över entiteter säkrare (ändra ett kundnamn på ett ställe).
I MongoDB är inbäddning vanligt: du lagrar relaterad data i samma dokument för att läsa tillbaka det i ett anrop. Till exempel kan ett orderdokument bädda in sina orderrader.
Trade-offen är uppdaterings- och konsistenskostnad. Inbäddning kan duplicera "referens"-data (produktnamn, pris-snapshot), medan kraftig normalisering kan leda till många joins och mer komplexa frågor.
När krav utvecklas—t.ex. lägga till flera leveransadresser, införa valfria skattefält eller stödja nya produktattribut—kan MongoDB:s flexibla dokument absorbera nya fält med mindre initial migration.
PostgreSQL kan också utvecklas smidigt, men ändringarna är explicita: ALTER TABLE, backfilling och stegvis skärpning av constraints. Många team använder ett "nullable först, constrain senare"-tillvägagångssätt för att leverera snabbt utan att tappa långsiktig integritet.
PostgreSQL:s inbyggda skydd (foreign keys, CHECK-constraints, unika constraints) förhindrar dåliga tillstånd från att komma in i databasen.
MongoDB förlitar sig ofta mer på applikationsvalidering, även om JSON Schema-validering finns. Nyckelskillnaden är kulturell: PostgreSQL uppmuntrar att invarians upprätthålls centralt; MongoDB-team tenderar att verkställa dem i kodvägar och tester.
Överinbäddning leder till mycket stora dokument, hot spots (många skrivningar mot ett dokument) och krångliga partiella uppdateringar. Över-normalisering leder till överdrivna joins, pratiga API:er och prestandaöverraskningar.
En praktisk tumregel: bädda in data som ändras tillsammans; referera data som ändras oberoende.
Index är där debatten ofta blir praktisk: den "bästa" databasen är ofta den som kan svara på dina vanligaste frågor med förutsägbar latens.
PostgreSQL använder som standard B-tree-index, vilket täcker ett stort spektrum av arbetslaster (likhet, intervall, sortering). När accessmönster skiftar finns specialiserade alternativ: GIN (bra för arrayer och fulltext, ofta använd med PostgreSQL JSONB), GiST/SP-GiST (geospatialt och vissa anpassade typer), och BRIN (stora, naturligt ordnade tabeller som tidsserier).
MongoDB förlitar sig också på B-tree-liknande index för vanliga uppslag och sortering, med ytterligare typer du snabbt möter: multikey för arrayer, 2dsphere för geospatiala frågor och text-index för grundläggande fulltextsökning.
En praktisk återramning för ett dokument vs relationsval här: PostgreSQL har fler "indexprimitiver" för olika datatyper och operatorer, medan MongoDB betonar flexibel dokumentåtkomst med starkt stöd för indexering av nästlade fält.
Båda systemen förlitar sig tungt på compound indexes. Idén är densamma: indexera fälten du filtrerar på tillsammans så motorn kan snäva in resultaten tidigt.
WHERE status = 'active').Båda databaserna erbjuder inbyggd fulltextfunktionalitet, men de är bäst som "bra nog" för enkla sökupplevelser.
Om sök är en primär produktfunktion (komplex relevans, autocomplete, tung facetering) är det ofta renare att använda en dedikerad sökmotor och integrera den—snarare än att tänja någon av databaserna bortom deras komfortzon.
För prestandaöverväganden, validera indexstrategier med faktiska frågeplaner.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) och var uppmärksam på sekventiella skanningar, feluppskattade radantal och dyra sorteringar.explain() och titta på stage-utdata (indexanvändning, docs examined vs returned).Här lugnar sig ofta debatten om "SQL vs MongoDB frågespråk": det vinnande indexet är det som minskar arbetet på den väg din applikation faktiskt kör.
