MongoDB vs PostgreSQL: Chọn cơ sở dữ liệu phù hợp năm 2026

Cách tư duy khi so sánh này

Quyết định không phải là “cái nào tốt nhất?”—mà là “hệ thống nào phù hợp nhất với workload và đội ngũ này?” MongoDB và PostgreSQL đều成熟 và được dùng rộng rãi, nhưng chúng tối ưu cho những mặc định khác nhau: MongoDB cho dữ liệu dạng document linh hoạt và lặp nhanh, PostgreSQL cho mô hình quan hệ, sức mạnh biểu đạt của SQL và các bảo đảm tính toàn vẹn mạnh mẽ.

Bắt đầu từ hình dạng ứng dụng

Quyết định quan trọng nhất khi workload nghiêng rõ về một hướng:

• Nội dung và catalog sản phẩm (thuộc tính lồng nhau, trường thay đổi, hình dạng bản ghi đa dạng)
• Dữ liệu lõi SaaS (tài khoản, thanh toán, phân quyền, nhật ký kiểm toán, quan hệ nhiều-nhiều)
• Phân tích và báo cáo (lọc phức tạp, nhóm, truy vấn ad-hoc)
• Luồng sự kiện và hoạt động (tần suất ghi cao, truy vấn theo thời gian, chính sách lưu giữ)

Một mô hình tư duy hữu ích: nếu dữ liệu tự nhiên là tập các thực thể có quan hệ, PostgreSQL thường phù hợp hơn. Nếu dữ liệu là tập các bản ghi tự đủ có hình dạng thay đổi, MongoDB có thể giảm ma sát—đặc biệt ở giai đoạn đầu.

Dùng các tiêu chí đánh giá nhất quán

Để so sánh thực tế, đánh giá cả hai theo cùng bộ câu hỏi:

• Phù hợp mô hình dữ liệu: document vs bảng; tần suất thay đổi hình dạng ra sao
• Nhu cầu truy vấn: joins, aggregations, tìm kiếm, báo cáo
• Toàn vẹn dữ liệu: ràng buộc, quy tắc tham chiếu và mong đợi xác thực
• Tính nhất quán/giao dịch: những thất bại nào bạn phải chịu được—và không thể chịu được gì
• Yếu tố ảnh hưởng hiệu năng: mẫu đọc, mẫu ghi, chỉ mục, điểm nóng
• Mở rộng/khả dụng: sao chép, hành vi failover, độ phức tạp vận hành
• Kỹ năng đội ngũ: trình độ SQL, tooling, kỷ luật migration

Giả sử “cả hai” là phương án có thể

Nhiều đội dùng polyglot persistence: PostgreSQL cho dữ liệu hệ thống-lưu-trữ và MongoDB cho nội dung, mô hình đọc dạng cache, hoặc tính năng nhiều sự kiện. Mục tiêu là ít thỏa hiệp hơn ở các phần quan trọng—không phải thuần túy theo lý tưởng.

Nếu bạn xây dịch vụ mới nhanh, chọn một nền tảng và kiến trúc không khóa bạn quá sớm có ích. Ví dụ, Koder.ai (một nền tảng tạo app full-stack từ chat) mặc định stack React + Go + PostgreSQL, là lựa chọn “mặc định an toàn” cho hệ thống giao dịch, trong khi vẫn cho phép trường bán cấu trúc qua JSONB khi yêu cầu linh hoạt.

Mô hình dữ liệu: Document vs Table

Ở mức mô hình dữ liệu, MongoDB và PostgreSQL khuyến khích cách nghĩ khác nhau về “hình dạng” ứng dụng. MongoDB là cơ sở dữ liệu document: lưu các document giống JSON trong các collection. PostgreSQL là cơ sở dữ liệu quan hệ: lưu hàng trong bảng, liên kết bằng khóa và truy vấn qua các quan hệ đó.

Dữ liệu được biểu diễn thế nào

Trong MongoDB, một bản ghi điển hình có thể nhúng dữ liệu liên quan trực tiếp:

• Collection orders
  • một document chứa đơn hàng cùng một mảng line items và địa chỉ giao hàng

Điều này phù hợp với dữ liệu phân cấp hoặc “aggregate” nơi bạn thường lấy toàn bộ đối tượng cùng lúc.

