PostgreSQL vs MongoDB: escolhendo o banco de dados certo para seus projetos de dados

Se você está planejando lançar um novo aplicativo digital, provavelmente vai precisar coletar e armazenar dados. Onde e como guardar esses dados é uma das decisões mais importantes que você vai tomar, já que todo o software depende deles para funcionar. 

Tradicionalmente, os dados são armazenados em tabelas com linhas e colunas conectadas por determinados relacionamentos (isto é, colunas em comum). Bancos que armazenam dados relacionais são chamados de bancos de dados relacionais, ou bancos SQL, pois a maioria, senão todos, se baseiam em SQL para todo tipo de operação.  

Nas últimas décadas, porém, novos sistemas de gerenciamento de banco de dados surgiram para lidar com o rápido aumento do volume e da variedade de dados gerados a cada segundo. Os chamados bancos NoSQL (Not only SQL) propõem novos esquemas e estratégias para coletar dados com eficiência em casos de uso específicos, ainda que, em certa medida, também se apoiem em SQL.

Neste artigo, vamos analisar dois sistemas populares de gerenciamento de banco de dados: PostgreSQL vs MongoDB. O primeiro é um dos bancos SQL mais usados; o segundo é o banco NoSQL mais famoso.

Vamos abordar os principais recursos e pontos fortes de ambos, seus casos de uso mais interessantes e boas práticas para lembrar caso você esteja pensando em migrar seus dados para um desses bancos. 

Se você quer colocar a mão na massa e experimentar cada abordagem, confira nossos cursos Creating PostgreSQL Databases e Introduction to MongoDB in Python.

Resumo: PostgreSQL vs MongoDB

Escolher o banco de dados certo é crucial para qualquer aplicação digital. O PostgreSQL, um poderoso banco relacional baseado em SQL, se destaca em cenários com dados estruturados que exigem consistência, joins complexos e transações ACID. O MongoDB, um banco de documentos NoSQL que usa BSON, é ideal para lidar com dados dinâmicos e não estruturados, oferecendo maior escalabilidade por meio de sharding horizontal. A escolha entre PostgreSQL e MongoDB depende, no fim das contas, da estrutura dos seus dados, das necessidades de escalabilidade e dos requisitos de consistência do seu projeto.

Arquiteturas de modelo de dados: PostgreSQL vs MongoDB

Vamos analisar as principais diferenças entre PostgreSQL e MongoDB em termos de arquitetura do modelo de dados.

Estruturas relacionais vs baseadas em documentos

Sistemas de banco de dados relacionais, como o PostgreSQL, organizam os dados em tabelas, nas quais cada tabela tem linhas e colunas. Essas tabelas podem ser vinculadas por chaves, permitindo relacionamentos complexos por meio de joins em SQL e consultas eficientes.

Banco de dados relacional. Fonte: DataCamp

Graças à sua simplicidade, eficiência ímpar e forte consistência, bancos relacionais tiveram enorme sucesso e ampla adoção nas últimas décadas.

No entanto, eles podem não ser a melhor opção quando você trabalha com dados não estruturados que não se encaixam bem em formato tabular (por exemplo, posts em redes sociais, dados de sensores) ou quando escalabilidade é essencial; isto é, quando seu aplicativo precisa escalar horizontalmente em vários servidores.

É aqui que os bancos NoSQL entram em cena. Diferentemente dos relacionais, bancos NoSQL lidam com dados não estruturados ou semiestruturados sem as restrições de um esquema fixo. 

Em particular, o MongoDB é um chamado banco de documentos, um tipo de banco NoSQL que armazena dados em coleções de documentos no formato JSON usando um padrão chamado BSON (Binary JSON). Em termos simples, documentos são parecidos com objetos JSON de chave-valor, com capacidades adicionais de armazenamento e manipulação fornecidas pelo BSON. 

Como o MongoDB armazena dados em BSON. Fonte: DataCamp 

A natureza flexível do BSON permite criar esquemas de documentos dinâmicos, cujo formato e conteúdo podem variar rapidamente. Veremos mais sobre isso a seguir.

Padrões de evolução de esquema

Bancos relacionais como o PostgreSQL oferecem esquemas robustos e difíceis de alterar depois que você cria as tabelas. Isso é ótimo quando os dados têm natureza tabular e sempre chegam ao seu aplicativo no mesmo formato. Porém, se você lida com dados semiestruturados ou não estruturados cujo conteúdo pode variar de um registro para outro, como posts em redes sociais ou dados de sensores, pode ser necessário algum nível de flexibilidade para ingerir esses dados. 