Transaktioner är inte bara en kryssruta—de definierar vilka fel din applikation kan överleva utan att korrupta data. ACID innebär vanligtvis: skrivningar är all-or-nothing (Atomicity), data förblir giltig (Consistency), samtidiga förfrågningar ser inte halvfärdigt arbete (Isolation) och när det är committat överlever det krascher (Durability).
PostgreSQL är byggt runt multistegs-transaktioner över flera tabeller. Du kan säkert modellera arbetsflöden som "skapa order → reservera lager → debitera betalning → skriv bokföringspost" som en enhet, och lita på starka garantier och mogna funktioner (constraints, foreign keys, triggers) för att upprätthålla invarians.
För samtidighet använder PostgreSQL MVCC: läsare blockerar inte skrivare och vice versa, och isoleringsnivåer (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) låter dig välja hur mycket anomaliförebyggande du behöver. Detta spelar roll för skrivtunga system med komplexa affärsregler.
MongoDB erbjuder atomicyta på dokumentnivå som standard, vilket är idealiskt när du bäddar in relaterad data och kan hålla uppdateringar inom ett dokument. Det stödjer också multi-dokumentstransaktioner (replica sets och sharded-kluster), vilket möjliggör mer relationsliknande arbetsflöden—men med mer overhead och praktiska begränsningar (transaktionsstorlek/tidgränser, ökad lås-/koordineringskostnad).
Konsistens i MongoDB är konfigurerbar via read concern och write concern. Många appar använder "majority"-skrivningar och lämpliga läsinställningar för att undvika rollback efter failover.
Multi-entitetsoperationer är där skillnaderna blir tydliga:
Om dina kärnflöden förlitar sig på strikta, multi-post-invariants under samtidighet känns PostgreSQL oftast enklare. Om du kan hålla kritiska uppdateringar inom ett dokument (eller tolererar eventual reconciliation) kan MongoDB vara ett rent alternativ.
Prestandaskillnaderna mellan MongoDB och PostgreSQL handlar oftare om hur väl din datamodell stämmer överens med åtkomstmönstren—och hur mycket arbete databasen måste göra per förfrågan.
Läsintensiva system belönar designer som minimerar rundtripper och dyrt serverarbete. MongoDB kan vara mycket snabbt när en förfrågan mappas till en enda dokumenthämtning (eller en snäv indexskanning) och dokumentet inte är för stort.
Skrivintensiva system flaskhalsar ofta på indexunderhåll, write amplification och hållbarhetsinställningar. PostgreSQL kan prestera extremt väl med smala rader, väl valda index och batch-skrivningar; MongoDB kan också glänsa vid append-lika mönster, men stora dokument med frekventa in-place-uppdateringar kan bli kostsamma.
Blandade arbetsbelastningar exponerar kontention: uppdateringar som rör varma index, lås- och cache-churn. Här gynnas båda databaser av att minimera "extra arbete per förfrågan" (onödiga index, breda projiceringar, alltför pratiga frågor).
Låg p99-latens domineras oftast av de långsammaste frågorna, inte medelvärdet. Genomströmning domineras av hur effektivt databasen använder CPU, minne och I/O under samtidighet.
Benchmarka rättvist genom att hålla:
Joins vs dokumenthämtningar: PostgreSQL-joins är kraftfulla men kan bli dyra i skala utan bra join-nycklar och selektiva predikat. MongoDB undviker joins när data är inbäddad, men kan betala med större dokument och mer duplicerad data.
Dokument-/radstorlek: MongoDB-prestanda kan sjunka när dokument blir stora och de flesta frågor bara behöver ett litet fältset. I PostgreSQL kan breda rader och stora JSONB-blobs också öka I/O och minnespress.
Indexunderhåll: Fler index förbättrar läsningar—tills de krossar skrivningar. Båda systemen betalar en kostnad per skriv för att uppdatera varje index, så håll index knutna till faktiska frågemönster.
