MongoDB ile PostgreSQL'i veri modelleme, sorgulama, indeksleme, ölçeklenme, işlemler ve operasyonel gereksinimler açısından karşılaştırarak uygulamanız için en uygun veritabanını seçin.
Karar “hangisi en iyi?” değildir—karar “hangi sistem bu iş yüküne ve ekibe en iyi uyuyor?” olmalıdır. MongoDB ve PostgreSQL her ikisi de olgun ve yaygın kullanılan veritabanlarıdır, ama varsayılan optimizasyonları farklıdır: MongoDB esnek belge şeklindeki veriler ve hızlı yineleme için, PostgreSQL ise ilişkisel modelleme, SQL ifade gücü ve güçlü bütünlük garantileri için optimize eder.
Seçim en çok iş yükünüz güçlü bir yönde eğildiğinde önem kazanır:
Faydalı bir zihinsel model: verileriniz doğal olarak ilişkilerle bağlı bir varlık seti ise PostgreSQL genellikle daha basit bir uyum sağlar. Verileriniz doğal olarak şekli değişen, kendi içinde tamamlanmış kayıtlar koleksiyonu ise MongoDB özellikle erken aşamada sürtünmeyi azaltabilir.
Bu karşılaştırmayı pratik tutmak için her iki seçeneği aynı sorular üzerinden değerlendirin:
Birçok ekip poliglot kalıcılık kullanır: sistemin kayıt verileri için PostgreSQL ve içerik/önbellek-benzeri okuma modelleri veya olay-ağır özellikler için MongoDB. Amaç, sistemin en önemli parçalarında daha az ödün vermek—ideoloji değil pragmatizm.
Yeni servisleri hızlı oluşturuyorsanız, sizi erken kilitlemeyecek bir platform ve mimari seçmek de yardımcı olabilir. Örneğin Koder.ai (sohbetten tam yığın uygulamalar üreten bir vibe-coding platformu) React + Go + PostgreSQL yığınına varsayılan olarak başlar; bu, işlemsel sistemler için sağlam bir “güvenli varsayılan” olabilir ve gereksinimler esnek olduğunda JSONB ile yarı yapılandırılmış alanlara izin verir.
Veri modeli düzeyinde MongoDB ve PostgreSQL uygulamanızın “şekli” hakkında farklı düşünme yollarını teşvik eder. MongoDB belge veritabanıdır: koleksiyonlarda JSON-benzeri kendine yeten belgeler saklarsınız. PostgreSQL ilişkisel veritabanıdır: satırları tablolarda saklar, anahtarlarla ilişkilendirir ve bu ilişkiler üzerinden sorgularsınız.
MongoDB'de tipik bir kayıt ilişkili veriyi doğrudan gömebilir:
orders koleksiyonu
Bu, genellikle bütün nesneyi bir kerede getirdiğiniz hiyerarşik veya “aggregate” verilere iyi uyar.
PostgreSQL'de bunu genellikle normalize edersiniz:
orders (her sipariş için bir satır)order_items (her sipariş için birçok satır)addresses (isteğe bağlı ayrı bir tablo)Bu yapı, müşteriler, ürünler ve siparişler arasında raporlama gibi durumlarda tutarlı ilişkiler ve sık join'ler gerektiğinde avantaj sağlar.
MongoDB varsayılan olarak esnektir: aynı koleksiyondaki belgeler farklı alanlara sahip olabilir. Bu yinelemeyi hızlandırabilir, ama doğrulama kuralları ve disiplin eklemezseniz tutarsız şekillerin kolayca kaymasına izin verir.
PostgreSQL sütun tipleri, kısıtlar ve yabancı anahtarlarla yapıyı zorunlu kılar. Değişiklikler migration gerektirir, ama veri bütünlüğü için güçlü korumalar sağlar.
Orta yol var: PostgreSQL'in JSONB sütunu yarı yapılandırılmış veriyi ilişkisel tablo içinde saklamanıza izin verir. Birçok ekip kararlı alanları (ID'ler, zaman damgaları, durum) normal sütunlarda tutar ve JSONB'yi gelişen öznitelikler için kullanır—bu, ilişkisel bütünlüğü korurken değişime izin verir.
