เปรียบเทียบ MongoDB และ PostgreSQL ในแง่โมเดลข้อมูล การสืบค้น การทำดัชนี การขยายระบบ ธุรกรรม และการปฏิบัติการ เพื่อช่วยเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะกับแอปของคุณ

การตัดสินใจไม่ใช่เรื่อง "อันไหนดีที่สุด?" — แต่เป็น "ระบบไหนเหมาะกับงานและทีมนี้ที่สุด?" MongoDB และ PostgreSQL ต่างก็เป็นฐานข้อมูลที่โตแล้วและถูกใช้งานอย่างกว้างขวาง แต่แต่ละตัวมีค่าเริ่มต้นที่ต่างกัน: MongoDB เอื้อต่อข้อมูลรูปแบบเอกสารที่ยืดหยุ่นและการพัฒนาที่เร็ว ส่วน PostgreSQL เน้นการแบบจำลองเชิงสัมพันธ์, ความสามารถของ SQL, และการรับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลที่เข้มแข็ง
การเลือกมีความหมายที่สุดเมื่อเวิร์กโหลดของคุณโน้มไปทางใดทางหนึ่งมาก:
โมเดลเชิงความคิดที่มีประโยชน์: ถ้าข้อมูลของคุณโดยธรรมชาติเหมือน "ชุดเอนทิตีที่มีความสัมพันธ์" PostgreSQL มักจะเหมาะกว่า ถ้าข้อมูลโดยธรรมชาติเหมือน "คอลเลกชันของเรคอร์ดที่สมบูรณ์ในตัวและรูปทรงเปลี่ยนได้" MongoDB จะช่วยลดแรงเสียดทาน—โดยเฉพาะช่วงแรก
เพื่อให้การเปรียบเทียบใช้งานได้ ให้ประเมินทั้งสองตัวตามคำถามเดียวกัน:
หลายทีมใช้ polyglot persistence: PostgreSQL สำหรับข้อมูลระบบหลัก และ MongoDB สำหรับเนื้อหา, แบบอ่านคล้าย cache, หรือมุมมองที่เน้นเหตุการณ์ จุดมุ่งหมายคือการลดการประนีประนอมในส่วนที่สำคัญที่สุดของระบบ—ไม่ใช่ความบริสุทธิ์เชิงอุดมการณ์
ถ้าคุณสร้างบริการใหม่อย่างรวดเร็ว ก็ช่วยได้ถ้าเลือกแพลตฟอร์มและสถาปัตยกรรมที่ไม่ล็อกคุณตั้งแต่แรก ตัวอย่างเช่น Koder.ai (แพลตฟอร์มที่สร้างแอปแบบ full-stack จากแชท) ตั้งค่าเริ่มต้นเป็น React + Go + PostgreSQL ซึ่งเป็น “ค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัย” สำหรับระบบเชิงธุรกรรม ขณะที่ยังเปิดทางให้มีฟิลด์กึ่งโครงสร้างผ่าน JSONB เมื่อความต้องการยังเปลี่ยนแปลงได้
ในระดับแบบจำลองข้อมูล MongoDB และ PostgreSQL ชวนให้คิดต่างกันเกี่ยวกับ "รูปร่าง" ของแอปของคุณ MongoDB เป็นฐานข้อมูลเอกสาร: เก็บเอกสาร JSON-like ที่มีตัวเองครบถ้วนในคอลเลกชัน ส่วน PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์: เก็บแถวในตาราง เชื่อมกันด้วยคีย์ และสืบค้นข้ามความสัมพันธ์เหล่านั้น
ใน MongoDB เรคอร์ดตัวอย่างอาจฝังข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ตรงๆ:
orders
สิ่งนี้สอดคล้องดีกับข้อมูลเชิงลำดับชั้นหรือ "aggregate" ที่คุณมักจะดึงวัตถุทั้งก้อนพร้อมกัน
