MongoDB

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NOS UPS DANS LA GESTION DES BASES DE DONNÉES AVEC POSTGRESQL

- Flexibilité/sans schéma - Si vous avez un schéma flexible, c'est idéal pour un magasin de documents comme MongoDB. Il est difficile à mettre en œuvre de manière performante dans un SGBDR
- Facilité de mise à l'échelle - Lecture de l'échelle en utilisant des ensembles de répliques. Écriture de l'échelle en utilisant le sharding (équilibrage automatique).
- Expressive Query Language - simple et beaucoup plus facile à comprendre que SQL.
- Configuration facile - L'installation, le paramétrage et l'exécution sont assez simples et peuvent prendre très peu de temps.
- Coût - Cela dépend bien sûr du SGBDR, mais MongoDB est gratuit et peut fonctionner sous Linux, ce qui est idéal pour fonctionner avec un kit de produits moins chers.
- Dispose d'un grand cache de documentation précise pour aider les utilisateurs, qu'ils soient novices ou expérimentés, à mieux comprendre la technologie.

NOS OUPS DANS LA GESTION DES BASES DE DONNÉES AVEC POSTGRESQL

- La taille des données dans MongoDB est généralement plus élevée en raison, par exemple, des noms de champs stockés dans chaque document
- moins de souplesse dans l'interrogation (par exemple, pas de JOINs)
- Redondance des données - Les relations dans MongoDB ne sont généralement pas bien définies et les ensembles de données dupliqués qui en résultent peuvent être difficiles à gérer.
- pas de support pour les transactions - certaines opérations atomiques sont supportées, au niveau d'un document unique
- pour le moment, Map/Reduce (par exemple pour faire des agrégations/analyses de données) est OK, mais pas trop vite.
- Indexation - des vitesses rapides et des performances élevées ne sont possibles qu'avec les bons index. Avec des index mal implémentés et des index composites hors service, MongoDB fonctionnera à une vitesse étonnamment lente.