MongoDB iç içe nesneler, olay gövdeleri ve genelde bütün halinde okunan içerik-benzeri veriler için doğal hissettirir. PostgreSQL join'lerin birinci sınıf olduğu, ilişkilerin önemli olduğu ve kısıtların modelin parçası olduğu durumlarda üstünlük gösterir.
Sorgulama, MongoDB ile PostgreSQL arasındaki günlük kullanım farkının en belirgin olduğu yerdir: PostgreSQL set-temelli işlemleri tablo çapında optimize ederken, MongoDB iç içe, uygulama-şeklindeki belgelerle çalışmayı kolaylaştırır.
PostgreSQL'in SQL'i deklaratiftir ve bileşenlidir: sonucu tanımlarsınız, planlayıcı nasıl alınacağını belirler. Bu, karmaşık filtreleme, gruplama, window fonksiyonları, CTE'ler ve çok adımlı dönüşümler değiştiğinde işleri daha doğal hale getirir.
MongoDB tipik olarak basit alımlar için find sorgularını ve dönüşümler için Aggregation Pipeline'ı kullanır (filter → project → group → sort vb.). Pipeline ifade gücü yüksek olabilir ama daha prosedürel bir yapıya sahiptir—sıra önemlidir—ve çok karmaşık pipeline'lar tek bir SQL ifadesinden daha zor anlaşılabilir olabilir.
PostgreSQL join'leri birinci sınıftır. Veriyi normalize edebilir ve sorgulama şeklini değiştirmeden tablolar arası join yapabilirsiniz; takas düşünülmesi gereken join kardinalitesi, indeksler ve bazen sorgu tuning'idir.
MongoDB, ilişkili veriler sıkça birlikte okunuyorsa onları gömme eğilimindedir (ör. satır öğeleri gömülü bir sipariş). Bu, join'leri ortadan kaldırabilir ve okumaları basitleştirebilir. Dezavantajı çoğaltma ve daha karmaşık güncellemelerdir.
Çap-collection ilişkisi gerektiğinde MongoDB agregasyonlarda $lookup sunar. İşe yarar ama genelde iyi indekslenmiş ilişkisel join'ler kadar ergonomik veya ölçeklenebilir değildir ve sizi daha büyük, karmaşık pipeline'lara iteleyebilir.
PostgreSQL BI iş yüklerinde genelde üstün: ad-hoc sorgular, keşif join'leri ve birçok varlık arasında raporlama kolaydır; ayrıca çoğu analitik araç SQL'i doğal olarak destekler.
MongoDB, raporlar belge sınırlarıyla uyumluysa raporlama yapabilir, ama çok varlıklı analiz genelde daha fazla pipeline işi veya bir data warehouse/kolonlu sisteme ETL gerektirir.
Her iki sistemin de olgun sürücüleri vardır, ama hisleri farklıdır. PostgreSQL büyük bir SQL araç ekosisteminden faydalanır; ORM'ler ve sorgu analiz araçları bolluktur. MongoDB, alan nesneleriniz zaten JSON benzeri ise kod içinde daha doğal gelebilir—ta ki ilişkiler ve raporlama ihtiyaçları büyüyene kadar.
Şema tasarımı MongoDB ve PostgreSQL'in günlük kullanımda en farklı hissettirdiği alandır: MongoDB uygulama nesnelerinizi şekillendirmeyi kolaylaştırırken, PostgreSQL ilişkisel gerçekleri şekillendirmeyi kolaylaştırır.
PostgreSQL'de normalizasyon varsayılandır: varlıkları tablolara bölersiniz ve yabancı anahtarlarla bağlarsınız. Bu çoğaltmayı azaltır ve varlıklar arası güncellemeleri daha güvenli hale getirir (müşteri adını bir kez değiştirin).