ใน PostgreSQL คุณมักจะแยกเป็นหลายตาราง:
orders (หนึ่งแถวต่อคำสั่งซื้อ)order_items (หลายแถวต่อคำสั่งซื้อ)addresses (ตารางแยกถ้าจำเป็น)โครงสร้างนี้โดดเด่นเมื่อคุณต้องการความสัมพันธ์ที่สอดคล้องและการ join บ่อยๆ เช่น การรายงานข้ามลูกค้า สินค้า และคำสั่งซื้อ
MongoDB ยืดหยุ่นเป็นค่าเริ่มต้น: เอกสารในคอลเลกชันเดียวกันอาจมีฟิลด์ไม่เหมือนกัน ซึ่งช่วยให้พัฒนาเร็วขึ้น แต่ก็ทำให้ง่ายที่รูปร่างที่ไม่สอดคล้องจะเข้ามาได้หากไม่เพิ่มกฎการตรวจสอบและวินัย
PostgreSQL บังคับโครงสร้างด้วยชนิดคอลัมน์ ข้อจำกัด และ foreign keys การเปลี่ยนแปลงต้องมี migration แต่คุณจะได้เกราะป้องกันสำหรับความสมบูรณ์ของข้อมูล
ทางกลางมีอยู่: JSONB ของ PostgreSQL ให้คุณเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้างภายในตารางเชิงสัมพันธ์ ทีมหลายแห่งใช้คอลัมน์สำหรับฟิลด์ที่คงที่ (ID, timestamp, status) และ JSONB สำหรับแอตทริบิวต์ที่เปลี่ยนแปลง—รักษาความสมบูรณ์เชิงสัมพันธ์ในขณะที่รองรับการเปลี่ยนแปลง
MongoDB มักจะเหมาะกับวัตถุซ้อน เพย์โหลดเหตุการณ์ และข้อมูลเนื้อหาที่อ่านทั้งก้อน ส่วน PostgreSQL ยอดเยี่ยมเมื่อต้องให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์ การ join บ่อย และกฎความสมบูรณ์เป็นส่วนหนึ่งของโมเดล ไม่ใช่แค่โค้ดฝั่งแอป
การสืบค้นคือที่ที่ความรู้สึกประจำวันของ MongoDB กับ PostgreSQL แตกต่างกันชัดเจน: PostgreSQL ปรับแต่งสำหรับการดำเนินการเชิงเซตข้ามตาราง ขณะที่ MongoDB ปรับแต่งสำหรับการทำงานกับเอกสารที่ซ้อนและรูปร่างตามแอป
SQL ของ PostgreSQL เป็นแบบประกาศ (declarative) และประกอบได้: คุณบอกว่าต้องการผลลัพธ์แบบไหน แล้ว planner ตัดสินใจการเรียกข้อมูล นั่นทำให้การกรองซับซ้อน การกลุ่ม ฟังก์ชันวินโดว์ CTEs และการแปลงหลายขั้นตอนเป็นเรื่องธรรมชาติ—โดยเฉพาะเมื่อความต้องการเปลี่ยน
MongoDB มักใช้คำสั่ง "find" สำหรับการดึงแบบตรงไปตรงมา และ Aggregation Pipeline สำหรับการแปลง (filter → project → group → sort เป็นต้น) pipeline มีความแสดงออกได้ดีแต่มีลักษณะเป็นลำดับขั้นตอน—ลำดับมีความสำคัญ—และ pipeline ที่ซับซ้อนมากอาจยากกว่าการเข้าใจเมื่อเทียบกับคำสั่ง SQL เดียว
PostgreSQL มอง joins เป็นเครื่องมือระดับหนึ่ง คุณสามารถ normalized ข้อมูลและ join ข้ามตารางโดยไม่เปลี่ยนวิธีการสืบค้น; ข้อต่อรองคือคุณต้องคิดถึง cardinality ของ join ดัชนี และบางครั้งก็ต้อง tune คำสั่ง
