PostgreSQL vs MongoDB - Kompleksowe Porównanie Baz Danych

Wybór bazy danych to jedna z najważniejszych decyzji architektonicznych w każdym projekcie software'owym. PostgreSQL i MongoDB reprezentują dwa fundamentalnie różne podejścia do przechowywania i zarządzania danymi - model relacyjny i model dokumentowy. W tym obszernym porównaniu analizujemy oba systemy pod kątem modelu danych, wydajności, skalowalności, spójności transakcyjnej i praktycznych zastosowań, abyś mógł podjąć świadomą decyzję.

Model danych - relacyjny vs dokumentowy#

PostgreSQL - model relacyjny#

PostgreSQL to zaawansowany, obiektowo-relacyjny system zarządzania bazą danych (ORDBMS), rozwijany od 1986 roku. Dane przechowywane są w ściśle zdefiniowanych tabelach z kolumnami o określonych typach. Relacje między tabelami realizowane są przez klucze obce, co gwarantuje integralność referencyjną:

-- PostgreSQL - schemat relacyjny e-commerce
CREATE TABLE customers (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    first_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    last_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INTEGER NOT NULL REFERENCES customers(id),
    status VARCHAR(50) DEFAULT 'pending',
    total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE order_items (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    order_id INTEGER NOT NULL REFERENCES orders(id) ON DELETE CASCADE,
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    quantity INTEGER NOT NULL CHECK (quantity > 0),
    unit_price DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

Model relacyjny wymusza normalizację danych - każda informacja przechowywana jest w jednym miejscu, co eliminuje redundancję i ułatwia utrzymanie spójności. Dzięki kluczom obcym i ograniczeniom (constraints) PostgreSQL pilnuje integralności danych na poziomie silnika bazy.

MongoDB - model dokumentowy#

MongoDB przechowuje dane jako dokumenty BSON (Binary JSON) w kolekcjach. Dokumenty mogą mieć dowolną strukturę, a zagnieżdżone obiekty i tablice pozwalają na modelowanie złożonych relacji w jednym dokumencie:

// MongoDB - dokument zamówienia (denormalizowany)
db.orders.insertOne({
  customer: {
    email: "jan.kowalski@example.com",
    firstName: "Jan",
    lastName: "Kowalski"
  },
  status: "pending",
  items: [
    {
      productName: "Laptop ThinkPad X1",
      quantity: 1,
      unitPrice: 5499.00
    },
    {
      productName: "Mysz bezprzewodowa",
      quantity: 2,
      unitPrice: 149.00
    }
  ],
  totalAmount: 5797.00,
  createdAt: new Date()
});

Model dokumentowy sprzyja denormalizacji - powiązane dane przechowywane są razem, co minimalizuje potrzebę złączeń (JOIN) i przyspiesza odczyty. Brak sztywnego schematu oznacza, że każdy dokument w kolekcji może mieć inną strukturę, co daje ogromną elastyczność przy szybko zmieniających się wymaganiach.

ACID vs Eventual Consistency#

PostgreSQL - pełna zgodność ACID#

PostgreSQL gwarantuje pełną zgodność ze standardem ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) dla każdej transakcji:

-- PostgreSQL - transakcja z pełnym ACID
BEGIN;

-- Pobranie aktualnego stanu konta z blokadą wiersza
SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- Transfer pieniędzy
UPDATE accounts SET balance = balance - 500.00 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 500.00 WHERE id = 2;

-- Zapis w historii transakcji
INSERT INTO transactions (from_account, to_account, amount, type)
VALUES (1, 2, 500.00, 'transfer');

COMMIT;

Izolacja transakcji w PostgreSQL obsługuje wszystkie poziomy zdefiniowane w standardzie SQL: READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED (domyślny), REPEATABLE READ i SERIALIZABLE. Domyślny poziom READ COMMITTED zapewnia, że transakcja widzi jedynie dane zatwierdzone przed rozpoczęciem każdego zapytania. Poziom SERIALIZABLE gwarantuje, że wynik równoczesnych transakcji jest taki sam, jakby wykonano je sekwencyjnie.

