PostgreSQL vs MongoDB : choisir la bonne base de données pour vos projets data

Si vous lancez une nouvelle application numérique, vous aurez probablement besoin de collecter et de stocker des données. Le choix du lieu et de la manière de stocker ces données est l’une des décisions les plus importantes, car l’ensemble du logiciel reposera sur ces données pour fonctionner. 

Historiquement, les données sont stockées dans des tables avec des lignes et des colonnes reliées par des relations (c’est-à-dire des colonnes communes). Les bases de données qui stockent des données relationnelles sont appelées bases de données relationnelles, ou bases de données SQL, puisqu’elles s’appuient, pour la plupart, sur SQL pour tous types d’opérations.  

Cependant, ces dernières décennies, de nouveaux systèmes de gestion de bases de données ont émergé pour répondre à l’augmentation rapide du volume et de la variété des données créées chaque seconde. Les bases de données dites NoSQL (Not only SQL) proposent de nouveaux schémas et stratégies pour collecter efficacement des données selon des cas d’usage spécifiques, tout en s’appuyant encore partiellement sur SQL.

Dans cet article, nous allons analyser deux systèmes de gestion de bases de données populaires : PostgreSQL et MongoDB. Le premier est l’une des bases SQL les plus répandues, tandis que le second est la base NoSQL la plus connue.

Nous couvrirons les fonctionnalités clés et les atouts de chaque base, leurs cas d’usage les plus convaincants, ainsi que les points d’attention si vous envisagez de migrer vos données vers l’une d’entre elles. 

Si vous souhaitez pratiquer et tester chaque approche, découvrez nos cours Creating PostgreSQL Databases et Introduction to MongoDB in Python.

TL;DR : PostgreSQL vs MongoDB

Choisir la bonne base de données est crucial pour toute application numérique. PostgreSQL, une base relationnelle puissante fondée sur SQL, excelle avec des données structurées nécessitant cohérence, jointures complexes et transactions ACID. MongoDB, base NoSQL flexible orientée documents en BSON, est idéale pour des données dynamiques et non structurées, offrant une meilleure scalabilité via le sharding horizontal. Le choix entre PostgreSQL et MongoDB dépend en fin de compte de la structure de vos données, de vos besoins de montée en charge et de vos exigences de cohérence.

Architectures de modèles de données : PostgreSQL vs MongoDB

Analysons les principales différences entre PostgreSQL et MongoDB en termes d’architecture des modèles de données.

Structures relationnelles vs orientées documents

Les systèmes de gestion de bases relationnelles, comme PostgreSQL, organisent les données en tables composées de lignes et de colonnes. Ces tables peuvent être liées par des clés, permettant des relations complexes via les jointures SQL et des requêtes performantes.

Base de données relationnelle. Source : DataCamp

Grâce à leur simplicité, leur efficacité et leur forte cohérence, les bases relationnelles ont connu un succès massif et une large adoption au cours des dernières décennies.

Elles ne sont toutefois pas toujours le meilleur choix lorsque vous travaillez avec des données non structurées qui ne s’intègrent pas bien à un format tabulaire (par exemple, des posts sur les réseaux sociaux, des données de capteurs) ou lorsque la scalabilité est indispensable, c’est-à-dire quand votre application doit s’étendre horizontalement sur de nombreux serveurs.

C’est là que les bases NoSQL entrent en scène. Contrairement aux bases relationnelles, les bases NoSQL gèrent des données non structurées ou semi-structurées sans les contraintes d’un schéma figé. 

En particulier, MongoDB est une base dite orientée documents, un type de base NoSQL qui stocke les données sous forme de collections de documents de type JSON via un format appelé BSON (Binary JSON). En termes simples, les documents ressemblent à des objets clé-valeur JSON, avec des capacités supplémentaires de stockage et de manipulation offertes par BSON. 

Comment MongoDB stocke les données en BSON. Source : DataCamp 

La nature flexible de BSON permet de créer des schémas de documents dynamiques dont la structure et le contenu peuvent évoluer à la volée. Nous y revenons dans la sous-section suivante.

Évolution du schéma

Les bases relationnelles comme PostgreSQL proposent des schémas robustes, difficiles à modifier une fois les tables créées. C’est idéal si vos données sont de nature tabulaire et arrivent toujours au même format. En revanche, si vous traitez des données semi-structurées ou non structurées dont le contenu varie d’un enregistrement à l’autre, comme des posts sociaux ou des données de capteurs, il vous faut davantage de flexibilité pour les ingérer. 

