MongoDB กับ PostgreSQL: เลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสมในปี 2026

วิธีคิดเมื่อเปรียบเทียบนี้

การตัดสินใจไม่ใช่เรื่อง "อันไหนดีที่สุด?" — แต่เป็น "ระบบไหนเหมาะกับงานและทีมนี้ที่สุด?" MongoDB และ PostgreSQL ต่างก็เป็นฐานข้อมูลที่โตแล้วและถูกใช้งานอย่างกว้างขวาง แต่แต่ละตัวมีค่าเริ่มต้นที่ต่างกัน: MongoDB เอื้อต่อข้อมูลรูปแบบเอกสารที่ยืดหยุ่นและการพัฒนาที่เร็ว ส่วน PostgreSQL เน้นการแบบจำลองเชิงสัมพันธ์, ความสามารถของ SQL, และการรับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลที่เข้มแข็ง

เริ่มจากรูปร่างของแอป

การเลือกมีความหมายที่สุดเมื่อเวิร์กโหลดของคุณโน้มไปทางใดทางหนึ่งมาก:

• เนื้อหาและแคตาล็อกสินค้า (แอตทริบิวต์ซ้อน, ฟิลด์ที่เปลี่ยนบ่อย, รูปร่างเรคอร์ดที่หลากหลาย)
• ข้อมูลหลักของ SaaS (บัญชี, การเรียกเก็บเงิน, สิทธิ์, บันทึกตรวจสอบ, ความสัมพันธ์ many-to-many)
• งานวิเคราะห์และรายงาน (ตัวกรองซับซ้อน, การกลุ่ม, คำถาม ad-hoc)
• สตรีมเหตุการณ์และกิจกรรม (อัตราเขียนสูง, คำถามตามเวลา, นโยบายการเก็บข้อมูล)

โมเดลเชิงความคิดที่มีประโยชน์: ถ้าข้อมูลของคุณโดยธรรมชาติเหมือน "ชุดเอนทิตีที่มีความสัมพันธ์" PostgreSQL มักจะเหมาะกว่า ถ้าข้อมูลโดยธรรมชาติเหมือน "คอลเลกชันของเรคอร์ดที่สมบูรณ์ในตัวและรูปทรงเปลี่ยนได้" MongoDB จะช่วยลดแรงเสียดทาน—โดยเฉพาะช่วงแรก

ใช้เกณฑ์การประเมินเดียวกันอย่างสม่ำเสมอ

เพื่อให้การเปรียบเทียบใช้งานได้ ให้ประเมินทั้งสองตัวตามคำถามเดียวกัน:

• ความเหมาะสมของแบบจำลองข้อมูล: เอกสาร vs ตาราง; รูปร่างเปลี่ยนบ่อยแค่ไหน
• ความต้องการการสืบค้น: joins, aggregations, search, รายงาน
• ความสมบูรณ์: ข้อจำกัด, กฎการอ้างอิง, และการตรวจสอบความถูกต้องที่คาดหวัง
• ความสอดคล้อง/ธุรกรรม: ความล้มเหลวแบบใดที่คุณต้องทนได้—และแบบใดที่รับไม่ได้
• ปัจจัยด้านประสิทธิภาพ: แบบการอ่าน, แบบการเขียน, ดัชนี, จุดร้อน
• การขยาย/ความพร้อมใช้งาน: การทำสำเนา, พฤติกรรม failover, ความซับซ้อนในการปฏิบัติการ
• ทักษะทีม: ความชำนาญ SQL, เครื่องมือ, วินัยการย้ายข้อมูล

สมมติว่า "ทั้งคู่" เป็นทางเลือก

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

แบบจำลองข้อมูล: เอกสารกับตาราง

ในระดับแบบจำลองข้อมูล MongoDB และ PostgreSQL ชวนให้คิดต่างกันเกี่ยวกับ "รูปร่าง" ของแอปของคุณ MongoDB เป็นฐานข้อมูลเอกสาร: เก็บเอกสาร JSON-like ที่มีตัวเองครบถ้วนในคอลเลกชัน ส่วน PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์: เก็บแถวในตาราง เชื่อมกันด้วยคีย์ และสืบค้นข้ามความสัมพันธ์เหล่านั้น

ข้อมูลถูกแทนอย่างไร

ใน MongoDB เรคอร์ดตัวอย่างอาจฝังข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ตรงๆ:

• คอลเลกชัน orders
  • เอกสารหนึ่งฉบับประกอบด้วยคำสั่งซื้อพร้อมอาร์เรย์ของ line items และที่อยู่จัดส่ง

สิ่งนี้สอดคล้องดีกับข้อมูลเชิงลำดับชั้นหรือ "aggregate" ที่คุณมักจะดึงวัตถุทั้งก้อนพร้อมกัน

ใน PostgreSQL คุณมักจะแยกเป็นหลายตาราง:

• orders (หนึ่งแถวต่อคำสั่งซื้อ)
• order_items (หลายแถวต่อคำสั่งซื้อ)
• addresses (ตารางแยกถ้าจำเป็น)

โครงสร้างนี้โดดเด่นเมื่อคุณต้องการความสัมพันธ์ที่สอดคล้องและการ join บ่อยๆ เช่น การรายงานข้ามลูกค้า สินค้า และคำสั่งซื้อ

ความยืดหยุ่นของสคีมา vs การบังคับใช้

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

จุดที่แต่ละโมเดลมักเด่น

MongoDB มักจะเหมาะกับวัตถุซ้อน เพย์โหลดเหตุการณ์ และข้อมูลเนื้อหาที่อ่านทั้งก้อน ส่วน PostgreSQL ยอดเยี่ยมเมื่อต้องให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์ การ join บ่อย และกฎความสมบูรณ์เป็นส่วนหนึ่งของโมเดล ไม่ใช่แค่โค้ดฝั่งแอป

การสืบค้น: SQL, Aggregations, และ Joins

การสืบค้นคือที่ที่ความรู้สึกประจำวันของ MongoDB กับ PostgreSQL แตกต่างกันชัดเจน: PostgreSQL ปรับแต่งสำหรับการดำเนินการเชิงเซตข้ามตาราง ขณะที่ MongoDB ปรับแต่งสำหรับการทำงานกับเอกสารที่ซ้อนและรูปร่างตามแอป

SQL vs โมเดล query + aggregation ของ MongoDB

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

Joins: joins เชิงสัมพันธ์ vs การฝังและ $lookup

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

รายงานและการวิเคราะห์ ad-hoc

PostgreSQL มักชนะสำหรับงานแบบ BI: คำถาม ad-hoc, joins สำรวจ, และการรายงานข้ามหลายเอนทิตีเป็นเรื่องตรงไปตรงมา และเครื่องมือ analytics ส่วนใหญ่รองรับ SQL โดยตรง

MongoDB รองรับการรายงานได้ โดยเฉพาะถ้ารายงานสอดคล้องกับขอบเขตเอกสาร แต่การวิเคราะห์ข้ามเอนทิตีมักต้องทำ pipeline มากขึ้น (หรือ ETL ไปยังระบบคอลัมน์/warehouse)

การสนับสนุนไดรเวอร์และประสบการณ์นักพัฒนา

ทั้งสองมีไดรเวอร์ที่โตแล้ว แต่ "ความรู้สึก" ต่างกัน PostgreSQL ได้เปรียบจากระบบนิเวศเครื่องมือ SQL ขนาดใหญ่ ORMs และตัววิเคราะห์คำสั่ง MongoDB อาจให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติกว่าในโค้ดเมื่อออบเจ็กต์โดเมนของคุณเป็น JSON-like อยู่แล้ว—จนกว่าเรื่องความสัมพันธ์และการรายงานจะโตขึ้น

การออกแบบสคีมาและความสมบูรณ์ของข้อมูล

การออกแบบสคีมาเป็นที่ที่ MongoDB และ PostgreSQL ต่างกันมาก: MongoDB ช่วยให้ขึ้นรูปข้อมูลเหมือนออบเจ็กต์แอป ส่วน PostgreSQL ช่วยให้ขึ้นรูปข้อมูลเหมือนชุดข้อเท็จจริงที่สัมพันธ์กัน

การทำ normalization vs การฝัง (และทำไมมันสำคัญ)

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

ความต้องการที่เปลี่ยนและการเปลี่ยนสคีมา

เมื่อความต้องการเปลี่ยน—เช่น เพิ่มหลายที่อยู่จัดส่ง, แนะนำฟิลด์ภาษีที่เป็นทางเลือก หรือรองรับแอตทริบิวต์สินค้าใหม่—เอกสารยืดหยุ่นของ MongoDB รับฟิลด์ใหม่ได้โดยไม่ต้อง migration มากนัก

