Laravel 框架下，PostgreSQL 与 MongoDB：如何选择合适的数据库

对主流技术的比较与技术本身一样引人注目。来自不同背景的开发者或工程师常常会就他们使用的技术孰优孰劣展开辩论。这类讨论通常不会得出任何决定性的结论，但今天我们又遇到了一个。

在我看来，威廉·莎士比亚那句名言——“世上本无好坏，全在人心”——同样适用于技术领域。当然，所有主流技术本身都是优秀的，正因如此它们才如此主流。它们只是拥有不同的理念。

例如，PostgreSQL 和 MongoDB 代表了两种截然不同的数据管理理念。PostgreSQL 是一款传统的开源关系型数据库，以其可靠性、强一致性和对 SQL 标准的严格遵循而闻名。它将数据组织成具有预定义模式的表，并使用关系来维护数据集的完整性。

相比之下，MongoDB 就像一股新生力量，采用了一种更加灵活的方法。它以类似 JSON 的文档形式存储数据，允许动态结构随时间演变，而无需预定义模式。这种适应性使其成为需要快速迭代和轻松扩展的应用的热门选择。

对于 Laravel 开发者来说，这种比较至关重要。许多人一开始就使用 PostgreSQL，因为它与 Laravel 框架的 Eloquent ORM 完美契合。随着项目扩展到包含复杂、非结构化或快速变化的数据，例如用户活动流、物联网事件或嵌套内容，MongoDB 就成为一个极具吸引力的替代方案。它与 Laravel 富有表现力的语法完美匹配，同时又摆脱了僵化的表定义。

这两个系统的核心区别在于它们处理数据的方式。PostgreSQL 要求先定义结构，在插入数据之前定义表、列和关联。MongoDB 则相反，允许数据自行定义结构。这种根本性的区别影响着从模式设计到查询、扩展和确保一致性的方方面面。

本文中，我们将深入探讨这些差异。你将学习 PostgreSQL 和 MongoDB 如何处理数据建模、查询、关联、事务和可扩展性。每个章节都包含面向 Laravel 开发人员的实用见解，帮助他们了解每个数据库的优势所在、何时使用哪个数据库以及如何在现代应用程序设计中充分利用两者。

理解这两种数据库模型

现在，你已经知道这两个系统不同，但知道一件事和理解一件事之间有着巨大的差别。要理解这些系统，你必须从它们的设计理念入手：它们各自如何组织、存储和关联信息。理解这些差异将使你对接下来关于查询、关系和性能的章节理解得更加清晰。

PostgreSQL：关系模型

PostgreSQL 是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)。它将数据存储在表中，每个表由行（记录）和列（字段）组成。表之间的关系通过外键定义，简而言之，外键是来自另一个表且保证存在的唯一记录。此模型依赖于定义良好的模式，这意味着在添加数据之前必须声明每个表的结构。

以下是 PostgreSQL 中用户和订单关系的简单示例：

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
);
 
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(id) NOT NULL,
    total NUMERIC(10,2),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

这些查询用于创建两个独立的表：一个用于存储用户，另一个用于存储订单。用户表存储单个用户的详细信息，而订单表记录这些用户的购买记录。每个订单都通过 user_id 列关联一个用户，从而在两个表之间建立清晰的关联。这确保每个订单都与一个有效的用户关联，并且数据库会维护它们之间的关系。

这里，SERIAL 会自动为每个新记录递增主键，VARCHAR 定义了文本字段的限制，REFERENCES users(id) 强制执行外键约束，这意味着订单中用户的 ID 必须存在于用户表中。NOT NULL 确保不会意外地将 user_id 列留空。最后，DEFAULT NOW() 会自动为新订单添加时间戳。这些都是 PostgreSQL 中非常常见的数据类型。

PostgreSQL 的 Schema 设计非常严格。任何结构更改，例如添加或修改列，都必须通过迁移或 Schema 更改命令显式完成。这种刚性通常是一种优势而非局限，因为它允许你在 Schema 中记录随时间的变化，并保持其可预测性。

MongoDB：文档模型

MongoDB 采用了不同的方法。它将数据以类似 JSON 的文档形式存储在集合中，而不是存储在表中。每个文档都可以拥有自己的结构，这使得模式灵活且具有自描述性。开发人员可以快速演进数据模型，而无需停机或进行复杂的迁移。例如，与 PostgreSQL 不同，你无需在开始写入之前显式创建集合。MongoDB 允许模式在你插入文档时自然形成。