MongoDB สนับสนุนการฝังข้อมูลเมื่ออ่านร่วมกันบ่อย (เช่น คำสั่งซื้อกับ line items) ซึ่งอาจกำจัดความจำเป็นของ joins ทั้งหมดและทำให้การอ่านง่ายขึ้น ข้อเสียคือการทำซ้ำและการอัพเดตที่ซับซ้อนขึ้น
เมื่อคุณต้องการความสัมพันธ์ข้ามคอลเลกชัน MongoDB มี $lookup ใน aggregation ซึ่งใช้งานได้ แต่โดยทั่วไปไม่สะดวกหรือมีประสิทธิภาพสม่ำเสมอเท่า joins เชิงสัมพันธ์ที่มีดัชนีดี และอาจผลักดันให้ pipeline มีขนาดใหญ่ขึ้นซับซ้อนขึ้น
PostgreSQL มักชนะสำหรับงานแบบ BI: คำถาม ad-hoc, joins สำรวจ, และการรายงานข้ามหลายเอนทิตีเป็นเรื่องตรงไปตรงมา และเครื่องมือ analytics ส่วนใหญ่รองรับ SQL โดยตรง
MongoDB รองรับการรายงานได้ โดยเฉพาะถ้ารายงานสอดคล้องกับขอบเขตเอกสาร แต่การวิเคราะห์ข้ามเอนทิตีมักต้องทำ pipeline มากขึ้น (หรือ ETL ไปยังระบบคอลัมน์/warehouse)
ทั้งสองมีไดรเวอร์ที่โตแล้ว แต่ "ความรู้สึก" ต่างกัน PostgreSQL ได้เปรียบจากระบบนิเวศเครื่องมือ SQL ขนาดใหญ่ ORMs และตัววิเคราะห์คำสั่ง MongoDB อาจให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติกว่าในโค้ดเมื่อออบเจ็กต์โดเมนของคุณเป็น JSON-like อยู่แล้ว—จนกว่าเรื่องความสัมพันธ์และการรายงานจะโตขึ้น
การออกแบบสคีมาเป็นที่ที่ MongoDB และ PostgreSQL ต่างกันมาก: MongoDB ช่วยให้ขึ้นรูปข้อมูลเหมือนออบเจ็กต์แอป ส่วน PostgreSQL ช่วยให้ขึ้นรูปข้อมูลเหมือนชุดข้อเท็จจริงที่สัมพันธ์กัน
ใน PostgreSQL normalization เป็นค่าเริ่มต้น: คุณแยกเอนทิตีเป็นตารางและเชื่อมโดย foreign keys ลดการทำซ้ำและทำให้การอัพเดตข้ามเอนทิตีปลอดภัยกว่า
ใน MongoDB การฝังเป็นเรื่องปกติ: เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องภายในเอกสารเดียวเพื่ออ่านกลับในครั้งเดียว เช่น เอกสารคำสั่งซื้ออาจฝัง line items
การแลกเปลี่ยนคือค่าอัพเดตและต้นทุนความสอดคล้อง การฝังอาจทำให้ข้อมูลอ้างอิงบางอย่างซ้ำ (เช่น ชื่อสินค้า, ราคาตัวอย่าง) ขณะที่ normalization หนักอาจทำให้เกิดหลาย joins และคำสั่งซับซ้อน
เมื่อความต้องการเปลี่ยน—เช่น เพิ่มหลายที่อยู่จัดส่ง, แนะนำฟิลด์ภาษีที่เป็นทางเลือก หรือรองรับแอตทริบิวต์สินค้าใหม่—เอกสารยืดหยุ่นของ MongoDB รับฟิลด์ใหม่ได้โดยไม่ต้อง migration มากนัก
PostgreSQL ก็พัฒนาได้อย่างราบรื่นเช่นกัน แต่การเปลี่ยนชัดเจน: ALTER TABLE, การ backfill, และการค่อยๆ บีบข้อจำกัดทีมหลายแห่งใช้วิธี "nullable ก่อน แล้วบังคับทีหลัง" เพื่อส่งมอบเร็วโดยไม่เสียความสมบูรณ์ในระยะยาว
Guardrails ในตัวของ PostgreSQL (foreign keys, CHECK, unique constraints) ป้องกันไม่ให้สถานะไม่ดีเข้ามาในฐานข้อมูล