MongoDB - transakcje wielodokumentowe#

Od wersji 4.0 MongoDB obsługuje transakcje wielodokumentowe, a od 4.2 - transakcje rozproszone (distributed transactions):

// MongoDB - transakcja wielodokumentowa
const session = client.startSession();

try {
  session.startTransaction({
    readConcern: { level: "snapshot" },
    writeConcern: { w: "majority" }
  });

  await db.collection("accounts").updateOne(
    { _id: accountFrom },
    { $inc: { balance: -500 } },
    { session }
  );

  await db.collection("accounts").updateOne(
    { _id: accountTo },
    { $inc: { balance: 500 } },
    { session }
  );

  await db.collection("transactions").insertOne(
    { from: accountFrom, to: accountTo, amount: 500, type: "transfer" },
    { session }
  );

  await session.commitTransaction();
} catch (error) {
  await session.abortTransaction();
  throw error;
} finally {
  session.endSession();
}

Warto podkreślić, że operacje na pojedynczym dokumencie w MongoDB są zawsze atomowe. Transakcje wielodokumentowe wiążą się z wyższym narzutem wydajnościowym, dlatego MongoDB rekomenduje projektowanie schematu tak, aby większość operacji nie wymagała transakcji wielodokumentowych - dzięki zagnieżdżaniu powiązanych danych w jednym dokumencie.

Język zapytań - SQL vs MQL#

PostgreSQL - SQL#

PostgreSQL implementuje bogaty podzbiór standardu SQL z licznymi rozszerzeniami. SQL jest deklaratywny - opisujesz, co chcesz uzyskać, a optymalizator zapytań decyduje, jak to zrobić:

-- Analiza sprzedaży z CTE i funkcjami okna
WITH monthly_sales AS (
    SELECT
        DATE_TRUNC('month', o.created_at) AS month,
        c.email,
        SUM(o.total_amount) AS total_spent,
        COUNT(*) AS order_count
    FROM orders o
    JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
    WHERE o.status = 'completed'
      AND o.created_at >= NOW() - INTERVAL '12 months'
    GROUP BY DATE_TRUNC('month', o.created_at), c.email
)
SELECT
    month,
    email,
    total_spent,
    order_count,
    RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY total_spent DESC) AS rank,
    total_spent - LAG(total_spent) OVER (
        PARTITION BY email ORDER BY month
    ) AS month_over_month_change
FROM monthly_sales
ORDER BY month DESC, rank;

SQL pozwala na wyrażanie skomplikowanych zapytań analitycznych w czytelny, deklaratywny sposób. Common Table Expressions (CTE), funkcje okna, podzapytania lateralne i rekurencja to narzędzia niedostępne lub trudniej osiągalne w bazach NoSQL.

MongoDB - MQL (MongoDB Query Language)#

MongoDB Query Language operuje na dokumentach JSON. Zapytania konstruowane są jako obiekty z operatorami:

// Proste zapytanie z filtrowaniem i projekcją
db.orders.find(
  {
    status: "completed",
    "customer.email": { $regex: /@example\.com$/ },
    totalAmount: { $gte: 1000 }
  },
  {
    "customer.email": 1,
    totalAmount: 1,
    createdAt: 1,
    _id: 0
  }
).sort({ totalAmount: -1 }).limit(10);

Dla złożonych analiz MongoDB oferuje Aggregation Pipeline - potężny mechanizm przetwarzania danych etapami:

// Aggregation Pipeline - analiza sprzedaży
db.orders.aggregate([
  { $match: {
      status: "completed",
      createdAt: { $gte: new Date("2024-01-01") }
  }},
  { $unwind: "$items" },
  { $group: {
      _id: {
        month: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$createdAt" } },
        product: "$items.productName"
      },
      totalRevenue: { $sum: { $multiply: ["$items.quantity", "$items.unitPrice"] } },
      totalQuantity: { $sum: "$items.quantity" },
      orderCount: { $sum: 1 }
  }},
  { $sort: { "_id.month": -1, totalRevenue: -1 } },
  { $group: {
      _id: "$_id.month",
      topProducts: { $push: {
        product: "$_id.product",
        revenue: "$totalRevenue",
        quantity: "$totalQuantity"
      }},
      monthlyRevenue: { $sum: "$totalRevenue" }
  }},
  { $project: {
      month: "$_id",
      monthlyRevenue: 1,
      topProducts: { $slice: ["$topProducts", 5] }
  }},
  { $sort: { month: -1 } }
]);

