Подробно сравниваем MongoDB и PostgreSQL: модель данных, запросы, транзакции, индексы, масштабирование, эксплуатация и критерии выбора под задачу.
Эта статья — практическое сравнение MongoDB и PostgreSQL для тех, кто выбирает СУБД под продукт, сервис или внутреннюю систему. Здесь нет попытки «выбрать победителя»: MongoDB (документная модель) и PostgreSQL (реляционная модель) решают похожие задачи разными способами, а цена ошибки обычно проявляется позже — в усложнении схемы, запросов, масштабирования и эксплуатации.
Чтобы чтение было полезным, сравнение построено по группам критериев: от модели данных и запросов — к транзакциям, индексам, масштабированию и операционным вопросам. В конце — типовые сценарии и план пилота, чтобы решение принималось по проверяемым критериям.
Если вы параллельно выбираете стек и способ разработки, удобно делать быстрый «проверочный» прототип: например, собрать пару ключевых сценариев, прогнать нагрузку и увидеть реальные p95/p99. Для таких пилотов можно использовать TakProsto.AI — vibe-coding платформу для российского рынка, где веб/серверные/мобильные приложения собираются через чат, с Planning Mode, снапшотами и откатом. По умолчанию backend — Go с PostgreSQL, что хорошо подходит для быстрого теста транзакционных сценариев; при необходимости можно отдельно проверить и документное хранилище в архитектуре.
Выбор между PostgreSQL и MongoDB чаще всего упирается не в «быстрее/медленнее», а в то, как вы представляете данные и как будете их запрашивать. Реляционная и документная модели по-разному отвечают на вопросы про структуру, связи и эволюцию схемы.
PostgreSQL хранит данные в таблицах со строками и столбцами, а отношения между сущностями выражаются через внешние ключи и JOIN. Это удобно, когда:
Практически это означает: сложные выборки по нескольким сущностям и «правила данных» часто проще и надёжнее реализовать в SQL-логике.
MongoDB хранит данные документами (BSON/JSON-подобный формат), и связанная информация нередко складывается «рядом» — вложенными объектами и массивами внутри одного документа. Такой подход хорошо подходит, когда:
PostgreSQL по умолчанию предполагает фиксированную схему: изменения делаются миграциями, а корректность контролируется ограничениями.
MongoDB даёт гибкость: можно добавлять поля постепенно, без «жёстких» миграций. Но контроль структуры чаще уходит в код приложения или в валидацию схемы на уровне коллекции — важно заранее договориться о правилах, иначе форматы документов начнут расползаться.
Разница между PostgreSQL и MongoDB особенно заметна на этапе проектирования. В PostgreSQL вы заранее описываете структуру таблиц и отношения. В MongoDB проектируете форму документов и решаете, какие данные хранить внутри одного документа, а какие — разносить по коллекциям.
Реляционная модель хорошо подходит, когда данные естественно раскладываются по сущностям и между ними много перекрёстных связей. Нормализация уменьшает дублирование: пользователь хранится один раз, заказ — отдельно, позиции заказа — отдельно.
Внешние ключи фиксируют целостность: нельзя создать позицию заказа без существующего заказа и нельзя ссылаться на несуществующего пользователя. Это критично в доменах, где ошибки связей недопустимы (финансы, учёт, биллинг).
Документная модель удобна, когда «единица чтения» — один объект, который хочется получить целиком. Например, заказ часто читают вместе с позициями: логично хранить позиции массивом внутри документа заказа.
Если же данные используются независимо (профиль пользователя нужен в десятках контекстов), хранение «копий» в разных документах усложнит обновления — тогда лучше использовать ссылки между коллекциями (например, хранить userId в заказе).
Ориентируйтесь на три вопроса:
В PostgreSQL типовая схема: users → orders (FK на пользователя) → order_items (FK на заказ, плюс ссылка на товар/sku).
В MongoDB часто делают так: коллекция users, коллекция orders, где документ заказа содержит userId и массив items (позиции). Если позиции должны жить «сами по себе» (поиск/аналитика/перепривязка), их выносят в отдельную коллекцию и связывают по orderId.