MongoDB มักพึ่งการตรวจสอบในแอปมากกว่า แม้ว่า JSON Schema validation จะมีความสามารถ ความแตกต่างสำคัญคือวัฒนธรรม: PostgreSQL ส่งเสริมการบังคับใช้ invariant แบบรวมศูนย์ ขณะที่ทีม MongoDB มักบังคับในเส้นทางโค้ดและชุดทดสอบ
การฝังมากเกินไปนำไปสู่เอกสารขนาดใหญ่ จุดร้อน (many writes ไปที่เอกสารเดียว) และการอัพเดตแบบบางส่วนที่ยุ่งยาก การ normalized มากเกินไปนำไปสู่ joins ที่เกินจำเป็น API ที่ซับซ้อน และความประหลาดใจด้านประสิทธิภาพ
กฎง่ายๆ ในทางปฏิบัติ: ฝังข้อมูลที่เปลี่ยนพร้อมกัน; อ้างอิงข้อมูลที่เปลี่ยนแยกกัน
ดัชนีคือจุดที่การถกเถียง MongoDB vs PostgreSQL มักลงสู่เชิงปฏิบัติ: ฐานข้อมูลที่ "ดีที่สุด" มักเป็นอันที่ตอบคำถามที่พบบ่อยของคุณด้วยความหน่วงที่คาดเดาได้
PostgreSQL ค่าเริ่มต้นคือ B-tree ซึ่งครอบคลุมงานมากมาย (equality, ranges, ordering). เมื่อลักษณะการเข้าถึงเปลี่ยน คุณยังมีตัวเลือกเฉพาะทาง: GIN (ดีสำหรับอาร์เรย์และ full-text search และใช้บ่อยกับ PostgreSQL JSONB), GiST/SP-GiST (เชิงภูมิศาสตร์และชนิดข้อมูลกำหนดเองบางประเภท), และ BRIN (ตารางขนาดใหญ่ที่มีการจัดเรียงตามธรรมชาติ เช่น time-series)
MongoDB ก็ใช้ดัชนีรูปแบบ B-tree สำหรับการค้นหาทั่วไปและการเรียงลำดับ เช่นกัน พร้อมชนิดเพิ่มเติมที่คุณจะพบเร็ว: multikey สำหรับอาร์เรย์, 2dsphere สำหรับการค้นหาภูมิศาสตร์, และ text สำหรับการค้นหาข้อความพื้นฐาน
การจัดกรอบที่ปฏิบัติได้: PostgreSQL มี "primitive" ของดัชนีให้เลือกมากกว่า สำหรับชนิดข้อมูลและตัวดำเนินการต่างๆ ขณะที่ MongoDB เน้นการเข้าถึงเอกสารที่ยืดหยุ่นพร้อมการสนับสนุนการทำดัชนีฟิลด์ซ้อนอย่างแข็งแรง
ทั้งสองระบบพึ่งพา compound indexes ไม่น้อย แนวคิดหลักเหมือนกัน: ทำดัชนีฟิลด์ที่คุณกรองพร้อมกันเพื่อให้เอนจินลดชุดผลได้เร็ว
WHERE status = 'active')ทั้งสองฐานข้อมูลมีความสามารถ full-text ในตัว แต่ควรมองว่าเป็น "พอใช้" สำหรับประสบการณ์การค้นหาธรรมดา
ถ้าการค้นหาเป็นฟีเจอร์หลักของผลิตภัณฑ์ (relevance ซับซ้อน, autocomplete, faceting หนัก) มักจะสะอาดกว่าที่จะใช้ search engine เฉพาะทางและผสานมันเข้าด้วยกัน มากกว่าจะยืดฐานข้อมูลให้เกินขอบเขตความสะดวกของมัน
สำหรับ ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพ ให้ยืนยันกลยุทธ์ดัชนีด้วยแผนคำสืบค้นจริง
