在日常生活中，許多人都是在基于他們已經知道的事物基礎上，去學習或了解新的事物。這是人類的天性。同樣，在產品和技術方面，人們需要事先找到一個基線作為起點，然后問出類似：“相對于X，那么Y到底有哪些不同呢?”等問題。下面，我們將按照這樣的思路，以當前流行的MongoDB和PostgreSQL兩大數據庫系統為參照，引入Harper這一全新的數據庫，并對三者的功能、結構、以及適用場景進行比較。
總體而言，在大多數情況下，鑒于多方面因素的考慮，我們并不需要得出“哪家數據庫最強?”的結論，而是要探索出在為特定項目選擇數據庫時，需要考慮的各種因素和適用場景。
定義
MongoDB被分類為NoSQL數據庫。由于使用的是類似JSON的文檔，作為可選的模式集合(schema)，因此它是面向文檔(document-oriented)的。
PostgreSQL是傳統的RDBMS(relational database management system，關系數據庫管理系統)。由于主要被用于關系型數據，因此它本質上是面向對象的。
HarperDB是具有REST API和動態模式集合的分布式數據庫。它支持NoSQL和包括聯合(joins)功能在內的SQL。例如，您可以通過NoSQL JSON來提取數據，并立即通過SQL進行查詢。
差異概述
MongoDB與PostgreSQL：作為一個關系型數據庫，PostgreSQL可被用于處理更為復雜的過程、設計和集成。而作為一個NoSQL數據庫，MongoDB通常被用于簡單、非結構化的數據場景，同時也非常適合于大數據應用程序的開發。PostgreSQL能夠強制執行模式集合的驗證，而Mongo則不然。
HarperDB與MongoDB：作為一種文檔存儲，MongoDB非常適合非結構化數據;而HarperDB提供了完整的文檔存儲功能，以及企業級的ACID SQL，即：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、和持久性(Durability)。基準測試(Benchmark test)發現，HarperDB比Mongo快37倍，而價格卻不到其一半。HarperDB不但具有原生的REST API，支持針對JSON的SQL，而且更易于使用和管理。Mongo雖然已針對大規模的寫操作進行了優化，但是并未針對讀操作采取任何優化。而針對LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)編寫的HarperDB數據存儲算法，可實現大規模的讀和寫操作，進而提高整體性能。
HarperDB與PostgreSQL：PostgreSQL是善于處理復雜數據或嚴格的一致性。而HarperDB比PostgreSQL更靈活，它簡化了大量的安裝、配置和管理工作。HarperDB不但允許那些具有關系型數據庫背景的開發人員繼續沿用SQL技能，還允許他們使用來自同一數據模型的NoSQL。
輔助功能
MongoDB、PostgreSQL和HarperDB均可在云端、本地、以及數據中心等任何地方運行。PostgreSQL雖然不像HarperDB Cloud和MongoDB Atlas那樣有云端版本，但是各個云提供商會提供所謂的PostgreSQL即服務(PostgreSQL-as-a-service)。
深入了解
MongoDB主要適用于C、C++和JavaScript語言編程;PostgreSQL則主要適用于C語言編程;而HarperDB適用于Node.js的編寫。此外，LMDB不但適用于C語言的編寫，而且在安裝過程中使用到了Python。
MongoDB在后臺采用BSON(binary JavaScript Object Notation，二進制JavaScript對象表示法)，來加快查詢的速度。在您打開集合時，它會轉換為JSON以便被讀取。
PostgreSQL采用SQL(一種結構化查詢語言)來定義、訪問和操作數據庫。當然，PostgreSQL也有一個JSON數據類型。
HarperDB對數據的類型并無強制性要求。它當前存儲的所有數據屬性均為字符串，而且可以通過SQL和(或)NoSQL來查詢數據。同時，HarperDB也致力于讓管理員能夠顯式地設置屬性類型(如：數字或字符串型)，以方便性能的調優。
數據存儲與架構
MongoDB將數據存儲為單獨的文檔，而并不考慮其屬性。PostgreSQL將數據存儲在傳統的表和行中。而HarperDB則將數據存儲在表、行、以及對象中，并且所有頂級屬性在默認情況下都已經建立了索引。
HarperDB能夠將獨特的數據存儲算法運行在LMDB上。這使得HarperDB可以在單個產品中，提取JSON文檔和關系型數據。HarperDB會持續將傳入的數據，映射到數據模型中。而無論傳入的數據是何種類型，它們都會根據HarperDB的內部數據模型來予以存儲，并方便了開發人員通過SQL或NoSQL進行查詢。
此外，MongoDB和HarperDB都具有分布式的體系架構，而PostgreSQL則被視為一種單體架構。
ACID屬性
由于支持企業級的ACID SQL事務，因此數據在HarperDB和PostgreSQL內具有可靠的有效性。而像MongoDB之類的NoSQL數據庫，通常注重的是終極一致性，而非ACID整體屬性。2020年5月，有一項研究發現了MongoDB未對交易進行完全隔離的錯誤，進而確證了它不符合ACID。當然，HarperDB和PostgreSQL都能夠遵循ANSI SQL標準。
模式集合和表
對于MongoDB和HarperDB而言，通過使用JSON，您可以靈活地更改架構，而不會產生任何后果。當然，對應的文檔可能會在鍵/值方面有所不同。
MongoDB和HarperDB都可以通過水平方向的擴展，來提高速度與性能。其中，HarperDB具有雙向表級(bidirectional table-level)的數據復制特性。通過使用HarperDB簡單的pub-sub模型，您可以訂閱和復制數據的方式，將數據水平發布到不同節點處。
PostgreSQL可以垂直方向擴展。隨著數據庫的變大，它會需要更多的空間或內存，因此對應的停機時間也會增加。也就是說，對于PostgreSQL之類的關系型數據庫，您與其在事后更改表的結構，并可能導致數據庫的停機，以及應用服務的中斷，不如在系統上線之前，就對整個架構進行完善的設計和配置。此外，PostgreSQL數據庫可以使用外鍵，來顯式地鏈接表與表之間的數據，以用于保持數據的規范化。
使用場景
如前文所述，由于PostgreSQL中的事務能夠遵循ACID屬性，而對于金融科技(fintech)之類的行業而言，他們需要對數據的狀態擁有絕對的控制權，因此Postgres之類的關系型數據庫是不錯的選擇。
如果您僅具有非結構化的數據，或是正在使用大數據，那么最好將水平擴展的方法，與MongoDB之類的工具協同使用。
相對于現有的數據庫系統，HarperDB更適合于同時需要SQL和NoSQL，快速應用開發與集成，邊緣計算，分布式計算，實時分析，以及高度事務性(high transactions)處理的項目。當然，如果您需要全文索引、高度結構化的關系型數據、跨系統的嚴格一致性、以及約束開發人員訪問或維護某些數據項目的話，HarperDB就不太適用了。
小結
總的說來，吸收了MongoDB和PostgreSQL各項優點的HarperDB，對SQL、NoSQL、以及NewSQL的各種產品功能，進行了擴展與市場融合，填補了其中的空白與短板，并為開發人員提供了實用且高效的工具。
原文標題：HarperDB vs MongoDB vs PostgreSQL，作者：Margo McCabe
原文地址：https://www.51cto.com/article/635497.html
