MongoDB vs. PostgreSQL: comparativa y diferencias

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Elegir el sistema correcto para almacenar la información de las aplicaciones es especialmente importante para el éxito de los proyectos. Para conseguirlo tendremos que analizar los requisitos y conocer las características de los modelos de bases de datos, algo que te explicaremos en este post donde comparamos dos de los motores más extendidos: MongoDB, una base de datos NoSQL, y  PostgreSQL, una base de datos relacional.

Índice

MongoDB como una base de datos NoSQL

MongoDB es un proyecto de código abierto, aunque tiene un modelo de licencia un poco particular. Dispone de una versión Community Edition que es gratuita para cualquier uso, aunque no ofrece sus funcionalidades completas. La característica más importante de MongoDB es que es una base de datos NoSQL. Esto implica que está orientada a documentos, es decir, en lugar de usar tablas y filas como en las bases de datos relacionales tradicionales, MongoDB utiliza colecciones y documentos para almacenar los datos. 

PostgreSQL como una base de datos relacional

Por su parte, PostgreSQL es una base de datos empresarial con altas capacidades de almacenamiento y amplio soporte a muchos tipos de datos. Tiene una licencia completamente abierta para cualquier tipo de uso. PostgreSQL es un sistema gestor de bases de datos relacional. Esto quiere decir que utiliza tablas para almacenar la información y el lenguaje SQL (Structured Query Language) para gestionar y consultar los datos. 

Las bases de datos relacionales nos ofrecen posibilidades conocidas, como la creación de índices y relaciones que permiten combinar los datos de unas tablas con los de otras, creando posibilidades de acceso de los datos muy avanzadas y útiles en la mayoría de las aplicaciones.

Modelos de datos y estructuras de las bases de datos

Para continuar nuestra comparativa vamos a ver ahora con mayor detalle el modelo de datos y las estructuras que nos permiten cada uno de estos motores.

Modelo de datos flexible de documentos de MongoDB

El modelo de datos de MongoDB se basa en documentos que tienen la característica de permitir una gran flexibilidad. En MongoDB se almacenan colecciones, que sería el equivalente a las tablas, pero que se parecería más al concepto de array. En las colecciones se alojan documentos, pudiendo entre unos y otros tener esquemas de datos variables.

Alguien se puede preguntar ¿qué es exactamente un documento? Pues no es más que una estructura de datos compuesta por pares de clave-valor, similar a lo que conocemos en los objetos JSON. Estos objetos de datos pueden ser muy variables, ya que nada impide que unos tengan unas informaciones distintas a otros.  Además de la flexibilidad, los documentos pueden contener otros documentos anidados, listas y otros tipos de datos complejos, lo que facilita el modelado de los datos y la versatilidad de las bases de datos NoSQL.

Modelo de tablas relacionales de PostgreSQL

El modelo de datos de PostgreSQL es el que se conoce como relacional. Es el modelo más común, que se basa en tablas y sus relaciones. En este modelo cada tabla tiene un esquema predefinido que define de manera más rígida las columnas posibles para los datos, junto con sus tipos de datos. 

Aunque no sean tan flexibles estas bases de datos, tienen la potencia que nos aportan sus relaciones. Las relaciones entre tablas se gestionan mediante claves primarias y foráneas, permitiendo consultas complejas y operaciones en las que somos capaces de combinar los datos de varias tablas a la vez. Este modelo es muy adecuado para aplicaciones que requieren consistencia de datos y transacciones complejas.

Diferencias entre el lenguaje de consulta de MongoDB (Mongo Query Language) y SQL utilizado en PostgreSQL

Luego tenemos los lenguajes de consulta de ambos motores. En MongoDB usamos Mongo Query Language (MQL), que nos permite operaciones sencillas pero típicas, como los listados, altas, bajas y modificaciones (CRUD). Por otro lado, PostgreSQL utiliza SQL que es un lenguaje mucho más poderoso, ofreciendo también las operaciones básicas de CRUD, pero también muchas otras encaminadas a realizar accesos a la información de manera combinada, transacciones, etc.

Evaluación del rendimiento y escalabilidad de MongoDB y PostgreSQL en entornos de producción

En términos de rendimiento y escalabilidad las dos tienen un buen desempeño. Sin embargo, por las características de las bases de datos basadas en documentos, como MongoDB, podemos conseguir una gran escalabilidad cuando es necesario manejar grandes volúmenes de datos. PostgreSQL, aunque es un sistema gestor que nos ofrece también la posibilidad del escalado, hasta llegar a cubrir requisitos muy exigentes, requiere mayores recursos por parte del servidor y una configuración más compleja cuando necesitamos trabajar con datos distribuidos.

Características de seguridad incorporadas en MongoDB y PostgreSQL

La seguridad es un aspecto clave cuando trabajamos con datos. Por supuesto, tanto MongoDB como PostgreSQL son sistemas sólidos, capaces de ofrecer diversas características de seguridad encaminadas a proteger los datos y asegurar su integridad. A continuación, se detallan algunas de las características y diferencias más destacadas en este área.