Aggregation Pipeline jest elastyczny, ale dla zaawansowanych operacji analitycznych (funkcje okna, CTE rekurencyjne, operacje na zbiorach) SQL w PostgreSQL pozostaje bardziej ekspresywny i czytelny.

Strategie indeksowania#

PostgreSQL - bogaty ekosystem indeksów#

PostgreSQL oferuje szeroką gamę typów indeksów, każdy zoptymalizowany pod inne scenariusze:

-- B-tree (domyślny) - idealne do porównań i sortowania
CREATE INDEX idx_orders_created ON orders (created_at DESC);

-- Indeks wielokolumnowy z warunkiem (partial index)
CREATE INDEX idx_orders_pending ON orders (customer_id, created_at)
WHERE status = 'pending';

-- GIN - dla wyszukiwania pełnotekstowego i tablic
CREATE INDEX idx_products_search ON products
USING GIN (to_tsvector('polish', name || ' ' || description));

-- Wyszukiwanie pełnotekstowe
SELECT * FROM products
WHERE to_tsvector('polish', name || ' ' || description)
      @@ plainto_tsquery('polish', 'laptop bezprzewodowy');

-- GiST - dla danych przestrzennych (PostGIS)
CREATE INDEX idx_stores_location ON stores USING GIST (location);

-- BRIN - dla dużych tabel z danymi sekwencyjnymi
CREATE INDEX idx_logs_timestamp ON application_logs USING BRIN (timestamp);

-- Indeks na wyrażeniu JSON
CREATE INDEX idx_settings_theme ON users ((preferences->>'theme'));

MongoDB - indeksy zoptymalizowane pod dokumenty#

MongoDB wspiera indeksy dopasowane do modelu dokumentowego:

// Indeks złożony
db.orders.createIndex(
  { "customer.email": 1, createdAt: -1 },
  { name: "idx_customer_date" }
);

// Indeks częściowy (partial)
db.orders.createIndex(
  { status: 1, createdAt: -1 },
  { partialFilterExpression: { status: "pending" } }
);

// Indeks tekstowy - wyszukiwanie pełnotekstowe
db.products.createIndex(
  { name: "text", description: "text" },
  { weights: { name: 10, description: 5 }, default_language: "polish" }
);

// Indeks geoprzestrzenny 2dsphere
db.stores.createIndex({ location: "2dsphere" });

// Wyszukiwanie najbliższych sklepów
db.stores.find({
  location: {
    $near: {
      $geometry: { type: "Point", coordinates: [21.0122, 52.2297] },
      $maxDistance: 5000
    }
  }
});

// TTL Index - automatyczne usuwanie dokumentów
db.sessions.createIndex(
  { createdAt: 1 },
  { expireAfterSeconds: 3600 }
);

Obie bazy oferują zaawansowane indeksowanie, ale PostgreSQL ma przewagę w zakresie indeksów specjalistycznych (BRIN, GiST) i warunkowego indeksowania wyrażeń.

JOIN vs Embedding / Referencing#

PostgreSQL - złączenia (JOIN)#

W modelu relacyjnym dane są normalizowane i rozłożone na wiele tabel. Złączenia (JOIN) pozwalają na łączenie danych z różnych tabel w jednym zapytaniu:

-- Wzorzec: system tagów z tabelą asocjacyjną (many-to-many)
CREATE TABLE articles (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    author_id INTEGER REFERENCES users(id),
    published_at TIMESTAMP
);

CREATE TABLE tags (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE article_tags (
    article_id INTEGER REFERENCES articles(id) ON DELETE CASCADE,
    tag_id INTEGER REFERENCES tags(id) ON DELETE CASCADE,
    PRIMARY KEY (article_id, tag_id)
);