À l’inverse de PostgreSQL, MongoDB adopte des conceptions sans schéma, offrant une flexibilité exceptionnelle pour gérer des données diverses et évolutives. Le modèle sans schéma de MongoDB organise les données en documents et collections :

• Documents : unité de base composée de paires clé-valeur BSON. Ils peuvent contenir chaînes, nombres, dates, tableaux et même d’autres documents imbriqués. Cela permet de modéliser des relations complexes au sein d’un seul document, en phase avec la structure des objets dans la plupart des langages.
• Collections : elles regroupent des documents liés, à la manière d’une table, mais de façon plus souple. Elles n’imposent pas de schéma, de sorte que les documents peuvent avoir des structures et des champs différents. Les collections existent au sein des bases MongoDB, et chaque base peut en contenir plusieurs.

Contrairement aux bases relationnelles traditionnelles où l’ajout d’un champ requiert de modifier toute la structure de la table, MongoDB permet à des documents d’une même collection d’avoir des champs et structures entièrement différents. Cela supprime la nécessité de schémas rigides et facilite le stockage de données variées sans imposer l’uniformité.

Langages de requête : PostgreSQL vs MongoDB

Quelle que soit la base utilisée, PostgreSQL ou MongoDB, vous devrez maîtriser le langage pour communiquer avec elle. Dans PostgreSQL, il s’agit de SQL, un langage standardisé, très populaire et simple à utiliser. Vous pouvez démarrer avec notre cours Introduction to SQL. 

À l’inverse, MongoDB s’appuie principalement sur son propre langage, le MongoDB Query Language (MQL), pour interagir avec la base. Il est toutefois possible d’utiliser d’autres langages populaires, comme Python, C ou Java, pour se connecter et interagir avec des bases MongoDB.

Analysons les différences majeures entre SQL et MQL.

Capacités : SQL vs MQL

L’un des grands atouts de PostgreSQL par rapport à MongoDB est l’usage de SQL. SQL (pour « Structured Query Language ») est un langage essentiel pour construire et maintenir des bases relationnelles. 

C’est un langage simple et spécifique au domaine, utilisé par quasiment tous les systèmes relationnels, comme MySQL, SQL Server, SQLite et, bien sûr, PostgreSQL.

SQL est extrêmement puissant et permet toutes sortes d’opérations : extraction et agrégation de données, nettoyage, jointures, etc. Avec PostgreSQL, les possibilités sont encore plus vastes grâce à des fonctionnalités avancées pour l’analyse complexe, notamment :

• Fonctions et procédures : PostgreSQL prend en charge la création de fonctions et de procédures stockées, pouvant être écrites dans divers langages, ce qui renforce la capacité de la base à gérer des opérations complexes.
• Recherche plein texte : PostgreSQL offre des capacités robustes de recherche plein texte, pour des recherches efficaces dans les données textuelles.
• Prise en charge de JSON : un support étendu des types JSON permet de gérer efficacement des données semi-structurées, comblant en partie l’écart entre bases relationnelles et orientées documents.

À l’inverse, même si MongoDB ne repose pas sur SQL, il propose des capacités puissantes de requêtage, d’indexation et d’agrégation, ainsi que des fonctions d’insertion, de mise à jour ou de suppression pour les bases orientées documents. Si vous êtes familier avec JSON ou les dictionnaires Python, vous prendrez rapidement en main la syntaxe MQL. 

MQL est conçu pour gérer la nature dynamique des documents. Il est donc bien plus flexible que SQL. De plus, comme les documents peuvent en imbriquer d’autres, MongoDB évite souvent les jointures complexes et coûteuses qui sont fréquentes en bases relationnelles. 

Stratégies d’indexation

Les index sont des objets de base de données qui accélèrent la récupération de données. Ils servent de pointeurs pour localiser rapidement les lignes d’une table et améliorer les performances des requêtes. 