PostgreSQL ก็พัฒนาได้อย่างราบรื่นเช่นกัน แต่การเปลี่ยนชัดเจน: ALTER TABLE, การ backfill, และการค่อยๆ บีบข้อจำกัดทีมหลายแห่งใช้วิธี "nullable ก่อน แล้วบังคับทีหลัง" เพื่อส่งมอบเร็วโดยไม่เสียความสมบูรณ์ในระยะยาว

ข้อจำกัด vs การตรวจสอบในแอป

Guardrails ในตัวของ PostgreSQL (foreign keys, CHECK, unique constraints) ป้องกันไม่ให้สถานะไม่ดีเข้ามาในฐานข้อมูล

MongoDB มักพึ่งการตรวจสอบในแอปมากกว่า แม้ว่า JSON Schema validation จะมีความสามารถ ความแตกต่างสำคัญคือวัฒนธรรม: PostgreSQL ส่งเสริมการบังคับใช้ invariant แบบรวมศูนย์ ขณะที่ทีม MongoDB มักบังคับในเส้นทางโค้ดและชุดทดสอบ

กับดักการออกแบบที่พบบ่อย

การฝังมากเกินไปนำไปสู่เอกสารขนาดใหญ่ จุดร้อน (many writes ไปที่เอกสารเดียว) และการอัพเดตแบบบางส่วนที่ยุ่งยาก การ normalized มากเกินไปนำไปสู่ joins ที่เกินจำเป็น API ที่ซับซ้อน และความประหลาดใจด้านประสิทธิภาพ

กฎง่ายๆ ในทางปฏิบัติ: ฝังข้อมูลที่เปลี่ยนพร้อมกัน; อ้างอิงข้อมูลที่เปลี่ยนแยกกัน

การทำดัชนีและความสามารถด้านการค้นหา

ดัชนีคือจุดที่การถกเถียง MongoDB vs PostgreSQL มักลงสู่เชิงปฏิบัติ: ฐานข้อมูลที่ "ดีที่สุด" มักเป็นอันที่ตอบคำถามที่พบบ่อยของคุณด้วยความหน่วงที่คาดเดาได้

ประเภทดัชนีหลักและงานที่เหมาะ

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

ดัชนีประกอบ, ความเลือกได้, และรูปแบบคำสืบค้นจริง

ทั้งสองระบบพึ่งพา compound indexes ไม่น้อย แนวคิดหลักเหมือนกัน: ทำดัชนีฟิลด์ที่คุณกรองพร้อมกันเพื่อให้เอนจินลดชุดผลได้เร็ว

• ใน PostgreSQL ลำดับของคอลัมน์มีความสำคัญ; ใช้คอลัมน์ที่มี selectivity สูงนำหน้าเมื่อเป็นไปได้ ดัชนีแบบ partial สามารถได้ผลดีเมื่อคุณกรองบ่อย (เช่น WHERE status = 'active')
• ใน MongoDB ลำดับของ compound index ก็สำคัญ โดยเฉพาะเมื่อผสม equality, range, และ sort กับกัน กับดักทั่วไปคือการทำดัชนีฟิลด์ที่ไม่ค่อยมีความเลือกได้—ดัชนีที่แมทช์ครึ่งคอลเลกชันจะไม่รู้สึกว่ารวดเร็ว

การค้นหาข้อความ: พื้นฐานในตัว vs เครื่องมือค้นหาเฉพาะทาง

ทั้งสองฐานข้อมูลมีความสามารถ full-text ในตัว แต่ควรมองว่าเป็น "พอใช้" สำหรับประสบการณ์การค้นหาธรรมดา

• PostgreSQL full-text search โตแล้วและจับคู่กับดัชนี GIN ได้ดี
• MongoDB text indexes ทำงานสำหรับการค้นหาคำหลักตรงไปตรงมา แต่มีข้อจำกัดในการจัดอันดับ การจัดการภาษา และตัววิเคราะห์ขั้นสูง