-- Zapytanie z wieloma złączeniami
SELECT a.title, a.published_at,
       u.name AS author,
       ARRAY_AGG(t.name ORDER BY t.name) AS tags
FROM articles a
JOIN users u ON a.author_id = u.id
JOIN article_tags at ON a.id = at.article_id
JOIN tags t ON at.tag_id = t.id
WHERE a.published_at IS NOT NULL
GROUP BY a.id, a.title, a.published_at, u.name
ORDER BY a.published_at DESC;

Złączenia w PostgreSQL są wydajne dzięki zaawansowanemu optymalizatorowi zapytań, który automatycznie wybiera strategię (nested loop, hash join, merge join) na podstawie statystyk danych i indeksów.

MongoDB - zagnieżdżanie i referencje#

MongoDB oferuje dwa podejścia do modelowania relacji - zagnieżdżanie (embedding) i referencje:

// Wzorzec 1: Zagnieżdżanie (embedding) - dane odczytywane razem
db.articles.insertOne({
  title: "PostgreSQL vs MongoDB",
  content: "Treść artykułu...",
  author: {
    id: ObjectId("..."),
    name: "Jan Kowalski"
  },
  tags: ["postgresql", "mongodb", "database"],
  publishedAt: new Date(),
  comments: [
    {
      user: "Anna Nowak",
      text: "Świetny artykuł!",
      createdAt: new Date()
    }
  ]
});

// Wzorzec 2: Referencje z $lookup (odpowiednik LEFT JOIN)
db.orders.aggregate([
  { $lookup: {
      from: "customers",
      localField: "customerId",
      foreignField: "_id",
      as: "customer"
  }},
  { $unwind: "$customer" },
  { $project: {
      orderNumber: 1,
      totalAmount: 1,
      "customer.name": 1,
      "customer.email": 1
  }}
]);

// Wzorzec 3: Extended Reference (częściowa denormalizacja)
db.orders.insertOne({
  orderNumber: "ORD-2024-001",
  customer: {
    _id: ObjectId("..."),
    name: "Jan Kowalski",
    email: "jan@example.com"
    // pełne dane klienta w kolekcji customers
  },
  items: [/* ... */],
  totalAmount: 5797.00
});

Kluczowa zasada MongoDB: projektuj schemat pod zapytania, a nie pod dane. Jeśli dane są zawsze odczytywane razem, powinny być przechowywane razem. Operacja $lookup jest odpowiednikiem LEFT JOIN, ale jest znacznie mniej wydajna niż natywne złączenia w PostgreSQL, szczególnie przy dużej ilości danych.

Wsparcie dla JSON w PostgreSQL#

PostgreSQL oferuje natywny typ jsonb z bogatym zestawem operatorów, co czyni go hybrydową bazą relacyjno-dokumentową:

-- Przechowywanie elastycznych danych w kolumnie JSONB
CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    category VARCHAR(100) NOT NULL,
    base_price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    attributes JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'
);

-- Wstawianie produktów z różnymi atrybutami
INSERT INTO products (name, category, base_price, attributes) VALUES
('Laptop ThinkPad X1', 'electronics', 5499.00, '{
    "cpu": "Intel i7-1365U",
    "ram": "16GB",
    "storage": "512GB NVMe",
    "screen": "14 inch IPS",
    "ports": ["USB-C", "HDMI", "USB-A"]
}'),
('Koszulka polo', 'clothing', 89.00, '{
    "size": "L",
    "color": "navy",
    "material": "100% bawelna",
    "washTemp": 40
}');

-- Zapytania na danych JSONB
SELECT name, attributes->>'cpu' AS cpu, attributes->>'ram' AS ram
FROM products
WHERE category = 'electronics'
  AND (attributes->>'ram')::int >= 16
  AND attributes->'ports' ? 'USB-C';

-- Aktualizacja zagnieżdżonych danych
UPDATE products
SET attributes = jsonb_set(attributes, '{ram}', '"32GB"')
WHERE name = 'Laptop ThinkPad X1';