MongoDB'de gömme yaygındır: ilişkili veriyi tek bir belgede saklarsınız, böylece tek seferde geri alabilirsiniz. Örneğin bir sipariş belgesi satır öğelerini gömebilir.
Takas güncelleme ve tutarlılık maliyetidir. Gömme referans veriyi (ürün başlığı, fiyat anlık görüntüsü) çoğaltabilirken, ağır normalizasyon çok fazla join'e ve daha karmaşık sorgulara yol açabilir.
Gereksinimler değiştiğinde—ör. birden fazla gönderim adresi eklemek, isteğe bağlı vergi alanları eklemek veya yeni ürün özniteliklerini desteklemek—MongoDB'nin esnek belgeleri yeni alanları daha az önceden migration gerektirmeden alabilir.
PostgreSQL de sorunsuz evrilebilir ama değişiklikler açıktır: ALTER TABLE, backfill ve zamanla kısıtların sıkılaştırılması. Birçok ekip hızlı göndermek için önce nullable yapıp sonra kısıtlamak yolunu kullanır.
PostgreSQL'in yerleşik korumaları (yabancı anahtarlar, CHECK, unique) kötü durumların veritabanına girmesini önler.
MongoDB daha çok uygulama doğrulamasına dayanır, ancak JSON Schema doğrulaması mevcuttur. Fark kültürel: PostgreSQL invariants'ı merkezde zorlamayı teşvik eder; MongoDB ekipleri genelde bunları kod yollarında ve testlerde zorlar.
Aşırı gömme çok büyük belgelere, sıcak noktalara (tek bir belgeye çok yazma) ve karmaşık kısmi güncellemelere yol açar. Aşırı normalize etme ise aşırı join'ler, konuşkan API'ler ve performans sürprizleri doğurabilir.
Pratik bir kural: birlikte değişen veriyi gömün; bağımsız değişen veriye referans verin.
İndeksler, MongoDB vs PostgreSQL tartışmasının sıkça pratiğe döküldüğü yerdir: “en iyi” veritabanı sıklıkla en yaygın sorgularınızı öngörülebilir gecikmeyle yanıtlayabilen veritabanıdır.
PostgreSQL varsayılan olarak B-tree indeksleri kullanır; bu, eşitlik, aralıklar ve sıralama gibi geniş bir iş yükünü karşılar. Erişim desenleri değiştiğinde daha özel seçenekler de vardır: GIN (dizi ve full-text için, genellikle PostgreSQL JSONB ile birlikte), GiST/SP-GiST (coğrafi ve bazı özel tipler) ve BRIN (büyük, doğal sıralı tablolar için, ör. zaman serileri).
MongoDB de yaygın arama ve sıralama için B-tree-benzeri indekslere dayanır; ek olarak sık karşılaşacağınız türler: diziler için multikey indeksler, coğrafi sorgular için 2dsphere ve temel tam metin arama için text indeksleri.
Pratik çerçeve: PostgreSQL farklı veri tipleri ve operatörler için daha fazla “indeks ilmeği” sunar; MongoDB ise iç içe alanlara güçlü indeks desteğiyle belgeye esnek erişim desenlerini vurgular.
Her iki sistem de bileşik indekslere yoğun şekilde dayanır. Temel fikir aynı: filtrelediğiniz alanları birlikte indexleyerek motorun sonuçları erken daraltmasını sağlamaktır.
WHERE status = 'active').Her iki veritabanı da yerleşik tam metin yetenekleri sunar, ama bunları basit arama deneyimleri için “yeterli” olarak görmek en sağlıklısıdır.
Arama birincil ürün özelliği ise (karmaşık alaka, otomatik tamamlama, ağır facet'ler), genellikle özel bir arama motorunu entegre etmek daha temiz olur.
Performans değerlendirmeleri için indeks stratejilerinizi gerçek sorgu planlarıyla doğrulayın.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) kullanın ve sıralı taramaları, yanlış tahmin edilen satır sayısını ve pahalı sıralamaları izleyin.explain() kullanın ve aşama çıktısına bakın (indeks kullanımı, incelenen belge vs döndürülen belge).Burada “SQL vs MongoDB sorgu dili” tartışmaları çoğunlukla yatışır: kazanan indeks, uygulamanızın gerçekten çalıştırdığı yol üzerindeki işi azaltandır.
