MongoDB
vs PostgreSQL
MongoDB wygrywa elastycznością schematu i prostotą dla dokumentowych modeli. Postgres wygrywa relacjami, joinami, transakcjami i ACID-em. Dla 90% projektów biznesowych — Postgres. Dla logów, eventów, dużych dokumentów JSON — MongoDB.
MongoDB
Plusy
- Elastyczny schemat — łatwo iterować w MVP
- Świetne do dokumentowych danych (JSON)
- Skala horizontalna naturalna
- MongoDB Atlas dojrzały i tani
Minusy
- Brak prawdziwych joinów — agregacje są skomplikowane
- Konsystencja słabsza — eventual consistency domyślnie
- Transakcje od niedawna i ograniczone
- Łatwo zrobić bałagan w schemacie bez dyscypliny
PostgreSQL
Plusy
- Najlepszy ACID na rynku — można polegać na transakcjach
- JOIN-y, CTE, window functions, partycjonowanie — pełen SQL
- JSON też (jsonb) — najlepsze z dwóch światów
- Rozszerzenia: pgvector (AI), PostGIS (mapy), TimescaleDB (time-series)
Minusy
- Schemat sztywny — wymaga migracji przy zmianach
- Skala horizontalna trudniejsza (wymaga shardingu lub Citus)
- Większy próg wejścia dla zespołu nieznającego SQL
Kiedy wybrać MongoDB
Wybierz MongoDB dla logów/eventów/analytics, dla MVP z bardzo zmiennym schematem, dla aplikacji z głównie dokumentowym modelem (np. CMS).
Kiedy wybrać PostgreSQL
Wybierz Postgres dla 90% projektów biznesowych: SaaS, sklepy, panele admina, marketplace'y — wszędzie, gdzie dane są relacyjne (klienci ↔ zamówienia ↔ produkty).
Nasze zdanie
Postgres domyślnie. Dla wszystkiego co nie jest typowym time-series albo logami. Z pgvectorem do AI, z jsonb do elastyczności. MongoDB zostawiamy dla niszowych use case'ów (logi, eventy, document store).
Robimy aplikacje webowe w obu technologiach — pomagamy klientom wybrać i wdrożyć. Napisz do nas, jeśli chcesz porozmawiać.
Inne porównania
Chcesz porozmawiać?
Pierwsza rozmowa i wstępna estymata są bezpłatne. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego — z ręki człowieka, nie formularza.