Em contraste com o PostgreSQL, o MongoDB traz projetos sem esquema, que oferecem flexibilidade excepcional para lidar com dados diversos e em evolução. O design sem esquema do MongoDB organiza dados em documentos e coleções:

• Documentos são a unidade básica de dados, compostos por pares chave-valor em BSON. Podem conter strings, números, datas, arrays e até outros documentos embutidos. Isso permite modelos sofisticados que representam relacionamentos complexos dentro de um único documento, alinhados ao modo como objetos são estruturados na maioria das linguagens de programação.
• Coleções agrupam documentos relacionados, de forma semelhante a uma tabela, mas com muito mais flexibilidade. As coleções não impõem um esquema, então os documentos podem ter estruturas e campos diferentes. As coleções existem dentro de bancos de dados MongoDB, e cada banco pode conter várias coleções.

Diferente dos bancos relacionais tradicionais, em que adicionar um novo campo exige alterar toda a estrutura da tabela, o MongoDB permite que documentos dentro da mesma coleção tenham campos e estruturas completamente diferentes. Isso elimina a necessidade de esquemas rígidos e facilita armazenar dados variados sem forçar uniformidade.

Linguagens de consulta em PostgreSQL vs MongoDB

Independentemente do banco que você usa, seja PostgreSQL ou MongoDB, você vai precisar aprender a linguagem para se comunicar e gerenciar seus bancos. No PostgreSQL, essa linguagem é o SQL, extremamente popular, padronizada e fácil de usar. Você pode começar com SQL no nosso curso Introduction to SQL. 

Já o MongoDB se apoia principalmente em sua própria linguagem, a MongoDB Query Language (MQL), para interagir com o banco. No entanto, também é possível usar outras linguagens populares, como Python, C e Java, para se conectar e interagir com bancos MongoDB.

Vamos analisar as principais diferenças entre SQL e MQL.

Capacidades de SQL vs MQL

Uma das maiores vantagens do PostgreSQL em relação ao MongoDB é o uso de SQL. SQL (de “Structured Query Language”) é uma linguagem essencial para construir e manter bancos relacionais. 

É uma linguagem de domínio simples, adotada por praticamente todos os sistemas relacionais, como MySQL, SQL Server, SQLite e, claro, PostgreSQL.

SQL é extremamente poderosa, permitindo realizar todo tipo de operação, de consulta e agregação a limpeza de dados e joins. No PostgreSQL, as possibilidades são ainda maiores, pois ele traz um conjunto de funcionalidades avançadas para análises complexas, incluindo:

• Funções e procedimentos: o PostgreSQL suporta a criação de funções e procedimentos armazenados, que podem ser escritos em várias linguagens, ampliando a capacidade do banco para lidar com operações complexas.
• Busca de texto completo: o PostgreSQL oferece recursos robustos de full-text search, possibilitando buscas eficientes em dados textuais.
• Suporte a JSON: suporte amplo a tipos JSON permite ao PostgreSQL lidar bem com dados semiestruturados, aproximando, de certo modo, bancos relacionais e orientados a documentos.

Por outro lado, embora o MongoDB não use SQL, ele tem capacidades poderosas de consulta, indexação e agregação, além de outras funções para inserir, atualizar ou excluir informações em bancos de documentos. Assim, se você já é familiar com JSON ou dicionários em Python, não vai demorar para pegar a sintaxe de MQL. 

A MQL foi projetada especificamente para lidar com a natureza dinâmica dos documentos. Como resultado, é uma linguagem muito mais flexível do que SQL. Além disso, como documentos podem embutir outros documentos, no MongoDB não há necessidade de usar joins complexos e ineficientes, comuns em bancos relacionais. 

Estratégias de indexação

Índices são objetos do banco que melhoram a velocidade das operações de leitura. Eles funcionam como apontadores para localizar rapidamente linhas em uma tabela, aumentando o desempenho das consultas. 

