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