MongoDB vs PostgreSQL : comparaison des deux bases de données

SQL ou NoSQL ? Les deux bases de données ont certes quelques points communs, mais selon l’utilisation prévue, chaque méthode est plus ou moins appropriée. La comparaison de MongoDB vs PostgreSQL se concentre avant tout sur les facteurs de la vitesse et de la sécurité.

MongoDB : déploiement horizontal et flexibilité maximale

Afin de comprendre ce qui différencie les deux méthodes comparées, MongoDB et PostgreSQL, il convient de présenter brièvement les deux systèmes de base de données : MongoDB tire son nom de l’expression anglaise « huMongous » (gigantesque). Le système a été publié en 2009 par 10gen (aujourd’hui appelé MongoDB Inc.). Il doit permettre aux utilisateurs de gérer de manière claire des volumes de données considérables. Pour ce faire, la base de données NoSQL fonctionne de manière particulièrement flexible et se déploie facilement. Les données structurées, semi-structurées ou non structurées sont enregistrées sous la forme de documents au format BSON, un format similaire au format JSON. MongoDB a été écrit en C++ et a été jusqu’à présent commercialisé à travers le monde sous la licence publique côté serveur (SSPL) à source ouverte.

PostgreSQL : un soi-disant « ancien » aux nombreux avantages modernes

Dans le cadre de la comparaison de MongoDB et PostgreSQL, nous avons constaté que ces deux solutions appliquent des méthodes totalement opposées : PostgreSQL fonctionne de manière totalement relationnelle et sur plusieurs plateformes, tout en étant également compatible avec des types de données non relationnels. Le système est apparu pour la première fois en 1996 et s’appuie au moins en partie sur les bases de données, qui avait déjà été développées dans les années 1980 par l’université de Berkeley. Sous la responsabilité du PostgreSQL Global Development Group, le système est aujourd’hui encore open source. Selon la société, PostgreSQL est la base de données open source la plus avancée au monde. Une chose est sûre, elle est appréciée dans le monde entier pour sa flexibilité et sa stabilité. Le système de gestion a été écrit en C et est souvent simplement nommé « Postgres ».

MongoDB vs PostgreSQL : dans quel but les bases de données sont-elles utilisées ?

Au premier coup d’œil, la comparaison entre MongoDB et PostgreSQL semble révéler des utilisations similaires : les deux solutions sont des bases de données bien pensées, très fonctionnelles et relativement flexibles qui veillent à assurer l’ordre et une vue d’ensemble même pour les volumes de données importants ou croissants. En regardant plus en détail, il apparaît que les entreprises doivent choisir selon leurs propres besoins qui, de MongoDB ou PostgreSQL, possède une longueur d’avance et peut offrir le service optimal.

La solution NoSQL s’impose avant tout lorsque vous avez besoin d’un système capable d’évoluer en même temps que vos besoins. Cela comprend d’une part le volume de données pur et d’autre part des types de données différents, car MongoDB séduit par son « déploiement horizontal ». Le système est donc une solution optimale dans le domaine de l’e-commerce, où les transactions doivent être sûres et exécutées sans retard. Ces avantages, associés à la grande flexibilité en termes de types de données, font de MongoDB un très bon choix pour les systèmes de gestion de contenu. En outre, si vous avez besoin d’options de configuration individuelles et de fonctions d’analyse complètes en temps réel, MongoDB est une solution qui mérite réflexion.

PostgreSQL est également approprié pour des applications Web complètes et peut fournir des services précieux dans le domaine du e-commerce. Le système est aussi un bon choix pour les applications dans le Cloud et l’Internet des objets. Par ailleurs, PostgreSQL est très efficace dans le cadre d’une coopération avec d’autres bases de données.

Fonctionnement

Les chemins empruntés par les deux adversaires de cette comparaison MongoDB vs PostgreSQL pour atteindre leurs objectifs diffèrent considérablement. Solution NoSQL pure, MongoDB délaisse totalement les tables relationnelles rigides et fonctionne au contraire de manière centrée sur les documents. Ces documents JSON binaires (appelés BSON) sont réunis en collections. À cet effet, le système s’appuie sur des paires valeur/clé. La clé est ici constituée d’une suite de caractères tandis que la valeur peut être d’autres documents, des valeurs booléennes, des nombres ou tout autre type de fichier. La structure d’un document JSON peut facilement être modifiée par suppression ou ajout de champs. Une « recherche textuelle » est mise à disposition pour identifier des documents spécifiques. Les données structurées, semi-structurées et non structurées sont prises en compte.