O PostgreSQL tem capacidades fortes de indexação, suportando vários tipos, incluindo:

• Índice B-Tree: o tipo padrão e mais usado
• Índice Hash: para buscas por igualdade mais rápidas
• Índice GIN: para indexar JSON, arrays e full-text search
• Índice GiST: para tipos complexos como dados geométricos ou busca aproximada
• Índice BRIN: para grandes volumes naturalmente ordenados (como logs de séries temporais)
• Índice por expressão: baseado em uma função ou expressão
• Índice parcial: indexa apenas um subconjunto de linhas (útil para filtros)

O MongoDB também suporta indexação para encontrar documentos em coleções sem ter que varrer todos os registros. Porém, suas capacidades são mais limitadas, sem a variedade e sofisticação de um relacional como o PostgreSQL. Entre elas:

• Índice de campo único: coleta e ordena dados de um único campo em cada documento da coleção.
• Índice composto: coleta e ordena dados de dois ou mais campos em cada documento da coleção.
• Índice multikey: indexa dados armazenados em arrays.
• Índice de texto: dá suporte a buscas textuais em campos com conteúdo de string.
• Índice com hash: suporta sharding por hash. Indexa o hash do valor de um campo.

Usar índices em bancos SQL e NoSQL é fundamental para aumentar o desempenho e reduzir o tempo de consulta, especialmente em grandes volumes de dados. 

Mas lembre que adicionar índices também pode impactar negativamente operações de escrita. Para tabelas ou coleções com alta proporção de escrita em relação à leitura, índices são custosos porque cada inserção precisa atualizar os índices.

Desempenho e escalabilidade em MongoDB vs PostgreSQL

MongoDB e PostgreSQL são ótimos, mas não faz sentido escolher um ou outro apenas por suas propriedades. A decisão deve considerar as particularidades do seu caso de uso. Com isso em mente, vamos analisar as diferenças de desempenho e escalabilidade entre os dois.

Processamento de transações

Como outros bancos relacionais populares, o PostgreSQL garante altos níveis de integridade e qualidade de dados por meio de seu sistema robusto de tipos e do suporte a transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). 

Transações ACID são um conjunto de propriedades que garantem o processamento confiável de transações. Elas asseguram que os dados permaneçam corretos e seguros mesmo diante de erros, falhas ou acesso concorrente. Essenciais para manter a qualidade de dados em qualquer projeto.

Embora transações ACID sejam o padrão-ouro para integridade em bancos relacionais, bancos NoSQL como o MongoDB muitas vezes priorizam flexibilidade e escalabilidade em detrimento de consistência transacional estrita. Isso implica relaxar algumas propriedades ACID presentes nos bancos relacionais. 

Por exemplo, algumas implantações de MongoDB priorizam consistência eventual em vez de imediata, o que significa que alterações podem não se refletir em todos os nós instantaneamente. O trade-off entre consistência, disponibilidade e desempenho permite maior performance e escalabilidade, mas exige cuidado ao projetar aplicações que dependem de consistência estrita.

Padrões de escalabilidade

Escalar envolve técnicas para lidar com o aumento de volume de dados e tráfego. Em termos simples, há escalabilidade vertical e horizontal. A primeira envolve melhorar e adicionar recursos ao mesmo servidor para suportar mais carga. A segunda é feita adicionando mais servidores ou nós a um sistema distribuído, aumentando a capacidade. 

O PostgreSQL depende principalmente de escalabilidade vertical para crescer. Porém, diferente de outros SQL populares, também permite escalabilidade horizontal via particionamento, embora exija configurações complexas. Você pode aprender os detalhes técnicos de particionamento no nosso curso Improving Query Performance in PostgreSQL.

Já em sistemas NoSQL como o MongoDB, a estratégia preferida para lidar com crescimento de tráfego e volume é a escalabilidade horizontal. O MongoDB foi projetado para usar sharding, técnica que divide o banco em partes menores e gerenciáveis, chamadas “shards”, distribuindo-as por múltiplos servidores para lidar com grandes volumes de dados e alto tráfego.

Confira nosso artigo Sharding vs Partitioning para saber tudo sobre essas técnicas populares de escalabilidade.

MongoDB vs PostgreSQL: análise de casos de uso

Agora que conhecemos os recursos e pontos fortes de PostgreSQL e MongoDB, é hora de analisar os cenários em que cada um é mais útil.

Cenários ideais para PostgreSQL

O PostgreSQL é uma ótima escolha quando seu projeto exige:

• Forte consistência: garantir que todos vejam os mesmos dados ao mesmo tempo.
• Consultas complexas: unir dados de várias tabelas para obter insights.
• Análises avançadas: se você precisa realizar cálculos ou transformações complexas dentro do banco, a extensibilidade do PostgreSQL é valiosa.
• Escalabilidade: para projetos que devem crescer bastante, a capacidade do PostgreSQL de lidar com grandes volumes via escalabilidade vertical ou particionamento é uma grande vantagem.
• Conformidade ACID: garantir processamento confiável de transações em aplicações críticas.