以下是 MongoDB 中用户和订单数据的等效示例：

{
  "_id": ObjectId("652f..."),
  "name": "Alice",
  "email": "alice@example.com",
  "orders": [
    { "total": 120.50, "created_at": "2025-10-19T10:15:00Z" },
    { "total": 89.99,  "created_at": "2025-10-17T14:25:00Z" }
  ]
}

此文档表示单个用户及其关联的订单，所有订单均存储在同一结构中。_id 字段唯一标识记录，类似于 SQL 中的主键。orders 数组包含嵌入式对象，每个对象代表一次购买，包含总金额和创建时间戳。只需查看 JSON 数据，即可得知 Alice 有两笔订单。一笔订单的价格为 120.50 美元，另一笔为 89.99 美元。而在 PostgreSQL 中，你需要连接用户表和订单表才能理解其中存储的数据。

由于 MongoDB 不依赖于传统的类 SQL 查询语言，开发人员可以使用基于结构化 JSON 的查询或驱动程序 API 与数据库交互，而不是使用基于文本的命令。这允许动态和程序化地构建查询，使代码集成更加自然，但与编写 SQL 语句相比，需要略微不同的思维方式。

将订单数组直接嵌入到用户文档中，可以简化检索过程。你可以使用单个查询获取整个数据集。MongoDB 鼓励反规范化，即将相关数据存储在一起。这种方法符合现代应用程序访问数据的常用方式。 MongoDB 无需连接多个表，只需一步即可检索完整的实体。

MongoDB 不需要预定义的模式，但开发者仍然可以使用模式验证规则或对象文档映射器 (ODM) 来构建结构。在 JavaScript/TypeScript 领域，Mongoose 是最流行的 ODM 之一。在 Laravel 中，可以使用 Eloquent ORM 搭配官方的 mongodb/laravel 包。这种灵活性和结构性的平衡使得 MongoDB 非常适合快速演进的应用，例如内容平台、分析仪表盘和事件驱动系统。

Laravel 连接

从开发者的角度来看，这两个数据库都能与 Laravel 自然集成。PostgreSQL 开箱即用，与 Eloquent ORM 完美兼容，提供迁移、关系和熟悉的查询模式。MongoDB 则通过官方的 mongodb/laravel-mongodb 包集成，该包引入了一个自定义模型基类：MongoDB\Laravel\Eloquent\Model。

PostgreSQL 模型示例：

use Illuminate\Database\Eloquent\Model;
 
class Order extends Model
{
    protected $table = 'orders';
    protected $fillable = ['user_id', 'total'];
}

MongoDB 模型示例：

use MongoDB\Laravel\Eloquent\Model;
 
class Order extends Model
{
    protected $connection = 'mongodb';
    protected $collection = 'orders';
    protected $fillable = ['user_id', 'total'];
}

如同任何优秀的框架一样，Laravel 的抽象层使得两种底层技术之间的差异几乎隐形。当然，你需要继承不同的基础模型，但除了第一次使用之外，你几乎不会注意到这一点。

查询语言和语法

一旦你理解了 PostgreSQL 和 MongoDB 数据结构上的差异，接下来需要理解的就是数据检索和操作之间的区别。两者都拥有表达力强的查询系统，但它们在设计和理念上存在根本性的差异。PostgreSQL 使用结构化查询语言 (SQL)，这是一种声明式且易于阅读的语法，经过数十年的完善。而 MongoDB 则使用基于结构化 JSON 对象的文档查询 API 和聚合框架。

对于 Laravel 开发者来说，由于框架的查询构建器，两者都显得非常直观，尽管其底层执行模型截然不同。

在 PostgreSQL 中查询数据

SQL 是一种用于定义、查询和修改数据的标准语言。SQL 语句描述的是你想要做什么，而不是如何去做。数据库引擎负责查询的规划、优化和执行。

以下示例选择所有活跃用户并统计他们的订单数量：

SELECT u.name, COUNT(o.id) AS total_orders
FROM users AS u
JOIN orders AS o ON o.user_id = u.id
WHERE u.status = 'active'
GROUP BY u.name
ORDER BY total_orders DESC;

