PostgreSQL vs MongoDB Karşılaştırması

Gelişmiş açık kaynak ilişkisel veritabanı

VS
MongoDB

Esnek NoSQL belge veritabanı

10 dk okumaVeritabanı

Puan Karşılaştırması

Grafik yükleniyor...

Detaylı Puanlama

Performans
PostgreSQL9/10
MongoDB8/10
Öğrenme Kolaylığı
PostgreSQL6/10
MongoDB8/10
Ekosistem
PostgreSQL9/10
MongoDB8/10
Topluluk
PostgreSQL9/10
MongoDB8/10
İş Pazarı
PostgreSQL9/10
MongoDB8/10
Gelecek
PostgreSQL10/10
MongoDB8/10

Artıları & Eksileri

PostgreSQL

Artıları

  • ACID uyumluluğu ile transactional bütünlük garantisi
  • JSONB tipi sayesinde yarı-yapılandırılmış veriyi de verimli depolar
  • Güçlü sorgu optimizasyonu, CTE, window fonksiyonları, lateral join
  • PostGIS eklentisi ile coğrafi sorgular sınıfının en iyisi
  • Foreign key, check constraint, unique ile veri tutarlılığı güvencesi
  • pg_vector ile vektör arama, AI/ML uygulamaları için hazır
  • Olgun replikasyon, sharding ve yüksek erişilebilirlik desteği
  • Supabase, Neon, AWS RDS, Heroku — geniş managed hizmet ekosistemi

Eksileri

  • Şema değişikliklerinde migration gerektirir — büyük tablolarda yavaş
  • Yatay ölçekleme MongoDB'ye kıyasla daha karmaşık
  • Başlangıç konfigürasyonu ve tuning uzmanlık gerektirir
  • Belge odaklı veri modeli için JOIN'ler bazen karmaşıklaşabilir

En Uygun

Finansal sistemler, e-ticaret, muhasebeye veri tutarlılığı kritik projelerKarmaşık sorgu ve raporlama gereksinimleriCoğrafi ve konumsal veri uygulamalarıAI/ML vektör arama gerektiren modern uygulamalarŞemada güçlü kısıtlama isteyen kurumsal sistemler

MongoDB

Artıları

  • Esnek şema — yapısı değişen verileri şema migrasyonu olmadan depolar
  • Belge modeli, uygulama nesnelerine doğal eşleme sağlar
  • Yatay ölçekleme (sharding) ve replica set ile kolay ölçeklenebilirlik
  • Atlas cloud platformu ile yönetilen, global dağıtım ve arama entegrasyonu
  • Atlas Vector Search ile AI uygulamalarına hızlı entegrasyon
  • Aggregation pipeline ile güçlü veri dönüşüm yetenekleri
  • JSON benzeri BSON formatı — JavaScript ekosistemiyle uyum

Eksileri

  • ACID multi-document transactionları 4.0+ itibariyle var ama performans maliyeti var
  • Bellek tüketimi yüksek olabilir — fazla alan israfı riski
  • İlişkisel veri için $lookup (JOIN benzeri) performansı PostgreSQL'in gerisinde
  • Atlas dışındaki self-hosted konfigürasyonlar karmaşıklaşabilir
  • Veri tutarsızlığı riski — şema esnekliği beraberinde disiplin gerektirir

En Uygun

İçerik yönetim sistemleri ve katalog uygulamalarıGerçek zamanlı analytics ve event log'lamaYapısı sık değişen hızlı iterasyon gerektiren startuplarBüyük ölçekli IoT ve telemetri veri depolama

Kod Karşılaştırması

PostgreSQL
-- PostgreSQL - kullanıcı ve sipariş sorgusu
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'))
);

-- Window fonksiyonu ile kullanıcı bazlı toplam
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 - kullanıcı ve sipariş işlemleri (Node.js)
import { MongoClient } from 'mongodb';

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

// Esnek belge yapısı — şema migration yok
await db.collection('users').insertOne({
  email: '[email protected]',
  profile: { bio: 'Geliştirici', social: { github: 'ali' } },
  createdAt: new Date()
});

// Aggregation pipeline ile sipariş toplamları
const result = await db.collection('orders').aggregate([
  { $match: { status: 'paid' } },
  { $group: { _id: '$userId', toplamHarcama: { $sum: '$total' } } },
  { $sort: { toplamHarcama: -1 } },
  { $limit: 10 }
]).toArray();

Sonuç

PostgreSQL, veri bütünlüğü ve güçlü sorgulama gerektiren finansal, kurumsal ve analitik sistemler için üstün bir tercih. MongoDB ise esnek şema, yatay ölçeklenebilirlik ve hız gerektiren içerik odaklı veya IoT uygulamalarında parlar. JSONB desteğiyle PostgreSQL artık hem ilişkisel hem belge odaklı ihtiyaçları karşılıyor.

SSS

Sıkça Sorulan Sorular

Basit belge okuma/yazma işlemlerinde MongoDB genellikle öne çıkar. Karmaşık sorgu ve JOIN'lerde ise PostgreSQL'in sorgu optimizasyonu MongoDB'nin $lookup'ından daha verimlidir. Gerçek performans, veri modeline ve kullanım senaryosuna bağlıdır.

İlgili Blog Yazıları

Tüm Yazıları Gör

Bunu da begenebilirsiniz