Выбор между PostgreSQL и MongoDB зависит от того, какие вопросы вы будете регулярно задавать данным — и насколько часто эти вопросы меняются.
PostgreSQL опирается на SQL, и его сила — в выразительности запросов и предсказуемости результата.
JOIN позволяет собирать ответ из нормализованных таблиц без дублирования. Это важно, когда у вас много связанных сущностей (пользователи–заказы–позиции–оплаты) и нужно получать разные срезы без перестройки модели.
Агрегаты (GROUP BY, HAVING) и подзапросы подходят для отчетов «на лету», а оконные функции (OVER/PARTITION BY) дают инструменты для ранжирования, скользящих сумм и сравнений с предыдущими периодами — без сложной логики в приложении.
MongoDB ориентирована на выборки по документам: фильтры по полям, условия по вложенным структурам и массивам, проекции. Для аналитики используется Aggregation Pipeline: последовательность стадий ($match, $group, $project, $sort и др.), позволяющая строить трансформации и сводные отчеты прямо в базе.
Однако «соединения» между коллекциями обычно менее естественны: есть $lookup, но при частых многоколлекционных сценариях это усложняет запросы и может ухудшать предсказуемость производительности.
Если бизнес-логика требует постоянных запросов через несколько сущностей (поиск с фильтрами, отчеты, ad-hoc аналитика), PostgreSQL чаще дает меньше сюрпризов.
Если же ключевые операции — чтение/запись цельных объектов (профиль пользователя с настройками, корзина, событие), модель с embedded documents в MongoDB уменьшает число обращений и упрощает запросы. Здесь паттерны чтения/записи напрямую диктуют, нормализовать данные или хранить «как читаем».
Транзакции — это ответ на вопрос: что будет, если приложение упадёт посреди операции, два пользователя одновременно изменят одни и те же данные или сеть на секунду «моргнёт». Здесь MongoDB и PostgreSQL заметно различаются по умолчаниям и по цене гарантий.
ACID означает: атомарность (всё или ничего), согласованность (инварианты не нарушаются), изоляция (параллельные операции не мешают друг другу) и долговечность (зафиксированные данные не теряются после сбоя). На практике это влияет на корректность балансов, остатков, статусов заказов, дедупликации и любых «не должно случиться дважды» сценариев.
PostgreSQL исторически строится вокруг транзакций и MVCC. Это даёт предсказуемое поведение при конкуренции записей и богатый выбор уровней изоляции (Read Committed по умолчанию, Repeatable Read, Serializable).
Сильная сторона PostgreSQL — удобство сложных многотабличных операций: можно обновить несколько сущностей, проверить ограничения, выполнить триггеры и зафиксировать всё единым коммитом. Для доменов со строгими инвариантами это часто упрощает код и снижает риск рассинхронизаций.
В MongoDB атомарность «дёшево» достигается на уровне одного документа: если данные правильно сгруппированы, многие бизнес-операции выполняются без многодокументных транзакций.
Многодокументные транзакции поддерживаются, но требуют дисциплины: корректно выбрать read/write concern, учитывать накладные расходы и, в шардированных кластерах, влияние на задержки и конфликты. Частый подход — проектировать модель так, чтобы критические операции укладывались в один документ, а междокументные процессы оформлять как саги/компенсации.
Если важнее строгая консистентность при сложных связях (финансы, учёт, статусные машины с инвариантами) — чаще выигрывает PostgreSQL.
Если ключевые операции можно локализовать в документе, а приоритет — гибкость схемы и горизонтальный рост по данным — MongoDB может быть проще и дешевле в сопровождении. Главное — заранее определить, где вам нужны жёсткие гарантии, а где допустима управляемая eventual consistency.
Индексы — главный рычаг ускорения чтения, но почти всегда это компромисс: быстрее поиск ценой более медленных вставок/обновлений, дополнительного места на диске и потребления RAM. Поэтому сравнивать MongoDB и PostgreSQL по «сырой скорости» без учета индексов некорректно.