-- Agregacja danych JSON
SELECT
    attributes->>'color' AS color,
    COUNT(*) AS product_count,
    AVG(base_price) AS avg_price
FROM products
WHERE category = 'clothing'
GROUP BY attributes->>'color';

-- Indeks GIN na danych JSONB
CREATE INDEX idx_products_attrs ON products USING GIN (attributes);

Dzięki typowi jsonb PostgreSQL skutecznie łączy zalety modelu relacyjnego (transakcje ACID, złączenia, integralność referencyjna) z elastycznością modelu dokumentowego. To sprawia, że wiele projektów, które rozważają MongoDB ze względu na elastyczny schemat, może z powodzeniem użyć PostgreSQL z kolumnami JSONB.

Elastyczność schematu#

MongoDB - schema-less#

Największą zaletą MongoDB jest brak narzuconego schematu. Każdy dokument w kolekcji może mieć inną strukturę, co pozwala na szybkie iteracje i prototypowanie:

// Różne dokumenty w jednej kolekcji - katalog produktów
db.products.insertMany([
  {
    type: "laptop",
    name: "ThinkPad X1 Carbon",
    specs: { cpu: "i7", ram: "16GB", storage: "512GB" },
    ports: ["USB-C", "HDMI", "USB-A"],
    warranty: { months: 24, type: "on-site" }
  },
  {
    type: "book",
    name: "Clean Code",
    author: "Robert C. Martin",
    isbn: "978-0132350884",
    pages: 464
  },
  {
    type: "subscription",
    name: "Netflix Premium",
    price: 49.99,
    billingCycle: "monthly",
    features: ["4K", "4 screens", "downloads"]
  }
]);

// Schema Validation - opcjonalne wymuszanie struktury
db.createCollection("users", {
  validator: {
    $jsonSchema: {
      bsonType: "object",
      required: ["email", "name"],
      properties: {
        email: { bsonType: "string", pattern: "^.+@.+$" },
        name: { bsonType: "string", minLength: 2 },
        age: { bsonType: "int", minimum: 0, maximum: 150 }
      }
    }
  }
});

PostgreSQL - schemat z elastycznym JSONB#

PostgreSQL wymaga zdefiniowanego schematu dla kolumn, ale kolumny JSONB dają elastyczność zbliżoną do MongoDB:

-- Hybrydowe podejście: ścisły schemat + elastyczny JSONB
CREATE TABLE events (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    source VARCHAR(100) NOT NULL,
    timestamp TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW(),
    metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'
);

-- Każdy typ eventu ma inne metadata
INSERT INTO events (event_type, source, metadata) VALUES
('page_view', 'web', '{"url": "/products", "referrer": "google.com", "device": "mobile"}'),
('purchase', 'mobile_app', '{"product_id": 123, "amount": 99.99, "currency": "PLN"}'),
('signup', 'web', '{"plan": "premium", "trial": true, "utm_source": "facebook"}');

Wydajność - porównanie#

Wydajność bazy danych zależy od wielu czynników: wzorców dostępu, rozmiaru danych, indeksów, konfiguracji sprzętu i optymalizacji zapytań. Oto ogólne wytyczne:

| Scenariusz | PostgreSQL | MongoDB | |---|---|---| | Złożone złączenia wielu tabel | Bardzo wysoka | Niska (wymaga $lookup) | | Odczyt pojedynczego dokumentu po kluczu | Wysoka | Bardzo wysoka | | Zapytania analityczne (OLAP) | Bardzo wysoka | Średnia | | Zapis dużej ilości danych (insert-heavy) | Wysoka | Bardzo wysoka | | Wyszukiwanie pełnotekstowe | Wysoka (tsvector) | Średnia (Atlas Search lepsza) | | Dane geoprzestrzenne | Bardzo wysoka (PostGIS) | Wysoka | | Dane szeregów czasowych | Wysoka (TimescaleDB) | Wysoka (Time Series Collections) | | Elastyczny schemat / częste zmiany | Średnia (JSONB) | Bardzo wysoka | | Transakcje wielotabelowe | Bardzo wysoka | Średnia | | Operacje na dużych zbiorach danych | Bardzo wysoka | Wysoka |

W praktyce MongoDB może być szybszy w scenariuszach z dużą liczbą prostych operacji odczytu/zapisu na pojedynczych dokumentach, podczas gdy PostgreSQL dominuje w złożonych zapytaniach analitycznych i operacjach wymagających złączeń.