Para dar exemplos práticos, o PostgreSQL é uma ótima opção em:

• Transações financeiras: precisão e consistência são cruciais ao transferir dinheiro ou processar pagamentos.
• Sistemas de inventário: garantir atualização correta dos níveis de estoque é vital para evitar excesso de vendas ou divergências.
• Processamento de pedidos: no e-commerce, pedidos precisam ser processados de forma correta e consistente para satisfazer clientes.

Implementações ideais de MongoDB

O MongoDB funciona melhor quando é útil ter estruturas flexíveis que se adaptam dinamicamente a novas informações e esquemas, quando escalabilidade e desempenho são importantes e para dados não estruturados. O design sem esquema do MongoDB, somado à escalabilidade horizontal, o torna ótimo para casos como:

• Feeds de redes sociais: como muitos dados de entrada são não estruturados e imprevisíveis, a consistência é menos crítica e inconsistências temporárias em posts ou curtidas são aceitáveis desde que o sistema seja responsivo.
• Redes de entrega de conteúdo (CDNs): servir conteúdo com latência mínima é priorizado em relação à consistência.

Arquiteturas híbridas

Pode haver casos em que você precise combinar as forças de MongoDB e PostgreSQL para criar uma solução completa para requisitos diversos de dados. Criar arquiteturas híbridas que unem bancos SQL e NoSQL é possível — e uma ótima ideia se você precisa combinar consistência forte nas transações com certo grau de flexibilidade. 

Por exemplo, você pode usar MongoDB para escritas rápidas em analytics em tempo real enquanto usa PostgreSQL para operações relacionais complexas e armazenamento de dados estruturados. Porém, ainda não há como “fundir” as funcionalidades de ambos. Você estará usando dois bancos diferentes ao mesmo tempo, o que aumenta a complexidade do sistema e exige análise cuidadosa antes de implementar. 

Considerações de migração

Se você planeja migrar dados do MongoDB para o PostgreSQL ou vice-versa, precisa considerar vários elementos:

Esquemas de banco de dados

Se estiver migrando de MongoDB para PostgreSQL, antes de migrar será preciso criar uma tabela (ou várias) com um esquema predefinido, isto é, uma lista de colunas com tipos de dados e possíveis restrições. Se quiser mover seus dados para o Mongo, você terá que definir como os dados serão incorporados aos documentos. Apesar da flexibilidade dos documentos, algum modelagem de dados será essencial para acomodar o que já existe.

Possíveis transformações de dados

Os dados que você quer exportar podem não estar no formato desejado. Se for o caso, antes de migrar, será preciso estabelecer algum pipeline para transformar os dados no formato correto antes de inseri-los no PostgreSQL ou no MongoDB.  

Como migrar os dados

Há várias maneiras de conduzir uma migração. Você pode fazer manualmente para exportações/importações básicas, mas pode ser demorado, complexo e sujeito a erros — especialmente se o banco tiver muito dado. Por isso, escolher uma ferramenta de ELT para o trabalho pode ser uma solução melhor. Existem muitas opções no mercado, tanto para migrar de PostgreSQL para Mongo quanto no sentido inverso.

Otimização de desempenho

Considerar técnicas para aumentar o desempenho durante a migração é crucial, principalmente em processos complexos. Novamente, dependendo da origem e do destino, PostgreSQL e MongoDB oferecem técnicas e estratégias específicas para acelerar o processo, incluindo pool de conexões, particionamento, escolha de shard key e covered queries.

Segurança e conformidade

Proteger sua implantação de banco é essencial para garantir integridade, disponibilidade e conformidade dos dados. Tanto MongoDB quanto PostgreSQL oferecem métodos diversos para manter seus bancos seguros. A seguir, algumas técnicas comuns.

Mecanismos de autenticação

O PostgreSQL traz uma série de métodos de autenticação, que podem ser gerenciados de forma eficiente por meio de roles. Roles são entidades que podem ser proprietárias de objetos e ter privilégios no banco. Elas servem para autenticação, gestão de permissões e definição de níveis de acesso. No PostgreSQL, uma role pode funcionar como um usuário ou como um grupo.