Skapa ett litet verktyg som återspelar dina topp 5–10 endpoints eller frågor med realistisk samtidighet och datadistributioner. Börja med en baseline, variera sedan en sak i taget (indexuppsättning, dokumentinbäddning, JSONB vs normaliserade tabeller). Håll checklistan i ett repo och iterera—förlita dig inte på syntetiska enstaka-fråge-benchmarker.
HA och skalning är inte bara "slå på replikering"—de är designval som påverkar schema, frågemönster och driftarbete. Den snabbaste vägen till tillväxt är att anpassa skalningsmekanismer till dina dominerande accessmönster (läs-tungt, skriv-tungt, tidsserier, multi-tenant osv.).
MongoDB använder ofta replica sets: en primär tar emot skrivningar, sekundärer replikerar oploggen och ett valpromoverar en ny primär vid fel. Detta är rakt fram för HA, men planera för:
PostgreSQL använder typiskt streaming replication (fysisk), ofta med en primär och en eller flera standbys. Failover orkestreras ofta av verktyg (managed services, Patroni osv.) och avvägningar inkluderar:
MongoDB sharding är inbyggt och kan fördela både läsningar och skrivningar över shards. Priset är driftkomplexitet: välja shard-nyckel, undvika hotspots, hantera chunk-migrationer och förstå cross-shard-kostnader.
PostgreSQL skalar "upp" mycket väl, och "ut" mer selektivt. Vanliga mönster är read-scaling via repliker och write-scaling via:
Innan du binder dig, modellera framtida frågor: vilka fält filtrerar mest, vilka sorteringar krävs och vad som måste vara transaktionellt. En design som passar idag men tvingar cross-shard fan-out, heta partitioner eller alltför synkron replikering kommer att bli flaskhals tidigare än du tror.
Driftarbete är där "MongoDB vs PostgreSQL" slutar handla om funktioner och börjar handla om vanor: hur du tar backup, hur snabbt du kan återställa och hur säkert du kan ändra versioner.
PostgreSQL använder ofta en mix av logiska och fysiska backups:
pg_dump/pg_restore är flexibla (tabellnivååterställning, portabilitet) men kan vara långsamma på stora dataset.pg_basebackup) plus WAL-arkivering möjliggör point-in-time-recovery. Detta är den vanliga vägen till låg RPO (minuter eller mindre) och förutsägbar RTO.MongoDB hanterar detta via verktyg och snapshot-strategier:
mongodump/mongorestore är enkla men kan ha problem i skala eller med snäva RTO-krav.För båda systemen, definiera RPO/RTO explicit och testa återställningar regelbundet. En "backup" som aldrig har återställts i praktiken är bara lagrade data.
Bevaka symptom som starkt korrelerar med användarpåverkan:
pg_stat_statements, auto_explain och slow query-logs; MongoDB profiler och slow query-logs.Spåra även lagringshälsa: PostgreSQL vacuum-progress och bloat; MongoDB cache-eviction, page faults och påverkan vid indexbyggen.
PostgreSQL major-uppgraderingar involverar ofta pg_upgrade eller logisk replikering cutovers; planera för extension-kompatibilitet och nertid. MongoDB-uppgraderingar brukar göras rullande med uppmärksamhet på Feature Compatibility Version (FCV), indexbyggen och (om sharded) chunk-balans.
I praktiken förlitar sig team på managed services (t.ex. Atlas eller moln-Postgres) eller automation via Terraform/Ansible och Kubernetes-operatorer. Nyckelfrågan är inte "kan det automatiseras?"—utan om ditt team är redo att äga runbooks, on-call-signaler och återställningsdrillar.
Om du genererar tjänster snabbt (t.ex. med Koder.ai för att snurra upp flera miljöer) är det värt att standardisera operationsdefaults tidigt—backupstrategi, migrationsflöde och rollback-approach—så att hastighet inte blir bräcklighet.
Säkerhet är inte bara "slå på auth och klart." För båda systemen är den praktiska frågan hur lätt du kan upprätthålla minst-behörigheter, rotera credentials och bevisa (för dig själv eller en revisor) vem som rörde vad och när.