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) และดูหา sequential scans, การประมาณ row counts ผิดพลาด, และ sorts ที่แพงexplain() และดู stage output (การใช้งานดัชนี, จำนวน docs ที่ตรวจสอบเทียบกับที่คืนค่า)ตรงนี้แหละที่การถกเถียงเรื่อง "SQL vs MongoDB query language" มักสงบลง: ดัชนีที่ชนะคือดัชนีที่ลดงานบนเส้นทางที่แอปของคุณดำเนินจริงๆ
ธุรกรรมไม่ใช่แค่กล่องให้ติ—มันกำหนดว่าความล้มเหลวแบบใดที่แอปของคุณจะทนได้โดยไม่ทำให้ข้อมูลเสียหาย ACID โดยทั่วไปหมายความว่า: การเขียนเป็นแบบทั้งหมดหรือไม่มีเลย (Atomicity), ข้อมูลยังคงถูกต้อง (Consistency), คำขอพร้อมกันจะไม่เห็นงานครึ่งเสร็จ (Isolation), และเมื่อ commit แล้วข้อมูลคงอยู่ข้ามการล้มเหลว (Durability)
PostgreSQL ถูกสร้างรอบๆ ธุรกรรมหลายคำสั่งข้ามหลายตาราง คุณสามารถจำลองเวิร์กโฟลว์อย่าง "สร้างคำสั่งซื้อ → สำรองสต็อก → ตัดบัตร → เขียนบัญชี" เป็นหน่วยงานเดียวได้อย่างปลอดภัย โดยพึ่งพาการรับประกันและฟีเจอร์โต (constraints, foreign keys, triggers) เพื่อบังคับ invariants
สำหรับ concurrency PostgreSQL ใช้ MVCC: ผู้อ่านไม่บล็อกผู้เขียนและในทางกลับกัน และระดับ isolation (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) ให้คุณเลือกได้ว่าต้องการป้องกันความผิดปกติระดับไหน นี่มีความสำคัญสำหรับระบบที่เขียนหนักและมีกฎธุรกิจซับซ้อน
MongoDB ให้ atomicity ระดับเอกสารเดียว โดยค่าเริ่มต้น ซึ่งเหมาะเมื่อคุณฝังข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเก็บการอัพเดตไว้ในเอกสารเดียว นอกจากนี้ยังรองรับ ธุรกรรมข้ามเอกสาร (บน replica sets และ sharded clusters) ที่เปิดทางให้กับเวิร์กโฟลว์สไตล์เชิงสัมพันธ์—แต่มีค่าใช้จ่ายและข้อจำกัดเชิงปฏิบัติ (ขนาด/เวลาของธุรกรรม, งานล็อก/ประสานมากขึ้น)
ความสอดคล้องใน MongoDB ปรับได้ผ่าน read concern และ write concern แอปหลายแห่งใช้ "majority" สำหรับการเขียนและการอ่านที่เหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงการ rollback หลัง failover
การดำเนินการหลายเอนทิตีคือที่ที่ความต่างปรากฏ:
ถ้าเวิร์กโฟลว์หลักของคุณพึ่งพา invariant หลายระเบียนภายใต้ concurrency สูง PostgreSQL มักจะรู้สึกง่ายกว่า ถ้าคุณเก็บการอัพเดตสำคัญไว้ภายในเอกสาร (หรือยอมรับการคืนสภาพอย่าง eventual reconciliation) MongoDB จะเหมาะได้อย่างเรียบร้อย
ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่าง MongoDB และ PostgreSQL มักไม่ใช่เรื่อง "เอนจินเร็วกว่า" แต่เป็นว่ารูปแบบข้อมูลของคุณสอดคล้องกับรูปแบบการเข้าถึงแค่ไหน—และฐานข้อมูลต้องทำงานเท่าไรต่อคำขอ