İşlemler sadece bir onay kutusu değildir—uygulamanızın hangi hata türlerini düzeltmeden atlatabileceğini ve hangilerini atlatamayacağını tanımlar. ACID genellikle şu anlamlara gelir: yazmalar ya hep ya hiç yapılır (Atomicity), veri geçerli kalır (Consistency), eşzamanlı istekler yarım kalmış işleri görmez (Isolation) ve commit edildikten sonra veri çökmelere karşı kalıcıdır (Durability).
PostgreSQL çoklu ifade, çoklu tablo işlemleri etrafında inşa edilmiştir. “sipariş oluştur → stok rezerve et → ödeme al → defter kaydı yaz” gibi iş akışlarını tek bir birim olarak güvenle modelleyebilirsiniz; güçlü garantiler ve olgun özellikler (kısıtlar, yabancı anahtarlar, trigger'lar) invariant'ları zorlamaya yardımcı olur.
Eşzamanlılık için PostgreSQL MVCC kullanır: okuyucular yazıcıları engellemez ve tam tersi, ve izolasyon seviyeleri (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) hangi anomali önleme düzeyine ihtiyacınız olduğunu seçmenizi sağlar. Bu, karmaşık iş kurallarına sahip yazma-ağır sistemler için önemlidir.
MongoDB varsayılan olarak tek belge düzeyinde atomiklik sağlar; bu, ilişkili verileri gömdüğünüzde ve güncellemeleri tek belgede tutabildiğinizde idealdir. Ayrıca çok belgeli işlemleri destekler (replica set'ler ve sharded kümelerde), bu da daha ilişkisel tarz iş akışlarına izin verir—ama daha fazla overhead ve pratik kısıtlar getirir (işlem boyutu/zaman sınırları, kilit/koordine olma maliyeti).
MongoDB'de tutarlılık read concern ve write concern ile yapılandırılabilir. Birçok uygulama “majority” yazma ve uygun okuma tercihleri kullanarak failover sonrası rollback'leri önler.
Çok varlıklı işlemler farkın ortaya çıktığı yerdir:
Çekirdek iş akışlarınız eşzamanlılık altında katı, çok kayıtlı invariant'lara dayanıyorsa PostgreSQL genelde daha basit hissedilir. Kritik güncellemeleri bir belgede tutabiliyorsanız (veya sonradan uzlaşmayı tolere edebiliyorsanız) MongoDB temiz bir uyum sağlayabilir.
MongoDB ile PostgreSQL arasındaki performans farkları çoğunlukla “motor hızı”ndan ziyade veri modelinizin erişim deseninize ne kadar uyduğu ve veritabanının istekte ne kadar iş yapmak zorunda kaldığı ile ilgilidir.
Okuma-ağır sistemler round-trip'leri ve sunucu tarafı pahalı işleri en aza indiren tasarımları ödüllendirir. Bir istek tek bir belge alımına (ve belge çok büyük değilse) haritalandığında MongoDB çok hızlı olabilir.
Yazma-ağır sistemler genelde indeks bakımında, yazma amplifikasyonunda ve dayanıklılık ayarlarında tıkanır. PostgreSQL dar satırlar, dikkatle seçilmiş indeksler ve toplu yazmalarla çok iyi performans gösterebilir; MongoDB de ekleme-benzeri desenlerde iyi olabilir ama sık yerinde güncellemeler büyük belgelerde maliyetli hale gelebilir.
Karışık iş yükleri çatışmayı ortaya çıkarır: sıcak indeksleri güncelleyen güncellemeler, kilit baskısı ve önbellek çalkantısı. Burada her iki veritabanı da istekteki “fazladan işi” azaltmaktan (gereksiz indeksler, geniş projeksiyonlar, gereğinden fazla konuşan sorgular) fayda görür.