Båda databaserna stödjer stark autentisering och rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC), men de känns olika i praktiken.
PostgreSQL:s modell bygger på users/roles, grants på scheman/tabeller/views och förutsägbara SQL-privilegier. Detta mappas ofta rent till separata roller för applikationer (skrivvägar) vs analytiker (läsvägar), ofta via dedikerade read-replicas.
MongoDB:s RBAC är också mogen, med privilegier scoped till databaser och samlingar, och finare-granulära alternativ beroende på distribution. Det passar när team redan tänker i termer av "service X kan läsa/skriva collection Y."
En användbar minst-behörighetspraxis i båda:
Behandla TLS som obligatoriskt. Tvinga det på både driver- och servernivå och inaktivera äldre protokollversioner.
För kryptering i vila varierar möjligheterna med distributionsmodell:
Om du har compliance-krav (SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI) behöver du en tydlig plan för auditing och retention: anslutningsloggar, DDL-ändringar, privilegieändringar och åtkomst till känsliga tabeller/samlingar. Styrning inkluderar även dataklassificering (vad är PII?), retentionpolicys och dokumenterade incidentprocesser.
Ett pragmatiskt tillvägagångssätt är att tidigt bestämma vilka händelser som måste fångas (auth, admin-åtgärder, åtkomst till specifika data) och centralisera loggar i din SIEM.
De flesta verkliga intrång sker kring credentials och connectivity, inte frågesyntax.
Görs det väl kan både MongoDB och PostgreSQL möta strikta säkerhets- och styrningsbehov—skillnaden är snarare vilken modell som bäst matchar din organisations åtkomstmönster och revisionsförväntningar.
Kostnad är sällan "bara databasen." För MongoDB vs PostgreSQL delas totalkostnaden ofta upp i resursförbrukning, hållbarhetsoverhead och den tid personalen behöver för att hålla systemen friska.
Compute är ofta den största variabeln. Arbetslaster med många joins, komplex rapportering eller strikt konsistens kan belasta CPU och minne annorlunda än dokumentcentriska läs-/skrivmönster. Lagring kostar inte bara efter rå datamängd, utan också index-footprint och eventuell duplicering genom denormalisering.
IOPS och latens blir en kostnadspost när din working set inte får plats i minnet eller dina index är stora. Höga skrivtakter förstärker också backup-overhead (snapshot-frekvens, WAL/oplog-retention och återställningstester). Repliker multiplicerar kostnaden: en tre-nods HA-setup tredubblar ungefär grundläggande compute+lagring, och regionala repliker lägger på nätverks- och lagringsklasskostnader.
PostgreSQL används typiskt under öppen källkodslicens, medan MongoDB-distributioner varierar mellan community och kommersiella erbjudanden. Managed-tjänster för båda kan flytta kostnaden från driftstid till högre enhetspris. Betald support kan vara värdefullt för incidentrespons och prestandaoptimering, men ROI beror på ditt teams erfarenhet och risktolerans.
Driftinsats syns i lön och alternativkostnad: schema-migrationer, index-tuning, query-regressioner, kapacitetsplanering, on-call-trötthet och compliance-arbete. Om din organisation redan har stark PostgreSQL-kompetens kan byte av motor vara dyrare än infrastrukturkostnaden (och vice versa).
Att välja mellan dokument- och relationsdatabas handlar oftare om hur din data beter sig under förändring, hur mycket integritet du måste upprätthålla och hur ditt team vill fråga—inte rå hastighet.
MongoDB lyser i dokumentcentriska domäner där det du lagrar naturligt ser ut som ett nästlat JSON-objekt och ofta utvecklas:
PostgreSQL är vanligtvis säkrare när relationsintegritet och uttrycksfull SQL är kärnkrav:
En pragmatisk uppdelning är: behåll auktoritativa, constraint-tunga entiteter i PostgreSQL, och lagra flexibla "interaktion"- eller "innehålls"-dokument i MongoDB.