此查询对 users 表和 orders 表执行 JOIN 操作，按状态筛选用户，按用户名对结果进行分组，统计相关订单数量，并按总数排序。SQL 语法简洁明了，几乎可以像英语一样阅读，即使是非开发人员也能轻松理解。

在 Laravel 中，像这样的 PostgreSQL 查询可以通过 Eloquent 或查询构建器自然地转换为 SQL 语句：

$results = DB::table('users')
    ->join('orders', 'users.id', '=', 'orders.user_id')
    ->where('users.status', 'active')
    ->select('users.name', DB::raw('COUNT(orders.id) as total_orders'))
    ->groupBy('users.name')
    ->orderByDesc('total_orders')
    ->get();

无论使用 SQL 还是 PHP 编写，其意图都十分明确。PostgreSQL 的“结构优先”特性及其 SQL 基础使其尤其适用于分析查询、报表生成以及跨多个表建立关联。

MongoDB 中的数据查询

MongoDB 不使用 SQL，而是提供了一个功能丰富的查询 API，该 API 使用类似 JSON 的结构化语法。查询以对象而非字符串的形式构建，这使得它们更容易以编程方式构建，并且更能抵御注入风险。

MongoDB 中的等效查询可能如下所示：

db.users.aggregate([
  { $match: { status: "active" } },
  {
    $lookup: {
      from: "orders",
      localField: "_id",
      foreignField: "user_id",
      as: "orders"
    }
  },
  { $addFields: { total_orders: { $size: "$orders" } } },
  { $project: { name: 1, total_orders: 1 } },
  { $sort: { total_orders: -1 } }
]);

这里，db 指的是你当前在 MongoDB shell 中操作的数据库。当使用 db.users.aggregate() 时，意味着你正在针对活动数据库中的 users 集合运行查询。由于 shell 和 Web 控制台的语法相同，因此也可以在 Atlas Web 控制台中执行此查询。

MongoDB 的聚合管道分多个阶段处理数据。$match 阶段筛选文档，$lookup 执行类似连接的操作，$addFields 计算排序计数，$project 选择要返回的字段。最后，$sort 对输出进行排序。每个阶段都会在文档经过时对其进行转换，类似于数据处理管道。

聚合功能比较

PostgreSQL 和 MongoDB 都提供了高级的数据聚合、转换和分析方法，但它们的理念有所不同。PostgreSQL 采用声明式方法，而 MongoDB 则强调转换管道。了解它们的运行方式可以让开发人员根据自身的工作负载选择合适的方案。

PostgreSQL 的聚合功能以关系模型为核心。借助 GROUP BY、窗口函数和公共表表达式 (CTE)，开发人员可以在单个查询中合并数据集、计算汇总，甚至构建多步骤分析。例如，PostgreSQL 的窗口函数允许开发人员计算移动平均值、排名和百分位数，而无需将查询拆分为多个步骤。

CTE 支持构建可重用、易读的管道，其中每个步骤都可以对前一个步骤的结果进行过滤、分组或连接。这些特性使 PostgreSQL 非常适合处理结构化数据和依赖于跨多个表关系的分析查询。

相比之下，MongoDB 通过聚合管道提供了类似的功能。管道的每个阶段都执行特定的操作，从过滤和分组到重塑和输出数据。诸如 $match、$group 和 $project 之类的阶段模拟了 SQL 的过滤、分组和选择子句，而诸如 $facet、$bucket 和 $setWindowFields 之类的运算符则允许开发人员执行高级分析，例如多结果仪表板、直方图或时间序列分析。

管道的可组合性使其在处理嵌套或非结构化数据时尤为有效，因为它无需连接即可遍历和转换数组或嵌入式文档。

PostgreSQL 提供声明式表达能力，而 MongoDB 则提供过程式灵活性。PostgreSQL 的优化器和索引系统使其在处理结构良好的关系型数据时极其高效。然而，MongoDB 的分阶段处理方式使开发人员能够更精细地控制数据在转换过程中的流动方式。两者都可以实现类似的分析目标，但在不同的场景下各有优势。

选择哪个数据库并不取决于哪个更强大，而是取决于数据的结构以及查询方式。 PostgreSQL 非常适合涉及关系一致性、跨表分析或大量事务的工作负载。MongoDB 在处理嵌套或多态数据、面向文档的模型或受益于灵活模式演化的实时分析时表现出色。

