【.com快译】在日常生活中，很多人都是基于已有的知识来学习或理解新事物。这是人性。同样，在产品和技术方面，人们需要事先找到一个基线作为起点，然后提出这样的问题：“与X相比，Y有何不同？”下面，我们将沿着这个思路，以MongoDB和PostgreSQL这两个流行的数据库系统为参考，介绍Harper这个全新的数据库，并比较三者的功能、结构和适用场景。一般来说，在大多数情况下，考虑到各种因素，我们不需要得出“哪个数据库最强？”的结论，而是去探究在具体项目选择数据库时需要考虑哪些因素。各种因素和适用场景。定义MongoDB被归类为NoSQL数据库。它是面向文档的，因为它使用类似JSON的文档作为可选的模式集合。PostgreSQL是传统的RDBMS（关系数据库管理系统，关系数据库管理系统）。由于它主要用于关系数据，因此本质上是面向对象的。HarperDB是一个具有RESTAPI和动态模式集合的分布式数据库。它支持NoSQL和SQL，包括连接功能。例如，您可以通过NoSQLJSON提取数据并立即通过SQL查询。差异概述MongoDB与PostgreSQL：作为关系数据库，PostgreSQL可用于处理更复杂的流程、设计和集成。MongoDB作为NoSQL数据库，通常用于简单的非结构化数据场景，也非常适合大数据应用的开发。PostgreSQL能够强制验证模式集合，而Mongo则不能。HarperDB和MongoDB：作为文档存储，MongoDB非常适合非结构化数据；而HarperDB提供了完备的文档存储功能，以及企业级的ACIDSQL，即：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离Isolation和Durability。基准测试发现，HarperDB比Mongo快37倍，而价格不到其一半。HarperDB不仅有原生的RESTAPI，支持SQLforJSON，而且更易于使用和管理。Mongo虽然针对大规模写操作进行了优化，但并没有对读操作进行任何优化。为LMDB（LightningMemory-MappedDatabase）编写的HarperDB数据存储算法，可以实现大规模读写操作，从而提升整体性能。HarperDBvs.PostgreSQL：PostgreSQL擅长处理复杂数据或严格一致性。虽然HarperDB比PostgreSQL更灵活，但它简化了很多安装、配置和管理工作。HarperDB不仅可以让具有关系数据库背景的开发人员继续使用SQL技能，还可以让他们从相同的数据模型中使用NoSQL。可访问性MongoDB、PostgreSQL和HarperDB可以在云端、本地和数据中心的任何地方运行。虽然PostgreSQL没有像HarperDBCloud和MongoDBAtlas这样的云版本，但是每个云提供商都会提供所谓的PostgreSQL-as-a-service（PostgreSQL-as-a-service）。深入理解MongoDB主要适用于C、C++和JavaScript语言编程；PostgreSQL主要适用于C语言编程；而HarperDB适合写Node.js。另外，LMDB不仅适合用C语言编写，在安装过程中也可以使用Python。MongoDB在后台使用BSON（二进制JavaScript对象表示法）来加速查询。当您打开一个集合时，它会被转换为JSON以便于读取。PostgreSQL使用SQL（一种结构化查询语言）来定义、访问和操作数据库。当然，PostgreSQL也有JSON数据类型。HarperDB对数据类型没有强制要求。它目前存储的所有数据属性都是字符串，可以通过SQL和/或NoSQL查询数据。同时，HarperDB也致力于让管理员能够显式设置属性类型（如：数字或字符串类型）以方便性能调优。数据存储和架构MongoDB将数据存储为单独的文档，而不考虑它们的属性。PostgreSQL将数据存储在传统的表和行中。HarperDB将数据存储在表、行和对象中，所有顶级属性默认都被索引。HarperDB可以在LMDB上运行独特的数据存储算法。这使HarperDB能够在单个产品中提取JSON文档和关系数据。HarperDB将继续将传入数据映射到数据模型中。无论传入的数据是何种类型，都会按照HarperDB内部的数据模型进行存储，方便开发者通过SQL或NoSQL进行查询。此外，MongoDB和HarperDB都是分布式架构，而PostgreSQL被认为是单体架构。由于支持企业级ACIDSQL事务，ACID属性数据在HarperDB和PostgreSQL中具有可靠的有效性。而像MongoDB这样的NoSQL数据库通常更注重最终的一致性，而不是ACID的整体属性。2020年5月，一项研究发现MongoDB没有完全隔离事务，然后确认它不符合ACID。当然，HarperDB和PostgreSQL都能够遵循ANSISQL标准。模式集合和表对于MongoDB和HarperDB，通过使用JSON，您可以灵活地更改模式而不会产生任何后果。当然，对应的文档可能在键/值方面有所不同。MongoDB和HarperDB都可以通过水平扩展来提高速度和性能。其中，HarperDB具有双向表级数据复制特性。通过使用HarperDB简单的pub-sub模型，您可以订阅和复制数据以将数据水平发布到不同的节点。PostgreSQL可以垂直扩展。随着数据库变大，它需要更多的空间或内存，相应的停机时间也会增加。也就是说，对于PostgreSQL这样的关系型数据库，与其事后更改表的结构，可能导致数据库关闭，应用服务中断，不如在更改之前就设计完成整个架构。系统上线。配置。此外，PostgreSQL数据库可以使用外键在表之间显式链接数据以维护数据规范化。使用场景如前所述，由于PostgreSQL中的事务可以遵循ACID属性，而对于金融科技（fintech）等行业来说，需要对数据的状态有绝对的控制权，因此Postgres之类的关系型数据库是一个不错的选择选择。如果您只有非结构化数据，或者正在处理大数据，最好使用MongoDB等工具的水平扩展方法。与现有的数据库系统相比，HarperDB更适合同时需要SQL和NoSQL、快速应用开发和集成、边缘计算、分布式计算、实时分析、高事务处理的项目。当然，如果你需要全文索引、高度结构化的关系数据、跨系统的严格一致性以及对开发人员访问或维护某些数据项的约束，HarperDB是不适合的。总结总的来说，HarperDB吸收了MongoDB和PostgreSQL的优点，对SQL、NoSQL、NewSQL的各种产品功能进行了扩展和整合，填补了空白和不足，为开发者提供了实用高效的工具。原标题：HarperDBvsMongoDBvsPostgreSQL，作者：MargoMcCabe