Skalowalność - wertykalna vs horyzontalna#

PostgreSQL - skalowanie wertykalne i replikacja#

PostgreSQL tradycyjnie skaluje się wertykalnie (mocniejszy serwer) i obsługuje replikację odczytu:

-- Replikacja strumieniowa - konfiguracja primary
-- postgresql.conf
-- wal_level = replica
-- max_wal_senders = 10

-- Tworzenie slotu replikacji
SELECT pg_create_physical_replication_slot('replica_1');

-- Monitorowanie replikacji
SELECT
    client_addr,
    state,
    sent_lsn,
    write_lsn,
    replay_lsn,
    pg_wal_lsn_diff(sent_lsn, replay_lsn) AS replication_lag_bytes
FROM pg_stat_replication;

PostgreSQL nie oferuje natywnego shardingu, ale rozwiązania takie jak Citus (od Microsoft), pgBouncer (connection pooling) czy Patroni (HA) umożliwiają skalowanie horyzontalne. Usługi zarządzane jak Amazon Aurora PostgreSQL, Neon czy Supabase oferują automatyczne skalowanie.

MongoDB - natywny sharding#

MongoDB został zaprojektowany z myślą o skalowaniu horyzontalnym od samego początku:

// Włączenie shardingu na bazie danych
sh.enableSharding("ecommerce");

// Sharding kolekcji z kluczem hashed
sh.shardCollection("ecommerce.orders", { customerId: "hashed" });

// Sharding z kluczem zakresowym (range-based)
sh.shardCollection("ecommerce.logs", { timestamp: 1 });

// Status shardingu
sh.status();

// Informacje o dystrybucji danych
db.orders.getShardDistribution();

Natywny sharding MongoDB to jego kluczowa przewaga w scenariuszach wymagających skalowania do terabajtów danych i tysięcy operacji na sekundę. Architektura z zestawami replik (replica sets) i routerem zapytań (mongos) zapewnia wysoką dostępność i dystrybucję obciążenia.

Ekosystem i narzędzia#

PostgreSQL#

• ORM/Query Builders: Prisma, TypeORM, Sequelize, Drizzle ORM, Knex.js
• Rozszerzenia: PostGIS (dane przestrzenne), TimescaleDB (szeregi czasowe), pgvector (embeddingi AI), pg_cron (zadania cykliczne), Citus (sharding)
• GUI: pgAdmin, DBeaver, DataGrip, Postico
• Managed Services: Amazon RDS/Aurora, Neon, Supabase, Google Cloud SQL, Azure Database

MongoDB#

• ORM/ODM: Mongoose, Prisma, Mongoosastic, Motor (Python)
• Narzędzia Atlas: Atlas Search (Lucene), Atlas Data Federation, Atlas Charts, Atlas App Services
• GUI: MongoDB Compass, Studio 3T, Robo 3T, DataGrip
• Managed Services: MongoDB Atlas (AWS/Azure/GCP), Amazon DocumentDB (kompatybilny API)

Prisma - uniwersalny ORM#

Prisma obsługuje zarówno PostgreSQL, jak i MongoDB, oferując zunifikowane API:

// schema.prisma - PostgreSQL
datasource db {
  provider = "postgresql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

model Customer {
  id        Int      @id @default(autoincrement())
  email     String   @unique
  firstName String   @map("first_name")
  lastName  String   @map("last_name")
  orders    Order[]
  createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")

  @@map("customers")
}

model Order {
  id         Int         @id @default(autoincrement())
  customer   Customer    @relation(fields: [customerId], references: [id])
  customerId Int         @map("customer_id")
  status     String      @default("pending")
  total      Decimal     @db.Decimal(10, 2)
  items      OrderItem[]
  createdAt  DateTime    @default(now()) @map("created_at")