认为复杂数据处理只能由关系型数据库完成的观点已不再完全正确。在合适的场景下，现代 PostgreSQL 和 MongoDB 都是功能强大的分析平台。

查询结构比较

PostgreSQL 和 MongoDB 表面上看起来可能有所不同，但它们都提供了表达力强且易于阅读的查询定义方式。以下两张表格总结了它们的语法和构建模块的相似之处，让您更清楚地了解每个系统如何处理类似的概念。

下表展示了尽管语法不同，但这两个系统在实现相似性方面有多么相似。

以下是包含两个系统中类似运算符的表格。

让我们通过一个实际例子来了解 PostgreSQL 和 MongoDB 如何处理复杂的聚合操作。

假设一家在线商店想要分析其销售数据。业务团队需要一个仪表盘，显示所有已完成订单的总收入、月度销售趋势以及销量前五的产品。

在 PostgreSQL 中，可以使用 SQL 的聚合函数和分组功能来实现这一点：

SELECT DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
       SUM(total) AS total_revenue,
       COUNT(id) AS total_orders,
       product_id,
       SUM(quantity) AS total_sold
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY month, product_id
ORDER BY month, total_revenue DESC;

此查询按月份和产品对数据进行分组，计算总收入和订单数量，并显示每个月销量最高的产品。DATE_TRUNC() 等函数简化了基于时间的分组，而 SUM() 和 COUNT() 函数则可以轻松生成报表和仪表盘所需的总计。

在 MongoDB 中，可以使用其聚合管道实现相同的结果，该管道通过一系列转换阶段执行分析：

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: 'completed' } },
  { $facet: {
      totals: [ { $group: { _id: null, revenue: { $sum: '$total' }, count: { $count: {} } } } ],
      byMonth: [
        { $group: { _id: { y: { $year: '$created_at' }, m: { $month: '$created_at' } }, c: { $sum: 1 } } },
        { $sort: { '_id.y': 1, '_id.m': 1 } }
      ],
      topProducts: [
        { $unwind: '$items' },
        { $group: { _id: '$items.sku', sold: { $sum: '$items.qty' } } },
        { $sort: { sold: -1 } },
        { $limit: 5 }
      ]
  }}
]);

每个阶段都扮演着特定的角色：$match 筛选已完成的订单，$group 汇总收入，$facet 并行运行多个分析，而 $unwind 则展开产品数组以获得更深入的洞察。MongoDB 的设计使其非常适合处理嵌套和基于文档的数据，而无需复杂的连接操作。

最后，让我们看看这如何转化为 Laravel 的实现。Laravel 的最大优势之一是其查询构建器能够确保 SQL 和 NoSQL 系统之间数据库逻辑的一致性：

// PostgreSQL
$stats = DB::table('orders')
    ->selectRaw("DATE_TRUNC('month', created_at) as month, SUM(total) as total_revenue, COUNT(id) as total_orders")
    ->where('status', 'completed')
    ->groupBy('month')
    ->orderBy('month')
    ->get();
 
// MongoDB
$stats = DB::connection('mongodb')
    ->collection('orders')
    ->raw(function($collection) {
        return $collection->aggregate([
            ['$match' => ['status' => 'completed']],
            ['$group' => [
                '_id' => [
                    'year' => ['$year' => '$created_at'],
                    'month' => ['$month' => '$created_at']
                ],
                'total_revenue' => ['$sum' => '$total'],
                'total_orders' => ['$sum' => 1]
            ]],
            ['$sort' => ['_id.year' => 1, '_id.month' => 1]]
        ]);
    });

尽管 PostgreSQL 和 MongoDB 内部机制有所不同，但 Laravel 提供了统一的使用体验。SQL 查询语句简洁易读，而 MongoDB 管道则保持了结构化且富有表现力。您指出这两个查询语句的差异是正确的。

考虑到这两个系统在聚合方面工作方式截然不同，这种语法上的差异是可以接受的。由于 mongodb/laravel 是对 Laravel Eloquent ORM 提供的现有 API 的扩展，因此两个系统的输出结果都非常可预测。

关联和连接

关联定义了数据片段之间的连接方式，而这正是 PostgreSQL 和 MongoDB 最主要的区别所在。PostgreSQL 将关联构建作为其架构的核心部分，使用外键和连接来链接表。相比之下，MongoDB 鼓励将相关信息嵌入到单个文档中，但也支持引用和类似 $lookup 的操作符，以处理跨越多个集合的关系。了解每个系统如何建模和检索相关数据有助于确定哪个系统最适合您的应用程序。