PostgreSQL offre des capacités d’indexation étendues, avec plusieurs types d’index, notamment :

• Index B-tree : type par défaut et le plus utilisé
• Index hash : pour des recherches d’égalité rapides
• Index GIN : pour indexer JSON, les tableaux et la recherche plein texte
• Index GiST : pour des types complexes comme la géométrie ou la recherche floue
• Index BRIN : pour de grands volumes de données naturellement ordonnées (ex. logs de séries temporelles)
• Index d’expression : index basé sur une fonction ou une expression
• Index partiel : n’indexe qu’un sous-ensemble de lignes (utile pour le filtrage)

MongoDB prend également en charge l’indexation pour retrouver des documents dans les collections sans devoir les parcourir intégralement. Néanmoins, ses capacités sont plus limitées et n’offrent ni la variété ni la sophistication des index des bases relationnelles comme PostgreSQL. Parmi celles-ci :

• Index sur un seul champ : collecte et trie les données d’un seul champ de chaque document de la collection.
• Index composé : collecte et trie les données de deux champs ou plus de chaque document.
• Index multiclés : pour indexer les données stockées dans des tableaux.
• Index texte : pour des recherches textuelles sur des champs de type chaîne.
• Index haché : pris en charge pour le sharding par hachage. Il indexe le hash de la valeur d’un champ.

L’usage d’index dans vos bases SQL et NoSQL est essentiel pour améliorer les performances et réduire les temps de requête, surtout sur de grands volumes. 

Gardez toutefois à l’esprit que l’ajout d’un index peut dégrader les performances en écriture. Pour des tables ou collections avec un fort ratio écriture/lecture, les index sont coûteux car chaque insertion doit aussi mettre à jour les index.

Performances et scalabilité : MongoDB vs PostgreSQL

MongoDB et PostgreSQL sont d’excellents outils, mais il n’y a pas de choix universel. Vous devez décider en fonction des spécificités de votre cas d’usage. Dans cet esprit, analysons leurs différences en matière de performances et de scalabilité.

Traitement des transactions

Comme d’autres systèmes relationnels populaires, PostgreSQL garantit un haut niveau d’intégrité et de qualité des données grâce à son typage robuste et à la prise en charge des transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité). 

Les transactions ACID sont un ensemble de propriétés qui garantissent le traitement fiable des transactions. Elles assurent l’exactitude et la sécurité des données, même en cas d’erreurs, de pannes ou d’accès concurrents. Ces propriétés sont vitales pour préserver la qualité des données dans tout projet.

Alors que les transactions ACID sont la référence pour l’intégrité des données dans les bases relationnelles, les bases NoSQL comme MongoDB privilégient souvent la flexibilité et la scalabilité à une cohérence transactionnelle stricte, assouplissant certaines propriétés ACID.

Par exemple, certains déploiements MongoDB privilégient la cohérence éventuelle plutôt que la cohérence immédiate, ce qui signifie que les changements ne sont pas reflétés instantanément sur tous les nœuds. Ce compromis entre cohérence, disponibilité et performance améliore la scalabilité, mais exige une conception prudente lorsqu’une cohérence stricte est requise.

Schémas de scalabilité

La montée en charge recourt à différentes techniques pour absorber la hausse du volume et du trafic. En simplifiant, on distingue la scalabilité verticale et horizontale. La première consiste à renforcer les ressources d’un même serveur. La seconde ajoute des serveurs ou nœuds à un système distribué pour augmenter la capacité. 

PostgreSQL s’appuie principalement sur la scalabilité verticale. Toutefois, contrairement à d’autres bases SQL, PostgreSQL autorise aussi une scalabilité horizontale via la partition, au prix de configurations plus complexes. Vous pouvez approfondir la partition dans notre cours Improving Query Performance in PostgreSQL.

À l’inverse, dans les systèmes NoSQL comme MongoDB, la stratégie privilégiée pour gérer la croissance des données et du trafic est la scalabilité horizontale. MongoDB est conçu pour tirer parti du sharding, une technique qui divise la base en fragments (« shards ») distribués sur plusieurs serveurs, afin de gérer de grands jeux de données et des volumes de trafic élevés.

Consultez notre article Sharding vs Partitioning pour tout savoir sur ces techniques.

MongoDB vs PostgreSQL : analyse des cas d’usage

Maintenant que nous connaissons les forces de PostgreSQL et MongoDB, voyons dans quels scénarios chacun s’illustre le mieux.