В PostgreSQL чаще всего используют B-tree — универсальный вариант для равенства и диапазонов, сортировок и условий вида WHERE created_at >= .... Помимо него есть специализированные варианты: Hash (для равенства), GiST/GIN (часто для полнотекста, массивов, JSONB, геоданных), BRIN (когда данные хорошо коррелируют с физическим порядком, например, тайм-серии на больших таблицах).
Практический вывод: в Postgres важно выбирать тип индекса под оператор и тип данных, а не «индексировать всё подряд».
В MongoDB индексы строятся на полях документов. Типовой набор:
Частая ошибка — создать много составных индексов «под каждый запрос», а потом получить деградацию записи.
Любой дополнительный индекс увеличивает размер данных и нагрузку на диск, а также потребляет память (кэш страниц/индексов). При активных обновлениях индексы часто становятся узким местом: каждую запись нужно поддерживать во всех структурах.
Начните с 1–3 индексов под самые частые и самые дорогие запросы. Затем измеряйте: в PostgreSQL — через EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS), в MongoDB — через explain() и профайлер. Убирайте неиспользуемые индексы и избегайте дублирования (например, два индекса с одинаковым префиксом полей без реальной пользы).
Масштабирование — это не только «выдержать больше запросов», но и удержать задержки, упростить восстановление после сбоев и управлять консистентностью. У PostgreSQL и MongoDB есть пересечения по базовым механизмам, но философия отличается: Postgres чаще усиливают на одном узле и добавляют реплики, MongoDB изначально проектировалась с прицелом на распределённость.
Обе СУБД хорошо растут «вверх»: больше CPU, RAM, быстрые NVMe, грамотные настройки. PostgreSQL особенно выигрывает при сложных JOIN/агрегациях и строгой схеме, MongoDB — при большом объёме простых операций по ключу и правильно подобранных индексах.
Предел наступает, когда один узел упирается в I/O, конкуренцию за ресурсы, размер рабочего набора и стоимость железа. Дополнительно у PostgreSQL узкими местами могут стать WAL и вакуумирование при высокой доле обновлений; у MongoDB — рост рабочих наборов и давление на память/диск при больших коллекциях.
И PostgreSQL, и MongoDB используют репликацию для высокой доступности и масштабирования чтения.
Компромисс общий: больше реплик — больше стоимость и сложнее управление, а чтения с реплик могут быть устаревшими в зависимости от уровня консистентности.
Горизонтальное масштабирование почти всегда увеличивает операционную сложность: больше узлов, больше точек отказа, сложнее бэкапы и миграции, выше сетевые задержки. Также приходится явно выбирать баланс консистентности и производительности: Postgres по умолчанию тяготеет к строгим гарантиям на primary, MongoDB даёт гибкость через write concern/read preference — но эту гибкость важно закрепить политиками, иначе поведение под нагрузкой будет неожиданным.
Эксплуатация часто сильнее влияет на успех проекта, чем «красота» модели данных. PostgreSQL и MongoDB позволяют построить надёжные процессы, но чек-лист проверок будет разным.
Проверьте не только «как сделать бэкап», но и «как гарантированно восстановиться» в нужную точку.
Для PostgreSQL типовой набор — логические дампы (pg_dump/pg_restore) и физические бэкапы (base backup) с point-in-time recovery через WAL. Важно заранее протестировать:
В MongoDB многое зависит от режима работы: standalone, replica set или sharded cluster. Для кластера критично иметь бэкап, согласованный по времени между узлами (например, снапшоты с учетом репликации или специализированные инструменты). Обязательно проверьте восстановление с сохранением конфигурации шардирования.
PostgreSQL выигрывает там, где нужна строгая дисциплина: миграции DDL, версионирование схемы, обратимые изменения — обычно через миграционные инструменты и код-ревью.
MongoDB даёт свободу эволюции документов, но она не отменяет «схемного мышления». На практике помогают:
Минимальный набор метрик для обеих СУБД: CPU, память, I/O, задержки запросов, размер данных и индексов, ошибки.
Для PostgreSQL отдельно смотрят на рост/фрагментацию таблиц, блокировки, lag репликации, cache hit ratio, топ запросов, время чекпоинтов.