PostgreSQL 中的关联

在 PostgreSQL 中，关联是显式的，并由数据库自身强制执行。一个常见的例子是用户和订单，其中每个订单都必须属于一个有效的用户。外键约束保证每个订单都引用一个现有用户，从而维护数据完整性。

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(255) UNIQUE
);
 
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    total NUMERIC(10,2),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

这里，REFERENCES 子句定义了关系，而 ON DELETE CASCADE 则确保如果删除用户，其关联的订单也会自动删除。这些内置约束保证了关系数据的一致性和可靠性。

PostgreSQL 使用 JOIN 来检索关联数据：

SELECT users.name, orders.total, orders.created_at
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
ORDER BY orders.created_at DESC;

此查询将两个表中的数据合并到一个结果集中。PostgreSQL 的查询规划器利用索引和内部统计信息优化连接操作，即使数据集不断增长也能保持高性能。

MongoDB 中的关联

在 MongoDB 中，关联通常通过嵌入来建模，即将相关数据放在同一个文档中。这种设计有利于提高读取性能并简化操作。例如：

{
  "_id": ObjectId("6530..."),
  "name": "Alice",
  "email": "alice@example.com",
  "orders": [
    { "total": 120.50, "created_at": "2025-10-19T10:15:00Z" },
    { "total": 89.99, "created_at": "2025-10-17T14:25:00Z" }
  ]
}

这种结构将用户信息和订单信息放在一起，从而可以通过一次查询获取所有信息：

db.users.findOne({ email: "alice@example.com" });

嵌入操作避免了连接操作，非常适合始终一起访问相关数据的情况。但是，当文档规模庞大或数据需要在多个集合之间共享时，MongoDB 支持引用和 $lookup 阶段，以实现类似 JOIN 的行为。

db.users.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "orders",
      localField: "_id",
      foreignField: "user_id",
      as: "orders"
    }
  },
  { $project: { name: 1, email: 1, orders: 1 } }
]);

$lookup 阶段从 orders 集合中提取匹配的订单，并将其作为数组附加到每个用户文档。对于层级数据，MongoDB 的 $graphLookup 操作符扩展了此功能，可以处理递归关系，例如组织结构图或嵌套类别，使其在多级数据探索方面功能强大。

MongoDB 的聚合管道以过程式的方式分阶段执行这些连接，而不是通过声明式 SQL。这种设计允许在单个查询中链接复杂的转换和过滤器。

在选择嵌入还是连接时，主要考虑因素是性能和访问模式。嵌入最适合自然而然地结合在一起的数据，例如用户及其地址，而 $lookup 更适合共享或独立的集合，例如用户和产品。

对于 Laravel 开发人员来说，这两种数据库都应该很容易上手。PostgreSQL 模型中的关联可能如下所示：

class User extends Model
{
    public function orders()
    {
        return $this->hasMany(Order::class);
    }
}

在 MongoDB 中，同样的逻辑也适用：

use MongoDB\Laravel\Eloquent\Model;
 
class User extends Model
{
    protected $connection = 'mongodb';
 
    public function orders()
    {
        return $this->embedsMany(Order::class);
    }
}

hasMany() 到 embedsMany() 的更改与基础模型的更改非常相似。除了第一次之外，你甚至都不会注意到它。在这两种情况下，你都可以使用 $user->orders 访问关联数据，而且你访问关联数据的频率远高于设置关联。

总结

PostgreSQL 强调结构化和关联连接，而 MongoDB 提供可嵌入、可引用或可事务的自适应和可扩展模型。PostgreSQL 通过规范化提供可预测性，而 MongoDB 通过模式自由度提供灵活性和高性能。

这两个数据库各有优势：PostgreSQL 的优势在于关系一致性，而 MongoDB 的优势在于敏捷性和可扩展性。接下来，我们将在“事务和一致性”部分探讨这些关系在不同的一致性和事务保证下的行为。

Laravel 的统一接口连接了这两个数据库，使开发人员能够根据不同的用例选择最佳方案，而无需改变他们的代码编写方式。

事务与一致性

一致性和可靠性是任何数据库系统的基础。当多个操作同时发生时，例如扣除库存、创建订单和记录付款，开发人员需要确保这些操作要么全部成功，要么全部失败。这种保证来自事务。PostgreSQL 和 MongoDB 都支持事务，但它们的实现体现了不同的设计理念和技术权衡。