  @@map("orders")
}

// Zapytanie Prisma (identyczne dla PostgreSQL i MongoDB)
const ordersWithCustomers = await prisma.order.findMany({
  where: {
    status: "completed",
    createdAt: { gte: new Date("2024-01-01") }
  },
  include: {
    customer: true,
    items: true
  },
  orderBy: { createdAt: "desc" },
  take: 20
});

Tabela porównawcza#

| Kryterium | PostgreSQL | MongoDB | |---|---|---| | Model danych | Relacyjny (tabele, wiersze) | Dokumentowy (kolekcje, dokumenty BSON) | | Schemat | Ścisły (z opcją JSONB) | Elastyczny (schema-less) | | Język zapytań | SQL (standard ISO) | MQL (Aggregation Pipeline) | | Transakcje | Pełne ACID | ACID (od v4.0, z narzutem) | | Złączenia | Natywne JOIN (bardzo wydajne) | $lookup (ograniczone) | | Skalowanie | Wertykalne + replikacja | Natywny sharding + replica sets | | JSON | Natywny JSONB z indeksami GIN | Natywny BSON | | Wyszukiwanie tekstowe | tsvector/tsquery (dobry) | Atlas Search / text index | | Dane geoprzestrzenne | PostGIS (standard branżowy) | Wbudowane (2dsphere) | | Replikacja | Strumieniowa + logiczna | Replica sets (automatyczna) | | Dojrzałość | 35+ lat (od 1986) | 15+ lat (od 2009) | | Licencja | PostgreSQL License (MIT-like) | SSPL (Server Side Public License) | | Główne ORM | Prisma, TypeORM, Sequelize, Drizzle | Mongoose, Prisma | | Managed services | RDS, Aurora, Neon, Supabase | Atlas, DocumentDB | | Najlepsze do | OLTP, analityka, dane relacyjne | Dane dokumentowe, IoT, real-time |

Kiedy wybrać PostgreSQL?#

• Dane silnie relacyjne - system ERP, CRM, e-commerce z wieloma powiązaniami
• Złożone zapytania analityczne - raportowanie, OLAP, Business Intelligence
• Krytyczna spójność danych - finanse, bankowość, systemy medyczne
• Wyszukiwanie pełnotekstowe - bez potrzeby zewnętrznego Elasticsearch
• Dane geoprzestrzenne - GIS, logistyka, aplikacje mapowe (PostGIS)
• Hybrydowe dane - tabele relacyjne z kolumnami JSONB
• Rozszerzalność - TimescaleDB, pgvector (AI/ML), PostGIS, pg_cron

Kiedy wybrać MongoDB?#

• Dane heterogeniczne - różne dokumenty w jednej kolekcji (np. katalog produktów z różnymi atrybutami)
• Szybkie prototypowanie - brak konieczności definiowania schematu z góry
• Horyzontalne skalowanie - terabajty danych, tysiące operacji/s
• Dane IoT i logi - duże ilości insertów, dane szeregów czasowych
• Content Management - CMS, systemy zarządzania treścią
• Aplikacje real-time - Change Streams do monitorowania zmian w czasie rzeczywistym
• Mobilne i serverless - MongoDB Realm, Atlas App Services

Potrzebujesz pomocy w wyborze bazy danych?#

W MDS Software Solutions Group mamy wieloletnie doświadczenie z oboma systemami bazodanowymi. Pomagamy firmom wybrać optymalną bazę danych na podstawie specyfiki projektu, wzorców dostępu do danych i wymagań skalowalności.

Niezależnie od tego, czy potrzebujesz solidnego systemu transakcyjnego na PostgreSQL, czy elastycznej bazy dokumentowej na MongoDB - nasz zespół zaprojektuje i wdroży rozwiązanie dopasowane do Twoich wymagań biznesowych.

Skontaktuj się z nami i porozmawiajmy o Twoim projekcie. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.