PostgreSQL vs MongoDB مقارنة

قاعدة بيانات علائقية متقدمة ومفتوحة المصدر

VS
MongoDB

قاعدة بيانات مستندات NoSQL مرنة

10 دقائق للقراءةVeritabanı

مقارنة الدرجات

جارٍ تحميل الرسم البياني...

التقييم التفصيلي

التقييم التفصيلي: PostgreSQL و MongoDB — درجات كل فئة من 10
الفئةPostgreSQLMongoDB
الأداء
9/10
8/10
سهولة التعلّم
6/10
8/10
النظام البيئي
9/10
8/10
المجتمع
9/10
8/10
سوق العمل
9/10
8/10
الاستدامة المستقبلية
10/10
8/10

الإيجابيات والسلبيات

PostgreSQL

الإيجابيات

  • ضمان سلامة المعاملات (transactional integrity) عبر التوافق مع ACID
  • يخزّن البيانات شبه المهيكلة بكفاءة بفضل نوع JSONB
  • تحسين استعلامات قوي، مع CTE ودوال النافذة (window functions) وLateral Join
  • الأفضل في فئته للاستعلامات الجغرافية عبر إضافة PostGIS
  • ضمان اتساق البيانات عبر Foreign Key وCheck Constraint وUnique
  • بحث متجهي (vector search) عبر pg_vector، جاهز لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • دعم ناضج للتكرار (replication) والـ sharding والتوافر العالي
  • نظام بيئي واسع من الخدمات المُدارة — Supabase وNeon وAWS RDS وHeroku

السلبيات

  • يتطلب migration عند تغيير المخطط — بطيء على الجداول الكبيرة
  • التوسع الأفقي أكثر تعقيدًا مقارنة بـ MongoDB
  • الإعداد الأولي والضبط الدقيق (tuning) يتطلبان خبرة
  • قد تصبح عمليات JOIN معقدة عند التعامل مع نموذج بيانات قائم على المستندات

الأنسب لـ

الأنظمة المالية والتجارة الإلكترونية والمحاسبة حيث يكون اتساق البيانات حرجًامتطلبات الاستعلامات المعقدة والتقاريرتطبيقات البيانات الجغرافية والمكانيةالتطبيقات الحديثة التي تتطلب بحثًا متجهيًا للذكاء الاصطناعي/التعلم الآليالأنظمة المؤسسية التي تتطلب قيودًا صارمة على المخطط

MongoDB

الإيجابيات

  • مخطط مرن — يخزّن البيانات المتغيرة البنية دون الحاجة لترحيل المخطط (schema migration)
  • نموذج المستندات يوفّر تطابقًا طبيعيًا مع كائنات التطبيق
  • قابلية توسع سهلة عبر التوسع الأفقي (sharding) ومجموعات النسخ المتماثلة (replica sets)
  • منصة Atlas السحابية المُدارة، مع توزيع عالمي وتكامل بحث
  • تكامل سريع مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر Atlas Vector Search
  • قدرات قوية لتحويل البيانات عبر خط معالجة التجميع (aggregation pipeline)
  • صيغة BSON الشبيهة بـ JSON — توافق طبيعي مع نظام JavaScript البيئي

السلبيات

  • معاملات ACID متعددة المستندات متوفرة منذ الإصدار 4.0 لكنها ذات تكلفة أداء
  • استهلاك الذاكرة قد يكون مرتفعًا — خطر إهدار مساحة إضافية
  • أداء $lookup (شبيه بـ JOIN) للبيانات العلائقية أضعف من PostgreSQL
  • قد يصبح الإعداد الذاتي (self-hosted) خارج Atlas معقدًا
  • خطر عدم اتساق البيانات — تتطلب مرونة المخطط انضباطًا مصاحبًا

الأنسب لـ

أنظمة إدارة المحتوى وتطبيقات الكتالوجالتحليلات اللحظية وتسجيل الأحداث (event logging)الشركات الناشئة ذات التكرار السريع والبنية المتغيرة باستمرارتخزين بيانات إنترنت الأشياء (IoT) والقياس عن بُعد (telemetry) واسع النطاق

مقارنة الكود

PostgreSQL
-- PostgreSQL - استعلام المستخدمين والطلبات
CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  email TEXT UNIQUE NOT NULL,
  profile JSONB,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE orders (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  user_id INT REFERENCES users(id),
  total NUMERIC(10,2) NOT NULL,
  status TEXT CHECK (status IN ('pending','paid','shipped'))
);

-- إجمالي لكل مستخدم باستخدام دالة النافذة (window function)
SELECT u.email,
       SUM(o.total) AS toplam_harcama,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(o.total) DESC) AS siralama
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.email;
MongoDB
// MongoDB - عمليات المستخدمين والطلبات (Node.js)
import { MongoClient } from 'mongodb';

const client = new MongoClient(process.env.MONGO_URI!);
const db = client.db('shop');

// بنية مستند مرنة — لا حاجة لترحيل المخطط
await db.collection('users').insertOne({
  email: '[email protected]',
  profile: { bio: 'مطوّر', social: { github: 'ali' } },
  createdAt: new Date()
});

// إجماليات الطلبات عبر خط معالجة التجميع (aggregation pipeline)
const result = await db.collection('orders').aggregate([
  { $match: { status: 'paid' } },
  { $group: { _id: '$userId', toplamHarcama: { $sum: '$total' } } },
  { $sort: { toplamHarcama: -1 } },
  { $limit: 10 }
]).toArray();

الخلاصة

يُعد PostgreSQL الخيار المتفوق للأنظمة المالية والمؤسسية والتحليلية التي تتطلب سلامة بيانات وقدرات استعلام قوية. أما MongoDB فيتألق في التطبيقات القائمة على المحتوى أو إنترنت الأشياء (IoT) التي تحتاج إلى مخطط بيانات مرن وقابلية توسع أفقي وسرعة. وبفضل دعم JSONB، أصبح PostgreSQL يلبي الآن الاحتياجات العلائقية والقائمة على المستندات معًا.

احصل على استشارة مجانية
الأسئلة الشائعة

الأسئلة الشائعة

في عمليات قراءة/كتابة المستندات البسيطة، يتفوق MongoDB عادةً. أما في الاستعلامات المعقدة وعمليات JOIN فإن تحسين الاستعلام في PostgreSQL أكثر كفاءة من $lookup في MongoDB. يعتمد الأداء الفعلي على نموذج البيانات وسيناريو الاستخدام.

مقالات مدونة ذات صلة

عرض جميع المقالات
جميع المقارنات