Düşük p99 gecikme genelde ortalama sorgudan ziyade en yavaş sorgular tarafından domine edilir. Throughput ise veritabanının CPU, bellek ve I/O'yu eşzamanlılık altında ne kadar verimli kullandığına bağlıdır.
Adil benchmark yapmak için:
Join'ler vs belge alımları: PostgreSQL join'leri güçlüdür ama iyi join anahtarları ve seçici predicate'ler olmadan ölçeklendiğinde pahalı olabilir. MongoDB gömme ile join'lerden kaçınır, ama bunun bedeli daha büyük belgeler ve çoğaltılmış veri olabilir.
Belge/satır boyutu: Belgeler büyük olduğunda ve çoğu sorgu yalnızca alanların küçük bir alt kümesini ihtiyaç duyduğunda MongoDB performansı düşebilir. PostgreSQL'de geniş satırlar ve büyük JSONB blob'ları benzer şekilde I/O ve bellek baskısı yaratabilir.
İndeks bakımı: Daha fazla indeks okumalarda yardımcı olur—ta ki yazmaları ezene kadar. Her iki sistem de her yazmada indeks güncelleme maliyeti öder, bu yüzden indeksleri gerçek sorgu desenleriyle sınırlayın.
En sık kullandığınız 5–10 endpoint veya sorguyu gerçekçi eşzamanlılık ve veri dağılımlarıyla geri oynayan küçük bir harness oluşturun. Bir temel alın, sonra her seferinde bir şeyi değiştirin (indeks seti, belge gömme, JSONB vs normalize tablolar). Kontrol listesini bir repo'ya koyun ve yineleyin—sentetik tek-sorgu benchmark'larına güvenmeyin.
Yüksek erişilebilirlik (HA) ve ölçeklenme sadece “replikasyonu aç” değildir—bunlar şema, sorgu desenleri ve operasyonel iş yükünü etkileyen tasarım seçimleridir. Büyümeye giden en hızlı yol, ölçeklenme mekaniklerini baskın erişim desenlerinizle hizalamaktır (okuma-ağır, yazma-ağır, zaman-serisi, çok-tenant vb.).
MongoDB genellikle replica set'ler kullanır: bir primary yazıları kabul eder, ikinciller oplog'u çoğaltır ve arıza durumunda yeni bir primary için seçim yapılır. Bu HA modeli basittir ama plan yapmanız gerekenler vardır:
PostgreSQL tipik olarak streaming replication (fiziksel) kullanır; failover genelde araçlarla (managed servisler, Patroni vb.) koordine edilir ve takaslar şunları içerir:
MongoDB sharding dahili olarak yerleşiktir ve hem okuma hem yazmaları shard'lar arasında dağıtabilir. Fakat operasyonel karmaşıklık söz konusudur: shard anahtarı seçimi, sıcak noktaların önlenmesi, chunk göçleri ve çap-shard sorgu maliyetleri.
PostgreSQL yukarı (büyük makinaya) ölçeklenmede çok iyidir ve dışa (yatay) ölçeklenme daha seçicidir. Yaygın desenler:
Kararlı bir taahhütte bulunmadan önce gelecekteki sorgularınızı modelleyin: hangi alanlar en çok filtreleniyor, hangi sıralamalar gerekli ve neyin transactional olması şart. Bugün uyan ama çap-shard fan-out, sıcak partitionlar veya aşırı senkron replike gerektiren bir tasarım sizi beklenenden önce tıkayacaktır.
Operasyonel işler “MongoDB vs PostgreSQL” tartışmasını özelliklerden alıp alışkanlıklara dönüştürür: nasıl yedeklersiniz, ne kadar hızlı geri yüklersiniz ve versiyon değişikliklerini ne kadar güvenle yapabilirsiniz.
