本文目录导航：
全方位对比 Postgres 和 MongoDB (2023 版)
对比Postgres和MongoDB，了解哪款数据库更适宜你的需求。
Postgres和MongoDB均在环球数据库市场中占据关键位置。
依据2023年Stack Overflow调研，Postgres已成为最受欢迎的数据库之一。
而MongoDB则在2017年至2020年间延续蝉联最盼望经常使用的数据库头衔。
两者均排在环球数据库排名前五，正逐渐冲击Oracle、MySQL及Microsoft SQL Server的市场份额。
MongoDB最后被视为与Postgres等SQL数据库相统一的NoSQL数据库，但近年来两者正逐渐趋同。
The Guardian曾颁布长文讨论将MongoDB迁徙至Postgres的或者性，虽然时过境迁，但迁徙数据库的痛苦环节并未扭转。
Bytebase与多个数据库包括Google Cloud SQL严密协作，然后者更是由Bytebase开创人所创立。
在对比Postgres和MongoDB时，咱们将从以下几个维度启动评价：容许证、数据模型、JSON支持、性能、牢靠性、伸缩性、易用性、可运维性、生态系统以及两者之间的选用。
Postgres和MongoDB均准许企业级经常使用，Postgres支持JSON列，使其具有与MongoDB相似的配置，可以经常使用JSONB格局处置JSON。
两者在处置JSON方面均体现杰出，MongoDB经常使用自定义BSON格局，而Postgres经常使用JSONB格局。
无关在Postgres中经常使用BSON或JSONB之间的讨论，可参考相关资源。
性能方面，MongoDB在触及多个实体的操作时理论更优，由于其数据去规范化，无需启动复杂的表间衔接。
而Postgres则长于处置复杂查问，得益于其弱小的SQL和先进的查问优化器。
牢靠性方面，MongoDB早期因不支持ACID事务而遭到质疑，但经过收买WiredTiger并经常使用其存储引擎，当初的MongoDB与Postgres一样稳固牢靠。
MongoDB经过正本集提供内置的智能缺点转移配置，而Postgres则须要第三方处置方案，如pg_auto_failover。
伸缩性方面，MongoDB支持横向裁减，而Postgres理论驳回纵向裁减。
MongoDB是一个散布式数据库，支持智能分片，而Postgres的分片处置方案理论会在纵向裁减之后思考经常使用。
易用性方面，MongoDB驳回无预设形式的架构，易于上手，官方驱动程序使其与MongoDB数据库交互变得繁难直观。
Postgres则要求对schema启动解放，虽然在相关型数据库中相对严厉。
Stack Overflow调研显示，虽然Postgres是受访者中最受欢迎的数据库，但在新手用户中，MongoDB更受欢迎。
处置复杂查问时，MongoDB的MQL配置不如Postgres的SQL弱小。
可运维性方面，运转多节点MongoDB比运转多节点Postgres更为简便，由于分片和缺点转移由MongoDB处置。
在单节点部署下，MongoDB的散布式个性或者成为累赘。
生态系统方面，Postgres领有可裁减架构并由社区保养，近年来生态系统蓬勃开展。
MongoDB采取商业化战略，收买了低劣的处置方案，以确保成为其产品线无法或缺的局部。
Postgres是一个通用数据库，驳回相关模型，提供片面的SQL配置和裁减架构，由激情社区驱动。
MongoDB是一个片面的数据库处置方案，遍及文档模型，具有伸缩性和高可用性，提供完整的开发者体验，由营利性商业实体推进。
选用Postgres或MongoDB取决于特定需求。
在某些畛域中，一个数据库清楚优于另一个，但在大少数运行程序用例中，两者都体现出弱小才干。
组织内同时经常使用Postgres和MongoDB也很经常出现。
关于Postgres和MongoDB的生命周期治理，Bytebase是一个值得思考的工具。
欲深化了解Bytebase，请访问其官方并收费注册云账号，立刻体验。
mongodb数据库查问调优之explain方法详解
在MongoDB的环球里，explain()这一工具就像是性能优化的导游。
它提醒了查问面前的口头战略，协助咱们深化了解查问效率，寻觅或者存在的瓶颈。
接上去，咱们将详细论述如何应用explain()方法来对查问启动调优。
首先，调用explain()的关键是了解其前往的结果。
这个结果蕴含了查问的口头方案，如索引经常使用状况、扫描的数据量等关键消息。
经过解读这些数据，咱们能够发现哪些查问或者由于索引选用不当、数据散布不均等疑问造成性能低下。
详细操作如下：当你疑心某个查问性能不佳时，可以在查问语句后减少()，MongoDB会前往一个详细的口头方案。
剖析这个方案，找出不用要的全表扫描、索引经常使用无余或不正当的索引选用，这些都是优化的重点。
经过这样的方式，explain()不只协助咱们定位疑问，还为咱们提供了优化查问的线索。
对查问语句启动适当的调整，如优化索引、改良查问结构，都能清楚优化MongoDB的查问性能。
总的来说，explain()是MongoDB查问调优的弱小工具，熟练把握并应用它，是优化数据库性能、优化查问效率的关键步骤。
mongodb是相关型数据库吗
MongoDB是非相关型数据库。
MongoDB的文档数据模型提供了更高的灵敏性和可裁减性，由于它可以轻松地顺应复杂的数据结构。
这种灵敏性使得MongoDB十分适宜用于Web运行程序、移动运行程序和大数据运行程序。
此外，MongoDB还提供了丰盛的查问言语和索引配置，使得数据查问和检索十分繁难和高效。
MongoDB经常使用原理：
所谓“面向汇合”，意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个汇合。
每个汇合在数据库中都有一个惟一的标识名，并且可以蕴含有限数目标文档。
汇合的概念相似相关型数据库里的表，不同的是它不须要定义任何形式。
NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够极速识别数据库内大数据集中的热数据，提供分歧的性能改良。
形式自在，象征着关于存储在mongodb数据库中的文件，咱们不须要知道它的任何结构定义。
假设须要的话，你齐全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
存储在汇合中的文档，被存储为键-值对的方式。
键用于惟一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。
咱们称这种存储方式为BSON。
以上内容参考：网络百科-mongodb