PostgreSQL applique quant à lui une méthode relationnelle. Bien qu’il existe de nombreuses alternatives NoSQL, l’utilisation d’un système reposant sur des tables présente aussi des avantages. L’une des principales caractéristiques de PostgreSQL est que le système de gestion fonctionne de manière nettement plus flexible que d’autres options SQL et accepte les colonnes ayant des valeurs enfant. Par ailleurs, le système de gestion de base de données se base sur une clé étrangère et un déclencheur. Les requêtes sont exécutées selon les principes client-serveur classique : les fichiers et connexions sont gérés via le composant de serveur central « postmaster ». Divers clients envoient ensuite leurs extractions. PostgreSQL prend en charge de nombreux types de données qui doivent être structurées au préalable.

Performances

Le nom de MongoDB suffit à lui seul à indiquer que même les énormes volumes de données peuvent être gérés sans grande difficulté. Le système est parfaitement adapté à cette exigence. La base de données est déployable horizontalement et ne dépend pas de la puissance de calcul d’une seule machine. Grâce aux possibilités de combinaisons avec divers matériels, il n’existe en théorie aucune limite de performance et de volume de stockage. Même lorsque de nombreux utilisateurs accèdent simultanément aux données, la vitesse de requête reste élevée. La technique du Sharding répartit la charge sur différents ordinateurs. Elle contribue non seulement à de meilleures performances, mais elle offre également la meilleure protection contre de potentielles pannes du serveur.

PostgreSQL déploie au contraire les données verticalement et ne peut donc pas suivre le rythme des performances de la solution NoSQL. Les performances du système relationnel sont toutefois appréciables. Il est ainsi possible, notamment, d’exécuter simultanément des opérations d’écriture et de lecture. Même l’authentification des données ainsi que l’analyse approfondie et à faible latence des données sont souvent mieux exécutées par PostgreSQL que par nombre de ses concurrents commerciaux. La base de données fonctionne avec des types de données et des requêtes complexes, et peut donc gagner des points dans le domaine des mégadonnées. En cas d’exigences croissantes, des ressources supplémentaires telles qu’une mémoire ou des unités centrales peuvent être ajoutées. Par ailleurs, des fonctions, comme Compilation à la volée et Partitionnement de tables, contribuent à traiter les importants volumes de données.

Compatibilité

Les deux solutions fonctionnent sur plusieurs plateformes et peuvent donc être exécutées sous Linux, macOS, Solaris et Windows. PostgreSQL va un peu plus loin encore et fonctionne également sous FreeBSD, HP-UX, NetBSD et OpenBSD. La base de données SQL est intrinsèquement conforme aux propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité) tandis que MongoDB propose cette possibilité, en tant qu’option du moins. Les deux systèmes sont compatibles avec de nombreux langages de programmation, mais la balance penche ici nettement en faveur du système le plus récent.

Sécurité

L’une des principales raisons pour lesquelles les utilisateurs optent pour PostgreSQL est la solide architecture de sécurité de la base de données. Elle comprend notamment le protocole LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) et un module d’authentification enfichable (Pluggable Authentication Module, PAM), ainsi qu’une authentification basée sur l’hôte, le chiffrement des données et le certificat SSL. La structure de base de données prédéfinie veille par ailleurs également à ce que vos données soient toujours protégées de manière optimale. MongoDB dispose également de nombreuses fonctions de sécurité et propose entre autres le chiffrement côté champs et côté client. La répartition sur plusieurs serveurs fournit du moins une fiabilité élevée et veille à ce que les données soient de nouveau disponibles sans retard majeur.

MongoDB vs PostgreSQL : quelles versions existent ?

L’un des points communs de MongoDB et PostgreSQL est leur méthode open source. Les deux systèmes sont donc non seulement à source ouverte, mais également disponibles gratuitement, du moins dans leur version de base. Dans ce cas, il n’y a pas d’assistance professionnelle, mais deux communautés engagées compensent toutefois ce défaut et conseillent très bien les novices. En raison de la longue présence de PostgreSQL sur le marché, la documentation et les possibilités d’extension sont également un peu plus complètes. MongoDB propose en complément plusieurs versions professionnelles. Les versions « Enterprise » et « Atlas » (pour une utilisation dans le Cloud) sont payantes et possèdent également quelques fonctions supplémentaires et une assistance complète.

Quelles entreprises utilisent les deux bases de données ?

Bien que la comparaison de MongoDB et PostgreSQL démontre que les deux solutions appliquent deux méthodes très différentes, elles ont toutefois une chose en commun : de nombreuses grandes entreprises s’appuient en totalité ou partiellement sur les services et avantages que les deux bases de données leur fournissent.

Parmi les sociétés les plus connues qui se basent sur MongoDB, nous pouvons citer les suivantes :

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Foursquare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

PostgreSQL est notamment utilisé par les entreprises et plateformes suivantes :

• Apple
• IMDB
• Instagram
• Reddit
• Runkeeper
• Skype
• Spotify
• Twitch