Você também pode criar roles no MongoDB para evitar acesso não autorizado. O controle baseado em papéis segue o princípio do menor privilégio para minimizar riscos. O MongoDB oferece vários mecanismos de autenticação, sendo o Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM) o padrão para autenticação segura baseada em senha.

Práticas de criptografia

O MongoDB oferece várias práticas de criptografia para proteger seus dados, incluindo:

• Criptografia TLS/SSL: use TLS/SSL para criptografar dados em trânsito e garantir comunicação segura entre clientes e banco.
• Lista de IPs confiáveis e VPNs: restrinja o acesso às instâncias do MongoDB permitindo apenas IPs de confiança. Para mais segurança, use VPNs para criar túneis seguros ao acessar bancos de produção.
• Criptografia em repouso: você pode ativar criptografia em repouso usando o suporte nativo do mecanismo WiredTiger. Isso protege dados sensíveis armazenados em disco.
• Criptografia de campo no cliente: para requisitos de alta segurança, use criptografia de campo no lado do cliente para criptografar campos específicos antes de enviá-los ao banco. Assim, nem administradores têm acesso às informações sensíveis.

Já o PostgreSQL também oferece criptografia em vários níveis e flexibilidade para proteger dados contra vazamento por roubo do servidor, administradores mal-intencionados e redes inseguras. Algumas opções incluem:

• Criptografia de senhas: as senhas dos usuários podem ser armazenadas como hashes, impedindo que o administrador descubra a senha real do usuário.
• Criptografia de dados na rede: conexões SSL criptografam tudo que trafega: senha, consultas e resultados. 
• Criptografia de partição de dados: a criptografia de armazenamento pode ser feita no nível do sistema de arquivos ou da partição.
• Autenticação SSL do host: cliente e servidor podem fornecer certificados SSL um ao outro.

Comunidade e ecossistema

Tanto MongoDB quanto PostgreSQL são ferramentas muito populares, com comunidades crescentes e ecossistemas vibrantes. Vamos dar uma olhada.

Capacidades de extensão

Extensões no PostgreSQL são módulos adicionais que expandem as capacidades do banco. Elas são como pacotes no Python ou R. Nos últimos anos, surgiu um ecossistema rico de extensões para turbinar o PostgreSQL em todo tipo de cenário, área e caso de uso. A maioria pode ser encontrada na PostgreSQL Extension Network.

Já o MongoDB vem com um conjunto mais limitado de extensões, em geral voltadas a habilitar o uso do MongoDB com outras tecnologias e frameworks, como IDEs (ex.: Visual Studio Code) e nuvens como o Google Cloud. Ainda assim, há pacotes de terceiros disponíveis para diversas linguagens usadas no dia a dia com MongoDB.

Tendências de adoção

PostgreSQL e MongoDB vivem um momento excelente, como mostra a imagem a seguir com tendências de mecanismos de banco, baseada em dados do DB-Engines.

Fonte: db-engines

Embora os sistemas relacionais ainda dominem (incluindo o PostgreSQL, em 4º lugar), o gráfico também revela uma mudança notável nos últimos anos, com bancos NoSQL como MongoDB e Redis crescendo significativamente. Essa trajetória ascendente reflete a adoção crescente dessas soluções flexíveis e escaláveis para lidar com dados não estruturados e aplicações de alto tráfego.

Tabela comparativa: PostgreSQL vs MongoDB

Aqui está uma ótima tabela que resume as diferenças entre bancos MongoDB e PostgreSQL:

Conclusão

MongoDB e PostgreSQL estão entre os bancos mais populares. Eles são ótimos exemplos de bancos SQL e NoSQL e, ao compará-los, conseguimos esclarecer diferenças, pontos fortes e os vários casos de uso em que cada um brilha.

Há muito o que aprender sobre bancos SQL e NoSQL. Na DataCamp, queremos ajudar você com cursos e tutoriais completos e atualizados. Confira alguns materiais dedicados a bancos de dados:

• Introduction to NoSQL Course
• Introduction to MongoDB in Python 
• NoSQL Concepts
• Improving Query Performance in PostgreSQL 
• PostgreSQL Basics Cheat Sheet 
• SQLite vs PostgreSQL: A Detailed Comparison 
• Top 25 MongoDB Interview Questions and Answers for 2025 
• SQL Server, PostgreSQL, MySQL: What's the Difference?
• PostgreSQL vs. MySQL: Choosing the Right Database for Your Project 
• A Comprehensive NoSQL Tutorial Using MongoDB