PostgreSQL genelde mantıksal ve fiziksel yedeklerin karışımını kullanır:
pg_dump/pg_restore esnektir (tablo düzeyinde geri yükleme, taşınabilirlik) ama büyük veri setlerinde yavaş olabilir.pg_basebackup) ve WAL arşivleme nokta-zaman kurtarma sağlar. Bu, düşük RPO (dakikalar veya daha az) ve öngörülebilir RTO için yaygın yoldur.MongoDB bu konuda araçlar ve anlık görüntü stratejileri kullanır:
mongodump/mongorestore basittir ama ölçeklendikçe veya sık RTO gerektiren durumlarda zorlanabilir.Her iki sistem için de RPO/RTO'yu açıkça tanımlayın ve geri yüklemeleri düzenli olarak test edin. Bir “yedek” pratikte geri yüklenmemişse sadece depolanmış veridir.
Kullanıcı ağrısıyla güçlü korelasyonu olan semptomları izleyin:
pg_stat_statements, auto_explain ve slow query log'ları; MongoDB profiler ve slow query log'ları.Ayrıca depolama sağlığını takip edin: PostgreSQL vacuum ilerlemesi ve bloat; MongoDB önbellek tahliyesi, page fault'lar ve indeks oluşturma etkisi.
PostgreSQL major yükseltmeleri genelde pg_upgrade veya mantıksal replikasyon kesmeleriyle yapılır; eklenti uyumluluğunu ve downtime pencerelerini planlayın. MongoDB yükseltmeleri genelde rolling prosedürlerle yapılır; Feature Compatibility Version (FCV), indeks oluşturma ve (sharded ise) chunk dengelemesi konusunda dikkat gerekir.
Pratikte ekipler yönetilen servislere (ör. Atlas veya bulut Postgres) ya da Terraform/Ansible ve Kubernetes operator'larıyla otomasyona güvenir. Önemli soru “otomasyon mümkün mü?” değil—ekibinizin runbook'ları, on-call sinyallerini ve geri yükleme tatbikatlarını sahiplenmeye hazır olup olmadığıdır.
Hızla servisler üretiyorsanız (örneğin Koder.ai kullanarak birden çok ortam açıyorsanız), operasyonel varsayılanları erken standardize etmek faydalıdır—yedekleme stratejisi, migration iş akışı ve rollback yaklaşımı—böylece hız kırılganlıkla gelmez.
Güvenlik sadece “doğrulamayı aç” demek değildir. Her iki veritabanı için pratik soru, en ayrıcalık ilkesini nasıl kolayca uygulayabildiğiniz, kimlik bilgilerini nasıl döndürdüğünüz ve (kendinize veya bir denetçiye) kim hangi veriye ne zaman eriştiğini nasıl kanıtladığınızdır.
Her iki veritabanı da güçlü kimlik doğrulama ve rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) destekler, ama uygulamada hisleri farklıdır.
PostgreSQL modeli kullanıcı/rol, schema/tablo/görünümler üzerinde grant'lar ve öngörülebilir SQL ayrıcalıkları etrafında kuruludur. Bu genelde uygulama (yazma yolları) ve analistler (okuma yolları) için ayrı roller oluşturmayı kolayca haritalar; genelde dedicated read replica'lar kullanılır.
MongoDB'nin RBAC'si de olgundur; ayrıcalıklar database ve collection düzeyinde kapsamlanır ve dağıtıma bağlı olarak daha ince ayarlı seçenekler sunar. Servis X'in collection Y'yi okuma/yazma yetkisi gibi düşüncelere uygun bir modeldir.
Her iki sistemde de en iyi uygulama:
Taşınma sırasında şifrelemeyi (TLS) zorunlu olarak görün. Sürücü ve sunucu düzeyinde uygulayın ve eski protokol sürümlerini devre dışı bırakın.
Disk üzerinde şifreleme yetenekleri dağıtım modeline göre değişir:
SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI gibi uyumluluk gereksinimleriniz varsa, denetleme ve saklama için net bir hikaye isteyeceksiniz: bağlantı günlükleri, DDL değişiklikleri, ayrıcalık değişiklikleri ve hassas tablolar/collection'lara erişim. Yönetişim ayrıca veri sınıflandırması (hangi veriler PII?), saklama politikaları ve olay müdahale süreçlerinin belgelenmesini içerir.