Scénarios idéaux pour PostgreSQL

PostgreSQL est un excellent choix lorsque votre projet exige :

• Forte cohérence : garantir que tous les utilisateurs voient les mêmes données au même moment.
• Requêtes complexes : joindre des données de plusieurs tables pour obtenir des insights.
• Analytique avancée : si vous devez effectuer des calculs complexes ou des transformations dans la base, l’extensibilité de PostgreSQL est précieuse.
• Scalabilité : pour des projets amenés à croître fortement, la capacité de PostgreSQL à gérer de grands volumes via la scalabilité verticale ou la partition est un atout majeur.
• Conformité ACID : garantir un traitement fiable des transactions pour des applications critiques.

Quelques exemples parlants où PostgreSQL s’impose :

• Transactions financières : l’exactitude et la cohérence sont cruciales pour les virements et paiements.
• Systèmes d’inventaire : des niveaux de stock à jour évitent surventes et écarts.
• Traitement des commandes : en e-commerce, les commandes doivent être traitées correctement et de manière cohérente.

Implémentations optimales pour MongoDB

MongoDB est particulièrement adapté lorsque des structures de données flexibles doivent s’adapter à de nouvelles informations et schémas, lorsque la scalabilité et la performance sont clés, et pour des données non structurées. Son modèle sans schéma, combiné à la scalabilité horizontale, le rend idéal pour des cas d’usage tels que :

• Fils d’actualité sociaux : les données entrantes sont largement non structurées et imprévisibles ; la cohérence parfaite est moins critique, et des incohérences temporaires (posts, likes) sont acceptables tant que le système reste réactif.
• Réseaux de diffusion de contenu (CDN) : la priorité est de servir le contenu avec une latence minimale plutôt que la stricte cohérence.

Architectures hybrides

Il peut exister des cas où combiner les forces de MongoDB et PostgreSQL répond le mieux à des besoins hétérogènes. Créer des architectures hybrides mêlant bases SQL et NoSQL est possible et pertinent si vous devez associer forte cohérence transactionnelle et flexibilité. 

Par exemple, vous pouvez utiliser MongoDB pour des écritures rapides en analytics temps réel, et PostgreSQL pour des opérations relationnelles complexes et le stockage structuré. Il n’existe toutefois pas de moyen de « fusionner » leurs fonctionnalités : vous utiliserez deux bases distinctes en parallèle, ce qui accroît la complexité du système et exige une étude approfondie avant mise en œuvre. 

Considérations de migration

Si vous envisagez de migrer des données de MongoDB vers PostgreSQL ou inversement, plusieurs éléments sont à considérer :

Schémas de base de données

Si vous migrez de MongoDB vers PostgreSQL, vous devrez, avant la migration, créer une ou plusieurs tables avec un schéma prédéfini, c’est-à-dire une liste de colonnes avec leurs types et contraintes. Si vous migrez vers Mongo, vous devrez définir comment intégrer les données dans les documents. Malgré la flexibilité des documents, un minimum de modélisation sera indispensable pour loger les données existantes.

Transformations potentielles des données

Les données à exporter n’ont pas toujours le format souhaité. Dans ce cas, avant la migration, il faudra mettre en place un pipeline pour transformer les données au bon format avant insertion dans PostgreSQL ou MongoDB.  

Méthodes de migration

Plusieurs approches existent. Vous pouvez procéder manuellement pour des exports/imports basiques, mais cela peut être long, complexe et source d’erreurs, surtout avec de gros volumes. C’est pourquoi le choix d’un outil ELT peut s’avérer plus judicieux. Il existe de nombreuses solutions pour migrer de PostgreSQL vers Mongo et inversement.

Optimisation des performances

Prendre en compte des techniques d’optimisation pendant la migration est crucial, surtout pour les processus complexes. Selon la source et la destination, PostgreSQL et MongoDB offrent des leviers spécifiques pour accélérer la migration, notamment le pooling de connexions, la partition, le choix de la clé de shard et les requêtes couvertes.

Sécurité et conformité

Protéger votre déploiement est essentiel pour assurer l’intégrité, la disponibilité et la conformité des données. MongoDB comme PostgreSQL offrent diverses méthodes pour sécuriser vos bases. Voici quelques techniques courantes.