PostgreSQL 中的事务

PostgreSQL 自诞生之初就完全符合 ACID 标准。ACID 模型（原子性、一致性、隔离性和持久性）确保事务中的所有操作都被视为一个单一的逻辑单元。如果任何语句失败，PostgreSQL 会回滚整个事务，从而维护数据库的完整性。

以下是一个简单的 PostgreSQL 示例，用于在两个用户之间转移余额：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;

如果任何更新失败（例如由于资金不足），ROLLBACK 操作会撤销所有操作。这确保了账户余额的准确性和一致性。PostgreSQL 支持多种隔离级别，从 READ COMMITTED 到 SERIALIZABLE，允许开发人员控制并发事务的交互方式。它还使用预写式日志 (WAL) 来确保持久性。事务一旦提交，即使系统崩溃，其影响也会持续存在。

在 Laravel 中，PostgreSQL 事务通过 DB::transaction() 辅助函数无缝集成：

DB::transaction(function () {
    DB::table('accounts')->where('id', 1)->decrement('balance', 100);
    DB::table('accounts')->where('id', 2)->increment('balance', 100);
});

如果闭包成功完成，Laravel 会自动提交事务；如果发生异常，则会回滚事务。这种直接的方式使得事务完整性成为关系型应用程序的默认行为。

MongoDB 中的事务

MongoDB 最初采用的是单文档原子性，保证每个文档操作要么全部执行，要么全部不执行。对于许多用例来说，这已经足够了，因为相关数据可以嵌入到单个文档中。然而，随着应用程序的发展，对多文档事务的需求变得显而易见。从 MongoDB 4.0 开始，开发者可以使用多文档 ACID 事务，从而确保跨集合的操作保持一致。

MongoDB 事务通过会话进行管理。每个事务都在一个客户端会话中运行，该会话会跟踪更改，直到提交或回滚。以下是一个使用 Laravel 的简单示例：

DB::connection('mongodb')->transaction(function ($session) {
    DB::connection('mongodb')->collection('accounts')->where('_id', 1)->decrement('balance', 100, [], $session);
    DB::connection('mongodb')->collection('accounts')->where('_id', 2)->increment('balance', 100, [], $session);
});

$session 对象确保两次更新都属于同一事务。如果其中一次操作失败，MongoDB 会中止整个操作序列，从而保证集合间的原子性。在底层，MongoDB 会协调副本集成员之间的事务状态，以确保持久性和隔离性。

事务虽然增强了 MongoDB 的功能，但由于节点间的协调和额外的资源使用，也会带来一些性能开销。因此，MongoDB 鼓励先进行模式设计：尽可能嵌入相关数据，仅当操作必须跨越多个文档时才使用事务。

以下是一致性模型的简要比较：

PostgreSQL 默认提供 ACID 保证，使其成为结构化事务性工作负载的理想选择。MongoDB 则提供了更大的灵活性，允许开发人员决定何时需要事务，何时单文档原子性就足够了。

何时在各个系统中使用事务

在 PostgreSQL 中，事务是基础性的，几乎在所有操作中都会用到，从插入数据到执行大型批量操作。它们在具有多个关联表的规范化模式中维护数据完整性。

在 MongoDB 中，事务应选择性地应用，例如：

• 在电子商务工作流中跨集合更新用户和订单文档。
• 管理必须保持完美平衡的金融转账或钱包操作。
• 协调涉及多个集合的复杂多步骤工作流。

对于许多其他情况，嵌入数据可以提供相同的数据一致性保证，且协调开销更小。例如，如果用户个人资料和地址总是同时检索，则将它们存储在一个文档中即可避免使用事务。

对于事务，Laravel 在两个数据库中也提供了一致的体验，只是语法略有不同。在 PostgreSQL 中，事务助手遵循关系模型。

在 MongoDB 中，语法相同，但增加了一个会话参数。开发者可以依靠 Laravel 的抽象层来处理底层复杂性，同时在必要时仍然可以访问底层会话控制。

示例对比：

// PostgreSQL transaction
DB::transaction(function () {
    Order::create([...]);
    Payment::create([...]);
});
 
// MongoDB transaction
DB::connection('mongodb')->transaction(function ($session) {
    DB::connection('mongodb')->collection('orders')->insert([...], ['session' => $session]);
    DB::connection('mongodb')->collection('payments')->insert([...], ['session' => $session]);
});