Trong PostgreSQL, bạn thường chuẩn hóa thành nhiều bảng:

• orders (một hàng cho mỗi đơn)
• order_items (nhiều hàng cho mỗi đơn)
• addresses (bảng riêng tùy chọn)

Cấu trúc này mạnh khi bạn cần quan hệ nhất quán và joins thường xuyên—ví dụ báo cáo qua khách hàng, sản phẩm và đơn hàng.

Linh hoạt schema vs bắt buộc kiểm soát

MongoDB linh hoạt theo mặc định: document trong cùng collection có thể khác trường. Điều này tăng tốc lặp nhưng cũng dễ để hình dạng không đồng nhất lọt vào nếu không có quy tắc xác thực và kỷ luật.

PostgreSQL cưỡng chế cấu trúc bằng kiểu cột, ràng buộc và foreign key. Thay đổi yêu cầu migration, nhưng bạn có được hàng rào mạnh cho toàn vẹn dữ liệu.

Con đường ở giữa: JSONB của PostgreSQL cho phép lưu dữ liệu bán cấu trúc trong bảng quan hệ. Nhiều đội dùng cột cho các trường ổn định (ID, timestamp, status) và JSONB cho các thuộc tính thay đổi—giữ toàn vẹn quan hệ nhưng vẫn dung nạp thay đổi.

Nơi mỗi mô hình tỏ ra mạnh

MongoDB thường phù hợp cho đối tượng lồng nhau, payload sự kiện và dữ liệu nội dung bạn đọc nguyên khối. PostgreSQL vượt trội khi quan hệ là trọng tâm, joins phổ biến, và quy tắc tính toàn vẹn (constraints) nên được lưu trong mô hình chứ không chỉ trong mã ứng dụng.

Truy vấn: SQL, Aggregation, và Joins

Truy vấn là nơi cảm giác hàng ngày về MongoDB vs PostgreSQL trở nên rõ: PostgreSQL tối ưu cho toán tử tập trên nhiều bảng, còn MongoDB tối ưu cho thao tác với document lồng, phù hợp mô hình ứng dụng.

SQL vs mô hình query + aggregation của MongoDB

SQL của PostgreSQL là khai báo và có thể ghép nối: bạn mô tả tập kết quả, planner quyết định cách lấy. Điều này khiến lọc phức tạp, grouping, window functions, CTEs, và chuyển đổi nhiều bước cảm thấy tự nhiên—đặc biệt khi yêu cầu thay đổi.

MongoDB thường dùng find cho truy vấn đơn giản và Aggregation Pipeline cho biến đổi (filter → project → group → sort, v.v.). Pipeline khá diễn đạt, nhưng theo dạng thủ tục—thứ tự quan trọng—và pipeline phức tạp có thể khó suy nghĩ hơn một câu SQL duy nhất.

Joins: joins quan hệ vs nhúng và $lookup

PostgreSQL coi joins là công cụ chính. Bạn có thể chuẩn hóa dữ liệu và join xuyên bảng mà không thay đổi cách query; đổi lại bạn phải cân nhắc về độ chênh lệch, index và tuning.

MongoDB khuyến khích nhúng khi dữ liệu thường được đọc cùng nhau (ví dụ đơn hàng với line items). Điều này có thể loại bỏ hoàn toàn joins và đơn giản hóa đọc. Nhược điểm là trùng lặp và cập nhật phức tạp hơn.

Khi cần quan hệ cross-collection, MongoDB có $lookup trong aggregation. Nó hoạt động, nhưng thường không tiện dụng hay ổn định về hiệu năng ở quy mô như joins quan hệ được đánh chỉ mục tốt, và có thể đẩy bạn đến các pipeline lớn, phức tạp.

Báo cáo và phân tích ad-hoc

PostgreSQL thường thắng cho workload kiểu BI: truy vấn ad-hoc, joins thăm dò và báo cáo trên nhiều thực thể thuận tiện, và hầu hết công cụ analytics nói SQL.

MongoDB có thể hỗ trợ báo cáo, nhất là khi báo cáo khớp ranh giới document, nhưng phân tích ad-hoc đa thực thể thường cần nhiều pipeline hơn (hoặc ETL vào warehouse cột).

Hỗ trợ driver và trải nghiệm dev

Cả hai đều có driver trưởng thành, nhưng “cảm giác” khác nhau. PostgreSQL có hệ sinh thái SQL lớn, ORMs và phân tích truy vấn. MongoDB có cảm giác tự nhiên hơn trong code khi đối tượng miền của bạn dạng JSON—cho đến khi quan hệ và nhu cầu báo cáo tăng lên.