ระบบอ่านหนักให้ผลดีเมื่อออกแบบเพื่อลดรอบการติดต่อและงานหนักฝั่งเซิร์ฟเวอร์ MongoDB อาจเร็วมากเมื่อคำขอตรงกับการดึงเอกสารเดียว (หรือช่วงดัชนีแคบ) และเอกสารไม่ใหญ่เกินไป
ระบบเขียนหนักมักคอขวดที่การบำรุงรักษาดัชนี การขยายการเขียน และการตั้งค่าความทนทาน PostgreSQL ทำงานได้ดีมากกับแถวแคบ ดัชนีที่เลือกอย่างระมัดระวัง และการเขียนแบบแบตช์ MongoDB ก็เก่งกับรูปแบบที่เป็น append แต่เอกสารใหญ่ที่อัพเดตในที่ๆ บ่อยอาจมีต้นทุนสูง
เวิร์กโหลดผสมเปิดเผย contention: การอัพเดตที่แตะดัชนีร้อน, แรงกดล็อก, และการไล่แคช ในที่นี้ทั้งสองจะได้ประโยชน์จากการลด "งานเกินความจำเป็นต่อคำขอ" (ดัชนีที่ไม่จำเป็น, การโปรเจ็กต์ฟิลด์กว้าง, คิวรี่ที่เกินความจำเป็น)
พฤติกรรม latency p99 มักถูกครอบงำโดยคำสั่งช้าที่สุด ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย Throughput ขึ้นกับว่าฐานข้อมูลใช้ CPU, RAM, และ I/O อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้ concurrency
การ benchmark อย่างเป็นธรรมให้รักษา:
Joins vs การดึงเอกสาร: JOIN ของ PostgreSQL มีพลังแต่แพงเมื่อขนาดโตหากไม่มีคีย์ join และ predicate ที่เลือกได้ดี MongoDB หลีกเลี่ยง joins เมื่อฝัง แต่แลกด้วยเอกสารใหญ่และข้อมูลซ้ำ
ขนาดเอกสาร/แถว: ประสิทธิภาพ MongoDB ลดลงเมื่อเอกสารใหญ่และคำสืบค้นต้องการเพียงส่วนเล็กๆ ของฟิลด์ ใน PostgreSQL แถวกว้างและ JSONB ขนาดใหญ่ก็เพิ่ม I/O และแรงกด RAM
การบำรุงรักษาดัชนี: ดัชนีเพิ่มเติมช่วยอ่าน—จนกระทั่งทำร้ายการเขียน ทั้งสองระบบจ่ายต้นทุนต่อการเขียนเพื่ออัพเดตดัชนีแต่ละตัว ดังนั้นเก็บดัชนีไว้กับรูปแบบคำสืบค้นจริงเท่านั้น
สร้าง harness เล็กๆ ที่เล่นซ้ำ top 5–10 endpoints หรือคำสืบค้นของคุณด้วย concurrency และการแจกแจงข้อมูลที่สมจริง เริ่มจาก baseline แล้วเปลี่ยนทีละอย่าง (ชุดดัชนี, การฝังเอกสาร, JSONB vs ตาราง normalized) เก็บ checklist ใน repo แล้ว iterate—อย่าเชื่อ benchmark เชิง single-query ที่สังเคราะห์ขึ้นมา
เริ่มจากการจับคู่ว่าฐานข้อมูลไหนเหมาะกับงานและทีมของคุณ:
ถ้าส่วนต่างๆ ของระบบมีความต้องการต่างกัน ให้ถือว่าแนวทางผสม (hybrid) เป็นทางเลือกที่ถูกต้องได้
แนวปฏิบัติทั่วไป:
แล้วตรวจสอบด้วยคำสืบค้นและรูปแบบการอัพเดตจริงของคุณ
MongoDB เก็บวัตถุซ้อนอย่างเป็นธรรมชาติ ทำให้การอ่านครั้งเดียวคืน aggregate ทั้งก้อน (เช่น คำสั่งซื้อพร้อมไอเท็ม) ได้ลดการเรียกหลายครั้งลง ซึ่งช่วยให้พัฒนาเร็วขึ้นในช่วงแรก