Для MongoDB — задержки операций, состояние репликации и election, использование WiredTiger cache, конкуренцию, размер и эффективность индексов, балансировку в шардинге.
У PostgreSQL регулярные задачи — VACUUM/ANALYZE, контроль bloat, иногда REINDEX, обновления мажорных версий с планом переключения.
У MongoDB обслуживание чаще связано с пересборкой/перемещением данных в кластере, планированием index build, контролем размера журнала и апгрейдами по узлам. В обоих случаях правило одно: обновления и процедуры восстановления должны быть отрепетированы на стенде, максимально близком к продакшену.
Безопасность редко сводится к «есть ли шифрование». Для выбора между MongoDB и PostgreSQL полезно заранее описать рамку требований: кто и как подключается, где хранятся ключи, какие события нужно фиксировать, как разделяются данные арендаторов и кто имеет доступ к бэкапам.
Если для вас принципиально, чтобы разработка и размещение приложения оставались в российском контуре (данные не отправлялись в другие страны), это стоит учитывать уже на этапе выбора платформы разработки и хостинга. TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные и open-source LLM-модели; это помогает сочетать быстрый прототипинг и требования по локализации инфраструктуры.
PostgreSQL опирается на роли и гранулярные привилегии (до таблиц/схем), поддерживает разные методы аутентификации через pg_hba.conf (пароли, сертификаты, LDAP, Kerberos/GSSAPI и др.). Сильная сторона — Row-Level Security (RLS): база сама фильтрует строки по арендатору/пользователю, снижая риск «забыли WHERE tenant_id».
MongoDB использует роли и привилегии на уровне БД/коллекций, поддерживает SCRAM, x.509, LDAP/Kerberos (в зависимости от дистрибутива/настроек). На практике важно заранее решить, нужна ли политика доступа именно «по строкам/полям» и чем вы компенсируете это на уровне приложения.
Для обеих систем типовые требования формулируются так: TLS для всех соединений, запрет слабых шифров, ротация сертификатов.
С шифрованием «на диске» различается подход. В PostgreSQL часто используют шифрование тома/диска средствами ОС/инфраструктуры, а для отдельных полей — pgcrypto (с оговорками по поиску/индексации). В MongoDB встречаются варианты шифрования на уровне движка хранения и/или client-side field level encryption — полезно, когда нужно ограничить доступ к чувствительным данным даже для администраторов БД.
Для соответствия требованиям (ISO 27001, SOC 2, PCI DSS и т.п.) часто нужны: входы/выходы, изменения прав, DDL, доступ к чувствительным объектам.
В PostgreSQL это обычно решают настройкой логов + расширением pgaudit и доставкой событий в SIEM. В MongoDB заранее проверьте возможности audit log (что пишется, формат, нагрузка), а также политику хранения и неизменяемости журналов.
Варианты для обеих СУБД: отдельные базы на арендатора, отдельные схемы/коллекции, либо общий набор таблиц/коллекций с tenant_id. Частые риски — утечки через неверные фильтры, «общие» индексы и ошибки в бэкапах/восстановлении.
Если мультиарендность критична, PostgreSQL с RLS даёт сильную гарантию на уровне строк. В MongoDB чаще полагаются на дисциплину запросов и/или шифрование полей на стороне клиента — это может быть оправдано, но требует строгих тестов и ревью.
Стоимость владения (TCO) — это не только цена виртуальных машин или управляемого кластера. Итоговая сумма складывается из инфраструктуры, операций (SRE/DBA), рисков простоя и «стоимости сложности» — времени команды на поддержку и устранение инцидентов.
Сравнивайте одинаковые уровни ответственности. В managed-подходе вы платите за работу провайдера: обновления, бэкапы, репликацию, мониторинг, иногда — за SLA.
При self-hosted (VM/Kubernetes/«железо») прямой чек может быть ниже, но появляются скрытые статьи: настройка репликации и бэкапов, тестирование восстановления, патчи безопасности, миграции версий, онколл.
Практический подход: сначала выбрать модель эксплуатации, а уже внутри неё сравнивать PostgreSQL и MongoDB — иначе вы сравните «цену продукта» с «ценой продукта + работы команды».