Thiết kế schema và toàn vẹn dữ liệu

Thiết kế schema là nơi MongoDB và PostgreSQL khác biệt rõ: MongoDB tối ưu để tạo dữ liệu giống đối tượng ứng dụng, PostgreSQL tối ưu để biểu diễn tập事实 liên quan.

Chuẩn hóa vs nhúng (và tại sao quan trọng)

Trong PostgreSQL, chuẩn hóa là mặc định: tách thực thể thành bảng và nối bằng foreign keys. Điều này giảm trùng lặp và làm cập nhật xuyên thực thể an toàn hơn (thay tên khách hàng một lần).

Trong MongoDB, nhúng phổ biến: lưu dữ liệu liên quan trong một document để đọc trong một lần. Ví dụ order có thể nhúng line items.

Đổi lại là chi phí cập nhật và tính nhất quán. Nhúng có thể trùng lặp dữ liệu tham chiếu (tên sản phẩm, snapshot giá), trong khi chuẩn hóa quá mức dẫn đến nhiều joins và API nhiều cuộc gọi.

Yêu cầu thay đổi và thay đổi schema

Khi yêu cầu thay đổi—ví dụ thêm nhiều địa chỉ giao hàng, thêm trường thuế tùy chọn, hoặc hỗ trợ thuộc tính sản phẩm mới—document linh hoạt của MongoDB dễ chấp nhận trường mới mà ít migration.

PostgreSQL cũng có thể thay đổi mượt mà, nhưng thay đổi rõ ràng: ALTER TABLE, backfill, và siết ràng buộc theo thời gian. Nhiều đội dùng chiến lược “nullable first, constrain later” để giao nhanh mà không mất integrity lâu dài.

Ràng buộc vs xác thực tại tầng ứng dụng

Các hàng rào của PostgreSQL (foreign keys, CHECK, unique) ngăn trạng thái xấu vào DB.

MongoDB thường dựa nhiều hơn vào xác thực ứng dụng, dù JSON Schema validation tồn tại. Khác biệt chính là văn hoá: PostgreSQL khuyến khích ép invariants ở trung tâm; đội MongoDB thường thi hành trong code và test.

Các lỗi mô hình phổ biến

Nhúng quá nhiều dẫn đến document rất lớn, điểm nóng (nhiều ghi vào một document) và cập nhật từng phần khó; chuẩn hóa quá mức dẫn đến joins nhiều, API chatty và bất ngờ hiệu năng.

Quy tắc thực tế: nhúng dữ liệu thay đổi cùng nhau; tham chiếu dữ liệu thay đổi độc lập.

Đánh chỉ mục và khả năng tìm kiếm

Indexes là nơi tranh luận thường trở nên thực tế: “cơ sở dữ liệu tốt nhất” thường là hệ thống trả lời được các truy vấn phổ biến của bạn với độ trễ dự đoán được.

Các loại index cốt lõi và ưu điểm

PostgreSQL mặc định dùng B-tree, phù hợp cho nhiều workload (bằng-equality, range, sắp xếp). Khi mẫu truy cập thay đổi, bạn có thêm tùy chọn chuyên biệt: GIN (tốt cho arrays và full-text, thường dùng với JSONB), GiST/SP-GiST (địa lý và kiểu tùy chỉnh), và BRIN (bảng lớn có thứ tự tự nhiên như time-series).

MongoDB cũng dùng index kiểu B-tree cho lookup và sort, với các loại đặc biệt: multikey cho mảng, 2dsphere cho truy vấn địa lý, và text cho tìm kiếm cơ bản.

Khung thực tế: PostgreSQL có nhiều “primitive” index cho kiểu và toán tử khác nhau, còn MongoDB nhấn mạnh truy cập document linh hoạt và chỉ mục trường lồng mạnh.

Index hợp thành, tính chọn lọc, và hình dạng truy vấn thực tế

Cả hai hệ thống đều phụ thuộc nhiều vào compound indexes: chỉ mục trường bạn lọc cùng để engine thu hẹp kết quả sớm.