ถ้าการค้นหาเป็นฟีเจอร์หลักของผลิตภัณฑ์ (relevance ซับซ้อน, autocomplete, faceting หนัก) มักจะสะอาดกว่าที่จะใช้ search engine เฉพาะทางและผสานมันเข้าด้วยกัน มากกว่าจะยืดฐานข้อมูลให้เกินขอบเขตความสะดวกของมัน

วัดด้วยคำสืบค้นจริงของคุณ (อย่าเดา)

สำหรับ ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพ ให้ยืนยันกลยุทธ์ดัชนีด้วยแผนคำสืบค้นจริง

• PostgreSQL: ใช้ EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) และดูหา sequential scans, การประมาณ row counts ผิดพลาด, และ sorts ที่แพง
• MongoDB: ใช้ explain() และดู stage output (การใช้งานดัชนี, จำนวน docs ที่ตรวจสอบเทียบกับที่คืนค่า)

ตรงนี้แหละที่การถกเถียงเรื่อง "SQL vs MongoDB query language" มักสงบลง: ดัชนีที่ชนะคือดัชนีที่ลดงานบนเส้นทางที่แอปของคุณดำเนินจริงๆ

ธุรกรรมและการรับประกันความสอดคล้อง

ธุรกรรมไม่ใช่แค่กล่องให้ติ—มันกำหนดว่าความล้มเหลวแบบใดที่แอปของคุณจะทนได้โดยไม่ทำให้ข้อมูลเสียหาย ACID โดยทั่วไปหมายความว่า: การเขียนเป็นแบบทั้งหมดหรือไม่มีเลย (Atomicity), ข้อมูลยังคงถูกต้อง (Consistency), คำขอพร้อมกันจะไม่เห็นงานครึ่งเสร็จ (Isolation), และเมื่อ commit แล้วข้อมูลคงอยู่ข้ามการล้มเหลว (Durability)

PostgreSQL: “ธุรกรรมมาก่อน”

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: ตัวเลือกที่แข็งแกร่ง แต่มีผลต่อการออกแบบ

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

กรณีขอบที่ต้องวางแผน

การดำเนินการหลายเอนทิตีคือที่ที่ความต่างปรากฏ:

• MongoDB: การอัพเดตข้ามเอกสารเป็นไปได้ แต่หลายทีมชอบรูปแบบเช่นการฝัง, การเขียน idempotent, และการกระทำชดเชย
• PostgreSQL: invariant ข้ามหลายตารางและการอัพเดตซับซ้อนเป็นเรื่องปกติ และข้อจำกัดช่วยจับความผิดพลาดตั้งแต่ต้น

ถ้าเวิร์กโฟลว์หลักของคุณพึ่งพา invariant หลายระเบียนภายใต้ concurrency สูง PostgreSQL มักจะรู้สึกง่ายกว่า ถ้าคุณเก็บการอัพเดตสำคัญไว้ภายในเอกสาร (หรือยอมรับการคืนสภาพอย่าง eventual reconciliation) MongoDB จะเหมาะได้อย่างเรียบร้อย

ประสิทธิภาพ: ปัจจัยที่มักขับเคลื่อนความเร็ว

ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่าง MongoDB และ PostgreSQL มักไม่ใช่เรื่อง "เอนจินเร็วกว่า" แต่เป็นว่ารูปแบบข้อมูลของคุณสอดคล้องกับรูปแบบการเข้าถึงแค่ไหน—และฐานข้อมูลต้องทำงานเท่าไรต่อคำขอ

รูปร่างของเวิร์กโหลด: อ่านหนัก เขียนหนัก ผสม

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)

ความหน่วง vs ปริมาณงาน (และวิธี benchmark อย่างเป็นธรรม)

พฤติกรรม latency p99 มักถูกครอบงำโดยคำสั่งช้าที่สุด ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย Throughput ขึ้นกับว่าฐานข้อมูลใช้ CPU, RAM, และ I/O อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้ concurrency

การ benchmark อย่างเป็นธรรมให้รักษา:

• ขนาดชุดข้อมูลเท่ากัน (รวมดัชนี) เทียบกับ RAM
• การตั้งค่าความทนทาน/ความสอดคล้องที่เทียบเคียงได้ (fsync, journaling, synchronous replication)
• ความหมายของคำสืบค้นที่เท่าเทียม (โดยเฉพาะเรื่อง joins vs embedded reads)

ปัจจัยขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่พบบ่อย

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 load test แบบเล็กที่แทนของจริง

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