Хранение. Учитывайте не только «сырую» базу, но и индексы, WAL/журналы, размер реплик, место под временные файлы. В документной модели размер может расти из‑за дублирования, в реляционной — из‑за множества индексов и обслуживания.
IOPS/CPU. Стоимость часто определяется не гигабайтами, а тем, насколько активно база нагружает диски и процессор. Большие сканы, сортировки и тяжелые агрегации резко поднимают требования.
Сетевой трафик. Репликация между зонами/регионами, чтение аналитикой, выгрузки — всё это может тарифицироваться отдельно.
Бэкапы и ретеншн. В стоимость входят место под копии, хранение снапшотов, трафик на восстановление и тестовые прогоны DR.
Две одинаковые по «железу» системы могут сильно отличаться по трудозатратам.
Сделайте таблицу на 6–12 месяцев с тремя сценариями: «минимум», «ожидаемо», «пик». Для каждого сценария посчитайте:
Главное — подкрепить вводные измерениями: небольшой реальный набор данных, типовые запросы, фиксируем CPU/IO, рост индексов, скорость бэкапа. Такой калькулятор обычно точнее маркетинговых сравнений.
Выбор между MongoDB и PostgreSQL чаще упирается в форму данных, характер запросов и требования к целостности.
Для корзин, заказов, оплат, остатков и взаимосвязанных справочников обычно удобнее PostgreSQL. Реляционная модель естественно выражает связи (заказ → позиции → товар → склад), а ограничения (FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK) помогают ловить ошибки до продакшена.
PostgreSQL также хорош, когда нужна развитая отчетность: суммы по периодам, конверсия, средний чек, сложные фильтры с JOIN и агрегатами.
MongoDB часто выигрывает, когда сущность разнородна и постоянно эволюционирует: карточки товаров с разным набором атрибутов, профили, CMS-контент, настройки. Документный подход позволяет хранить вложенные структуры целиком и читать/обновлять их без множества таблиц.
Практическое правило: если объект почти всегда читается целиком и редко нужен сложный кросс-объектный анализ, документ удобен.
Для событий важны скорость записи, объемы и ретенция. Вне зависимости от выбора СУБД заранее продумайте:
MongoDB удобна TTL-индексами и гибкой схемой событий. PostgreSQL силен партиционированием и решениями под временные ряды (часто применяют TimescaleDB).
Нередко выигрывает разделение по доменам: PostgreSQL — как «источник истины» для транзакционных данных, MongoDB — для витрин чтения, профилей или контента.
CQRS-подходы помогают: пишем в нормализованную модель, читаем из подготовленных представлений (вплоть до отдельных хранилищ) — и снимаем часть конфликта между целостностью и удобством чтения.
Выбор между MongoDB и PostgreSQL проще, если превратить обсуждение в набор проверяемых вопросов и подтвердить ответы небольшим пилотом.
PostgreSQL обычно выигрывает, если ключевое — целостность и сложные связи: много JOIN, строгие ограничения, отчётность, финансовые операции, ACID «из коробки» и богатый SQL (включая оконные функции).
MongoDB чаще подходит, когда важны гибкая схема и документная локальность: сущности естественно укладываются в один документ, структура часто эволюционирует, нужны быстрые операции чтения/записи по ключу, а кросс-документные транзакции используются ограниченно.
Если хотите ускорить пилот, удобно собрать два прототипа с одинаковой бизнес-логикой и разными моделями данных. В TakProsto.AI это можно сделать итеративно: включить Planning Mode, зафиксировать модель и API, быстро получить рабочий сервис, затем снять метрики, а при неудачном решении — откатиться снапшотом и попробовать альтернативную структуру. При этом сохраняется возможность экспорта исходного кода и развёртывания на своём контуре.
Если доминируют связи, отчётность и строгая консистентность — начинайте пилот с PostgreSQL. Если доминируют гибкие документы и быстрые операции вокруг одной сущности — с MongoDB. Далее зафиксируйте критерии успеха и проведите пилот 1–2 недели: результаты обычно снимают большую часть неопределённости.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.