Exempel: ordrar/betalningar i Postgres; produktbeskrivningar, personaliseringsblobs, klickströmshändelser eller cachade projektioner i MongoDB. Använd immutabla ID:n och ett event/outbox-mönster för att synkronisera ändringar, och behandla ett system som sanningskälla per entitet.
| Behov | Föredra MongoDB | Föredra PostgreSQL |
|---|---|---|
| Dataform ändras ofta | ✅ | ➖ |
| Komplexa joins & SQL-rapportering | ➖ | ✅ |
| Strikt relationsintegritet | ➖ | ✅ |
| Lagra nästlade dokument som de är | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Team/verktyg byggda kring SQL | ➖ | ✅ |
Om du vill minska beslutströtthet samtidigt som du levererar snabbt: välj ett starkt default och behåll en exit-ramp: börja med Postgres för kärnentiteter, reservera MongoDB för klart dokumentformade domäner och validera med riktiga frågeplaner.
För planering av en switch (eller att lägga till en andra lagringsmekanism), se /blog/database-migration-checklist.
Börja med att matcha databasen mot din arbetsbelastning och teamet:
Om olika delar av systemet har olika behov är en hybridlösning ofta giltig.
En enkel tumregel:
Validera alltid med dina faktiska toppfrågor och uppdateringsmönster.
MongoDB lagrar nästlade objekt naturligt, så en enda läsning kan returnera en hel aggregate (t.ex. en order med inbäddade orderrader). Det minskar rundtripper och förenklar tidig iteration.
Bytet är duplication och mer komplexa uppdateringar—särskilt om samma inbäddade information måste uppdateras i många dokument.
PostgreSQL ser till korrekthet i databasen:
CHECK och UNIQUE constraints för att förhindra ogiltiga tillståndDet minskar risken att inkonsekvent data smyger sig in via missade kodvägar och gör det lättare att resonera kring konkurrensutsatta affärsregler över tid.
Ja—JSONB är ofta mittpunkten. Ett vanligt mönster är:
JSONB-kolumnDet behåller relationell integritet samtidigt som du tillåter flexibla attribut.
PostgreSQL behandlar joins som förstklassiga och är vanligtvis mer ergonomiskt för multi-entitetsfrågor och ad-hoc-analys.
MongoDB undviker ofta joins genom att uppmuntra embedding. När du behöver relationer mellan samlingar finns $lookup i aggregationspipelines—det fungerar, men komplexa pipelines kan bli svårare att underhålla och kanske inte skala lika förutsägbart som välindexerade relations-joins.
Om BI-rapportering och utforskande frågeställningar är kärnkrav vinner vanligtvis PostgreSQL eftersom:
MongoDB kan fungera bra när rapporterna ligger nära dokumentgränser, men multi-entitetsanalys kräver ofta mer pipeline-arbete eller ETL.
PostgreSQL är "transaktionsfokuserat" och utmärker sig i multi-statement, multi-table ACID-arbetsflöden (t.ex. order + lager + bokföringspost).
MongoDB är atomiskt per-dokument som standard (bra när du embedder) och stöder multi-dokumentstransaktioner när det behövs—ofta med mer overhead och praktiska begränsningar. Om dina kärninvariants sprider sig över många poster under konkurrens känns PostgreSQL oftast enklare.
Använd dina verkliga frågor och inspektera frågeplanerna.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) för att fånga sekventiella sökningar, felaktiga radestimat och dyra sorteringar.explain() och jämför docs examined vs returned.I båda systemen spelar compound-index och selektivitet roll, och för många index kan förstöra skrivprestanda.
Ja—det är vanligt. En pragmatisk uppdelning är:
Håll det hanterbart genom att definiera en källa av sanning per entitet, använd immutabla ID:n och synkronisera via mönster som outbox/events. För planerade förändringar kan checklistan i /blog/database-migration-checklist hjälpa till att strukturera migrationsarbetet.