Pratik yaklaşım: erken hangi olayların yakalanması gerektiğine karar verin (auth, admin eylemleri, belirli veri setlerine erişim) ve günlükleri SIEM'e merkezi şekilde gönderin.
Gerçek dünya ihlalleri çoğunlukla kimlik bilgileri ve bağlantı etrafında olur, sorgu söz dizimi etrafında değil.
İyi yapıldığında hem MongoDB hem PostgreSQL katı güvenlik ve yönetişim gereksinimlerini karşılayabilir—fark hangi modelin kuruluşunuzun erişim desenleri ve denetim beklentileriyle daha iyi eşleştiğidir.
Maliyet nadiren sadece “veritabanı”dır. MongoDB vs PostgreSQL için toplam sahiplik genelde kaynak tüketimi, dayanıklılık overhead'i ve sistemi sağlıklı tutmak için gereken insan-saatine bölünür.
Compute genelde en büyük değişkendir. Join'ler, karmaşık raporlama veya sıkı tutarlılık CPU ve belleği farklı şekillerde zorlayabilir; belge-odaklı okuma/yazma desenleri farklı bir yük profili üretir. Depolama maliyeti sadece ham veri boyutuna değil, indeks ayakizine ve denormalizasyonun yol açtığı çoğaltmaya bağlıdır.
IOPS ve gecikme, çalışma setiniz belleğe sığmadığında veya indeksler büyük olduğunda maliyet kalemi haline gelir. Yüksek yazma oranları yedekleme overhead'ini de büyütür (snapshot sıklığı, WAL/oplog saklama ve geri yükleme testi). Ayrıca replica'lar maliyeti çarpar: 3 düğümlü bir HA kurulum temel compute+depolamayı yaklaşık üç katına çıkarır; bölge-ötesi replika ise ağ ve daha yüksek depolama sınıfı maliyetleri ekler.
PostgreSQL genelde açık kaynak lisansı altında kullanılır; MongoDB dağıtımları topluluk ve ticari sunumlar arasında değişir. Her iki sistem için yönetilen servisler personel zamanını daha yüksek birim fiyatına kaydırabilir. Ücretli destek, olay müdahalesi ve performans tuning için değerli olabilir; ama ROI ekibinizin deneyimi ve risk toleransına bağlıdır.
Operasyonel efor maaş ve fırsat maliyeti olarak görünür: şema migrasyonları, indeks tuning, sorgu regresyonları, kapasite planlama, on-call yorgunluğu ve uyumluluk işleri. Kuruluşunuzda zaten güçlü PostgreSQL araçları, standartları ve eğitimli mühendisler varsa, motor değiştirmek altyapı faturası kadar ucuz olmayabilir (ve tersi de geçerlidir).
Belge veritabanı vs ilişkisel veritabanı arasındaki seçim genelde ham hızdan ziyade verinizin değişim altındaki davranışı, ne kadar bütünlüğü zorunlu kıldığınız ve ekibinizin nasıl sorgulamak istediği ile ilgilidir.
MongoDB genelde şu alanlarda parıldar:
PostgreSQL genelde daha güvenli seçimdir cuando ilişkisel bütünlük ve ifade gücü önemliyse:
JSONB ile yan yana kullanılabilmesiPratik bir ayrım: yetkinliği ve kısıtlama-ağır varlıkları PostgreSQL'de tutun; esnek "etkileşim" veya "içerik" belgelerini MongoDB'de saklayın.
Örnek: siparişler/ödemeler Postgres'te; ürün açıklamaları, kişiselleştirme blob'ları, clickstream olayları veya önbelleğe alınmış projection'lar MongoDB'de. Değişmez ID'ler kullanın, outbox/event desenleriyle senkronize edin ve her varlık için tek bir kaynak-otorite belirleyin.
| İhtiyaç | MongoDB tercih edilir | PostgreSQL tercih edilir |
|---|---|---|
| Veri şekli sık değişiyorsa | ✅ | ➖ |
| Karmaşık join'ler & SQL raporlama | ➖ | ✅ |
| Katı ilişkisel bütünlük | ➖ | ✅ |
| İç içe belgeleri olduğu gibi saklama | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Ekip/araçlar SQL etrafında kuruluysa | ➖ | ✅ |
Hızlı ve kararsızlığı azaltmak istiyorsanız, güçlü bir varsayılan seçin ve çıkış rampasını açık tutun: temel varlıklar için Postgres ile başlayın, belge-şeklindeki alanlar için MongoDB'yi ayırın ve gerçek sorgu planlarıyla doğrulayın.