Autenticación y autorización de usuarios

En MongoDB, la autenticación de usuarios se puede configurar utilizando varios mecanismos, como SCRAM, LDAP y Kerberos. Esto permite que los usuarios puedan autenticarse para acceder a los datos y podamos configurar permisos para distintos tipos de operaciones. PostgreSQL también ofrece múltiples métodos de autenticación, incluyendo md5, GSSAPI, LDAP, y SSL, entre otros. También podemos tener usuarios con roles distintos, que tendrán privilegios configurables.

Control de acceso basado en roles (RBAC)

MongoDB implementa el control de acceso basado en roles, lo que permite definir permisos específicos a los usuarios, de modo que solamente puedan realizar acciones autorizadas. PostgreSQL también soporta el mecanismo de acceso basado en roles, por lo que ambos sistemas son similares en este sentido, aunque en este caso podríamos gozar de un poco más de versatilidad para usos avanzados. 

Cifrado de datos en reposo y en tránsito

Ambos motores de bases de datos soportan cifrado de datos, aunque sus implementaciones pueden ser ligeramente distintas. MongoDB ofrece cifrado de datos en reposo mediante su característica de cifrado de discos. Además soporta TLS/SSL para cifrar los datos en tránsito, protegiendo la información durante su transmisión entre el cliente y el servidor. PostgreSQL también proporciona cifrado de datos en reposo. Lo consigue a través de la integración con soluciones de cifrado de disco como LUKS (Linux Unified Key Setup). Para cifrar los datos en tránsito tenemos a nuestra disposición mecanismos estándar como SSL/TLS.

Auditoría y registro de actividades (logging)

Nuevamente, estamos ante características que están disponibles en los dos sistemas gestores de bases de datos. Aunque su implementación se da de maneras distintas, en ambos casos son suficientemente efectivas. MongoDB incluye capacidades de auditoría para la creación de logs configurables con distintos niveles de detalle. PostgreSQL por su parte ofrece capacidades de logging un poco más poderosas todavía, permitiendo registrar diversas actividades como conexiones, ejecuciones de consultas, cambios en la base de datos, etc.

Integración con protocolos de seguridad estándar (TLS/SSL)

Ambas soluciones soportan la integración con protocolos de seguridad estándar como TLS/SSL, por lo que podemos asegurar la confidencialidad de los datos durante su transmisión.

Casos de uso típicos de MongoDB o PostgreSQL

  • Relacionales. Una base de datos relacional es capaz de adaptarse a todas las necesidades de las aplicaciones comunes. Gracias a ellas obtendremos una facilidad mayor al acceder a la información combinada de las tablas y la realización de operaciones avanzadas de consulta y manipulación de la información.
  • NoSQL. Las bases de datos NoSQL por su parte son adecuadas cuando tenemos unos requisitos más específicos en tres factores fundamentales velocidad, variabilidad y volumen. Si alguna de esas características de nuestro modelo de datos puede llegar a ser un problema, las NoSQL pueden ser la solución más adecuada.

Dicho lo anterior, vamos a ver ahora algunos casos de uso donde pueden encajar mejor unos u otros modelos.

Aplicaciones web y móviles con estructura de datos flexible

Si la flexibilidad es un factor relevante para nosotros, debido al modelo de datos basado en documentos, MongoDB puede ser la solución ideal. El modelo de datos basado en documentos permite almacenar datos en un formato que se adapta fácilmente a cambios y evoluciones en los requisitos de la aplicación, mientras que las bases de datos relacionales son siempre más rígidas.

Proyectos que requieren escalabilidad horizontal y distribución de datos

Para proyectos que necesitan escalabilidad horizontal y trabajar con sistemas distribuidos de datos, MongoDB es una opción más adecuada. Su arquitectura distribuida permite escalar fácilmente, agregando más nodos al clúster y mejorando la disponibilidad. PostgreSQL podría llegar a realizar tareas similares pero su configuración es mucho más costosa y tiene más limitaciones en este sentido.

Casos de uso que necesitan procesamiento de datos en tiempo real

Nuevamente, estamos en un escenario donde MongoDB puede resultar mucho más adecuado. Esto es porque el tiempo real suele requerir mucha más velocidad en las operaciones, a la vez que suele estar asociado a necesidades de almacenamiento de volúmenes de datos mayores.

Aplicaciones que priorizan la velocidad de escritura y lectura de datos

Si la velocidad es una prioridad para nosotros, también MongoDB suele ser la solución más adecuada, ya que su modelo de almacenamiento orientado a documentos suele aportar mayor rendimiento. Además, MongoDB ofrece capacidades de indexación avanzadas que permiten mejorar todavía más la velocidad de acceso a la información.

Proyectos que necesitan cumplir con normativas de seguridad y privacidad de datos

PostgreSQL es especialmente adecuado para proyectos que deben cumplir con normativas de seguridad y privacidad de datos. Esto es debido a sus robustas características de seguridad, y la integridad de datos que nos proporcionan las bases de datos relacionales, junto con las capacidades transaccionales.

Fernán García de Zúñiga

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