• Trong PostgreSQL, thứ tự cột quan trọng; dùng các cột có tính chọn lọc cao làm dẫn đầu khi có thể. Partial indexes rất hữu ích khi bạn thường lọc theo điều kiện (ví dụ WHERE status = 'active').
• Trong MongoDB, thứ tự compound index cũng quan trọng, đặc biệt khi kết hợp bộ lọc equality, range và sort. Lỗi phổ biến là đánh chỉ mục các trường không chọn lọc—một index khớp nửa collection sẽ không nhanh.

Tìm kiếm văn bản: cơ bản tích hợp vs công cụ tìm kiếm chuyên dụng

Cả hai đều có khả năng full-text cơ bản, nhưng nên xem là “đủ tốt” cho trải nghiệm tìm kiếm đơn giản.

• PostgreSQL full-text mature và kết hợp tự nhiên với GIN.
• MongoDB text indexes phù hợp tìm kiếm từ khoá đơn giản nhưng hạn chế về xếp hạng, xử lý ngôn ngữ và analyzer nâng cao.

Nếu tìm kiếm là tính năng chính (relevance phức tạp, autocomplete, faceting nặng), thường tốt hơn dùng engine tìm kiếm chuyên dụng và tích hợp vào—thay vì bẻ cong DB để làm việc đó.

Đo bằng truy vấn thực tế (đừng đoán)

Về cân nhắc hiệu năng, kiểm tra chiến lược chỉ mục với query plan thực tế.

• PostgreSQL: dùng EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) và chú ý sequential scans, ước lượng hàng sai, và sorts tốn kém.
• MongoDB: dùng explain() và xem stage output (index usage, docs examined vs returned).

Đây là nơi tranh luận “SQL vs MongoDB query language” lắng xuống: chỉ mục đúng là thứ giảm công việc trên con đường ứng dụng thực sự chạy.

Giao dịch và bảo đảm nhất quán

Giao dịch không chỉ là một ô tick—chúng định nghĩa ứng dụng của bạn chịu được thất bại nào mà không làm hỏng dữ liệu. ACID thông thường nghĩa là: ghi tất cả-hoặc-không (Atomicity), dữ liệu giữ hợp lệ (Consistency), các request đồng thời không thấy công việc dở dang (Isolation), và khi commit thì dữ liệu tồn tại sau crash (Durability).

PostgreSQL: “giao dịch trước hết”

PostgreSQL xây quanh giao dịch nhiều câu lệnh, nhiều bảng. Bạn có thể mô hình hóa workflow như “tạo đơn → giữ tồn kho → tính phí → ghi sổ” như một đơn vị công việc, dựa vào các bảo đảm mạnh và tính năng mature (constraints, foreign keys, triggers) để thực thi invariants.

Về đồng thời, PostgreSQL dùng MVCC: reader không chặn writer và ngược lại, và các mức cô lập (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) cho phép chọn mức ngăn các bất thường bạn cần. Điều này quan trọng cho hệ ghi nặng với quy tắc nghiệp vụ phức tạp.

MongoDB: có lựa chọn mạnh, kèm hệ quả thiết kế

MongoDB cung cấp nguyên tử ở mức một document mặc định, lý tưởng khi bạn nhúng dữ liệu liên quan và giữ cập nhật trong một document. Nó cũng hỗ trợ giao dịch đa-document (replica sets và sharded clusters), cho phép workflow kiểu quan hệ—nhưng tốn overhead hơn và có giới hạn thực tế (kích thước/góc thời gian giao dịch, tăng khoá/điều phối).

Tính nhất quán trong MongoDB có thể cấu hình qua read concern và write concern. Nhiều app dùng writes "majority" và read tương ứng để tránh rollback sau failover.

Các trường hợp biên cần lên kế hoạch

Các thao tác đa-thực thể là nơi khác biệt xuất hiện:

• MongoDB: cập nhật cross-document có thể làm được, nhưng nhiều đội thích pattern nhúng, ghi idempotent và hành động bù trừ.
• PostgreSQL: các invariants đa-bảng và cập nhật phức tạp là chuyện thường, và ràng buộc giúp bắt lỗi sớm.

Nếu workflow cốt lõi phụ thuộc vào invariants nghiêm ngặt trên nhiều bản ghi dưới cạnh tranh, PostgreSQL thường dễ xử lý hơn. Nếu bạn giữ cập nhật quan trọng trong một document (hoặc chấp nhận hòa giải sau), MongoDB có thể phù hợp.