Geçiş planlamak (veya ikinci bir depolama eklemek) istiyorsanız, /blog/database-migration-checklist rehberi göç işini yapılandırmada yardımcı olabilir.
Başlangıç olarak veritabanını iş yükünüze ve ekibinize göre eşleştirin:
Sistemin farklı parçalarının farklı ihtiyaçları varsa hibrit bir seçenek de geçerlidir.
Genel bir kural:
Ardından gerçek üst sorgularınızı ve güncelleme desenlerinizi doğrulayın.
MongoDB iç içe nesneleri doğal olarak saklar, böylece tek bir okuma genellikle bir topluluğu (örneğin satır öğeleri gömülü bir siparişi) döndürür. Bu, erken yinelemeyi kolaylaştırır ve tur sayısını azaltır.
Takas: çoğaltma ve daha karmaşık güncellemeler nedeniyle tekrarlar ve güncelleme karmaşıklığı olur—özellikle aynı gömülü bilgiyi birçok belgede güncellemeniz gerekirse.
PostgreSQL veritabanında doğruluğu zorunlu kılar:
CHECK ve UNIQUE kısıtlarıBu, düzensiz verinin atlanma riskini azaltır ve uzun vadede eşzamanlılık ağırlıklı iş kurallarını kavramayı kolaylaştırır.
Evet — JSONB genellikle “orta yol”dur. Yaygın bir desen:
JSONB sütununda tutunBu, ilişkisel bütünlüğü korurken esnekliği sağlar.
PostgreSQL join'leri birinci sınıf kabul eder ve çok varlıklıklı sorgulama ile etkileşimli analiz için genelde daha ergonomiktir.
MongoDB genellikle gömme ile join'leri atmanızı teşvik eder. Çap-collection ilişkileri gerektiğinde $lookup kullanılabilir, ama karmaşık pipeline'lar sürdürülebilirlik ve ölçek açısından ilişkisel join'ler kadar öngörülebilir olmayabilir.
BI tarzı raporlama ve keşif sorguları kritikse PostgreSQL genelde öndedir çünkü:
MongoDB, raporlar belge sınırlarıyla uyumluysa iyi raporlama yapabilir; ama çok varlıklı analiz genelde daha fazla pipeline işi veya ETL gerektirir.
PostgreSQL “önce transaction” yaklaşımıyla çoklu ifade ve çoklu tablo ACID iş akışlarında (örneğin sipariş + stok rezervi + defter kaydı) güçlüdür.
MongoDB varsayılan olarak tek belge düzeyinde atomiklik sağlar (gömme için ideal) ve gerektiğinde çoklu belge işlemlerini destekler—ancak bunlar genelde daha fazla yük ve pratik sınırlamalar getirir. Çekirdek invariants çok sayıda kaydı kapsıyorsa PostgreSQL genelde daha basit hissettirir.
Gerçek sorgularınızı kullanın ve sorgu planlarını inceleyin:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) kullanın.explain() kullanın ve incelenen belge sayısı ile döndürülen belge sayısını karşılaştırın.Her iki sistemde de bileşik indeksler ve seçicilik önemlidir; aşırı indeksler yazmaları öldürebilir.
Evet; pratiktir. Tipik bir ayrım:
Sistemleri makul tutmak için her varlık için tek bir kaynak-otorite belirleyin, değişmez ID'ler kullanın ve değişiklikleri outbox/event desenleriyle senkronize edin. Planlama değişiklikleri için /blog/database-migration-checklist yol gösterici olabilir.