Mécanismes d’authentification

PostgreSQL propose une large gamme de méthodes d’authentification, gérées efficacement via des rôles. Les rôles sont des entités pouvant posséder des objets et détenir des privilèges. Ils servent à l’authentification, à la gestion des permissions et à la définition des niveaux d’accès. Dans PostgreSQL, un rôle peut agir comme un utilisateur ou comme un groupe d’utilisateurs.

Vous pouvez également créer des rôles dans MongoDB pour empêcher les accès non autorisés. Le contrôle d’accès fondé sur les rôles suit le principe du moindre privilège afin de réduire les risques. MongoDB propose plusieurs mécanismes d’authentification, dont le mécanisme par défaut est le SCRAM (Salted Challenge Response Authentication Mechanism) pour une authentification par mot de passe sécurisée.

Pratiques de chiffrement

MongoDB offre un large éventail de pratiques de chiffrement pour sécuriser vos données, notamment :

• Chiffrement TLS/SSL : utilisez TLS/SSL pour chiffrer les données en transit et sécuriser la communication entre clients et base.
• Listes blanches d’IP et VPN : restreignez l’accès à vos instances MongoDB aux seules IP de confiance. Pour plus de sécurité, utilisez des VPN pour créer des tunnels sécurisés vers les bases de production.
• Chiffrement au repos : activez le chiffrement au repos via la prise en charge native de l’engin WiredTiger. Cela protège les données sensibles sur disque.
• Chiffrement côté client au niveau des champs : pour des exigences élevées de sécurité, chiffrez certains champs avant leur envoi à la base. Ainsi, même les administrateurs ne peuvent pas accéder aux informations sensibles.

PostgreSQL propose également du chiffrement à plusieurs niveaux et offre une grande flexibilité pour protéger les données contre les fuites dues au vol de serveur, à des administrateurs indélicats ou à des réseaux non sécurisés. Parmi les options :

• Chiffrement des mots de passe : les mots de passe des utilisateurs peuvent être stockés sous forme de hachages, empêchant l’administrateur de les connaître.
• Chiffrement des données sur le réseau : les connexions SSL chiffrent les données en transit : mot de passe, requêtes et résultats. 
• Chiffrement au niveau des partitions : le chiffrement du stockage peut être réalisé au niveau du système de fichiers ou de la partition.
• Authentification SSL de l’hôte : le client et le serveur peuvent s’échanger des certificats SSL.

Communauté et écosystème

MongoDB et PostgreSQL sont tous deux très populaires, avec des communautés en croissance et des écosystèmes dynamiques. Jetons-y un œil.

Capacités d’extension

Les extensions PostgreSQL sont des modules additionnels qui élargissent les capacités de la base, à l’image des packages en Python ou R. Ces dernières années, un riche écosystème d’extensions a émergé pour décupler le potentiel de PostgreSQL dans de nombreux contextes. La plupart sont disponibles sur le PostgreSQL Extension Network.

À l’inverse, MongoDB offre un éventail d’extensions plus limité, principalement destiné à l’intégrer à d’autres technologies et frameworks, tels que des IDE comme Visual Studio Code ou des plateformes cloud comme Google Cloud. D’autres packages tiers existent toutefois pour les langages que vous utilisez pour piloter MongoDB.

Tendances d’adoption

PostgreSQL et MongoDB vivent tous deux une période faste, comme l’illustre l’image suivante des tendances des moteurs de bases de données d’après DB-Engines.

Source : db-engines

Bien que les SGBDR restent dominants (dont PostgreSQL, 4e du classement), le graphique révèle aussi un tournant récent, avec une forte croissance des bases NoSQL comme MongoDB et Redis. Cette trajectoire traduit l’adoption croissante de solutions flexibles et scalables pour gérer des données non structurées et des applications à fort trafic.

Tableau comparatif : PostgreSQL vs MongoDB

Voici un tableau récapitulatif des différences entre MongoDB et PostgreSQL :

Conclusion

MongoDB et PostgreSQL comptent parmi les bases de données les plus populaires. Elles incarnent respectivement les approches NoSQL et SQL. En les comparant, on met en lumière leurs différences, leurs forces et les cas d’usage où chacune brille.

Il y a beaucoup à apprendre sur les bases SQL et NoSQL. Chez DataCamp, nous vous accompagnons avec des cours et tutoriels complets et à jour. Découvrez notre sélection dédiée :

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• SQL Server, PostgreSQL, MySQL: What's the Difference?
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