ข้อแลกเปลี่ยนคือการทำซ้ำของข้อมูลและการอัพเดตที่ซับซ้อนขึ้น—โดยเฉพาะเมื่อต้องแก้ข้อมูลเดียวกันในหลายเอกสาร
PostgreSQL บังคับความถูกต้องในระดับฐานข้อมูล:
CHECK และ UNIQUE ป้องกันสถานะที่ไม่ถูกต้องสิ่งเหล่านี้ช่วยลดโอกาสที่ข้อมูลไม่สอดคล้องจะหลุดเข้ามาจากเส้นทางโค้ดที่พลาด และทำให้กฎธุรกิจที่มีการใช้งานพร้อมกันหนักๆ เข้าใจได้ง่ายขึ้นในระยะยาว
ได้ — JSONB มักเป็น “เส้นทางกลาง” รูปแบบที่ใช้กันบ่อยคือ:
JSONBวิธีนี้รักษาความสัมพันธ์เชิงสัมพันธ์ในขณะที่ยังรองรับฟิลด์ที่ยืดหยุ่นได้
PostgreSQL ให้ JOIN เป็นเครื่องมือสำคัญและมักใช้งานได้สะดวกกว่าในการสืบค้นข้ามเอนทิตีแบบ ad-hoc
MongoDB มักหลีกเลี่ยง JOIN ด้วยการฝังข้อมูล เมื่อจำเป็นต้องเชื่อมข้ามคอลเล็กชัน สามารถใช้ $lookup ใน aggregation ได้ แต่มักจะไม่สะดวกหรือคาดเดาได้เท่ากับ JOIN ในระบบสัมพันธ์เมื่อขนาดโตขึ้น
ถ้าการรายงานแบบ BI และการสืบค้นสำรวจเป็นข้อกำหนดหลัก PostgreSQL มักได้เปรียบเพราะ:
MongoDB ทำงานได้ดีเมื่อรายงานสอดคล้องกับขอบเขตเอกสาร แต่การวิเคราะห์ข้ามหลายเอนทิตีมักต้องทำ pipeline มากขึ้นหรือ ETL
PostgreSQL ถูกออกแบบมาเป็นระบบที่ให้ความสำคัญกับธุรกรรม: เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ ACID ข้ามหลายคำสั่งและหลายตาราง (เช่น สร้างคำสั่งซื้อ → สำรองสต็อก → ตัดบัตร → บันทึกบัญชี)
MongoDB มี atomicity ระดับเอกสารเดียวโดยค่าเริ่มต้น (เหมาะเมื่อฝังข้อมูล) และรองรับธุรกรรมข้ามเอกสารเมื่อจำเป็น—แต่มีค่าใช้จ่ายและข้อจำกัดทางปฏิบัติ หากข้อบังคับหลักของคุณข้ามหลายระเบียนในสภาวะ concurrency สูง PostgreSQL มักจะรู้สึกง่ายกว่า
ใช้คำสืบค้นจริงของคุณและดูแผนคำสั่ง:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) เพื่อตรวจสอบ sequential scans, การประมาณจำนวนแถวผิดพลาด, และ sorts ที่แพงexplain() และเปรียบเทียบ docs examined เทียบกับ returnedในทั้งสองระบบ ดัชนีเชิงประกอบ (compound indexes) และความเลือกได้ (selectivity) สำคัญมาก และดัชนีมากเกินไปจะทำให้การเขียนแย่ลง
ได้ และเป็นเรื่องปกติ แบ่งความรับผิดชอบแบบปฏิบัติได้คือ:
เพื่อให้มันจัดการได้ ให้กำหนดแหล่งความจริงเดียวต่อเอนทิตี ใช้ ID คงที่ และซิงค์ผ่านรูปแบบเช่น outbox/events. ถ้าคุณวางแผนการเปลี่ยนหรือเพิ่ม store ให้ใช้ checklists เช่นข้อความ " /blog/database-migration-checklist " เพื่อจัดโครงงานการย้ายข้อมูล