PostgreSQL 和 MongoDB 的最终目标都是一致的：维护可靠且一致的数据。PostgreSQL 通过严格的关系完整性 (CRI) 来强制执行这一目标，而 MongoDB 则允许开发者在需要时启用 CRI。对于 Laravel 开发者而言，这种双重特性提供了两全其美的选择：既拥有可靠的、符合 ACID 标准的关系型引擎，又拥有灵活的、面向文档的数据库，同时还能保证原子操作。

性能和可扩展性

在讨论数据库时，性能和可扩展性通常决定着系统能否高效地处理实际工作负载。PostgreSQL 和 MongoDB 从截然不同的角度应对这些挑战，这源于它们各自的底层架构。

PostgreSQL：垂直扩展和查询优化

PostgreSQL 一直以来都以其性能稳定性和可预测的扩展性而闻名。它主要采用垂直扩展方式，这意味着您可以通过向单个服务器添加更多 CPU、内存和存储来提升性能。PostgreSQL 还支持只读副本，这允许将读取工作负载分布到多个节点上，同时保持写入操作集中化。

PostgreSQL 最强大的性能特性之一是其查询规划器和优化器。每个 SQL 查询都会经历一个规划阶段，PostgreSQL 会在此阶段评估不同的策略并选择最有效的策略。它使用有关表和索引的统计信息来确定是使用顺序扫描、索引扫描还是连接。这使得性能调优只需调整索引、查询和配置设置，而无需重新设计数据结构。

PostgreSQL 支持多种类型的索引，可以针对不同的查询模式提升性能：

开发人员可以使用 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询性能。该命令会揭示 PostgreSQL 如何执行查询，显示使用了哪些索引、每个步骤耗时以及瓶颈出现的位置。这种洞察有助于在不更改应用程序代码的情况下优化性能。

PostgreSQL 基于多版本并发控制 (MVCC) 的并发模型确保读取操作不会阻塞写入操作，反之亦然。只要事务持续时间短且索引正确，即使在高负载下也能保持稳定的性能。

MongoDB：横向扩展和分布式性能

MongoDB 从一开始就被设计为可横向扩展，使其适用于分布式和高容量环境。MongoDB 不依赖于单个高性能机器，而是通过分片将数据分布在多个节点上。每个分片包含一部分数据集，并且可以进行复制以实现容错和读取可扩展性。

MongoDB 的副本集提供冗余和自动故障转移功能。如果主节点发生故障，则会自动将辅助节点提升为主节点。应用程序无需人工干预即可继续运行。副本集还能通过将读取操作分配到各个从属节点来扩展读取能力。

对于写入密集型工作负载，MongoDB 的分片策略确保写入操作基于分片键进行分布。选择合适的分片键至关重要，因为它决定了数据和负载在集群中的分布均匀程度。精心选择的分片键可以最大限度地减少热点并提高吞吐量。

索引是 MongoDB 性能策略的另一个核心方面。它支持多种索引类型，类似于 PostgreSQL，但针对文档型数据提供了更大的灵活性：

由于 MongoDB 处理的是面向文档的数据，因此它通常能够完全避免连接操作，从而实现更快的读取速度。检索单个文档通常只需一次查询即可获得所有所需信息。写入操作也很高效，因为它们针对的是整个文档，而不是分散在多个表中的多个相关行。

下表对比了关键性能指标：

PostgreSQL 在依赖复杂查询、关系和分析连接的工作负载方面表现出色。其查询规划器和索引机制成熟且可预测，使其成为关系完整性和报表功能至关重要的应用的理想选择。然而，MongoDB 在涉及大规模读取、实时分析或非结构化数据的工作负载方面优于 PostgreSQL。其分布式设计使其能够随着节点数量的增加而几乎线性扩展，这在现代云原生架构中是一项关键优势。

监控与调优

PostgreSQL 和 MongoDB 都提供强大的监控工具来维护和优化性能。

• PostgreSQL：使用 EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_activity 和 pg_stat_statements 来跟踪查询性能和锁定行为。pgAdmin 和 pganalyze 等工具可以将这些数据可视化，从而识别长时间运行的查询或低效的索引。
• MongoDB：使用 explain() 方法查看查询计划，使用 Atlas Performance Advisor 获取优化提示，并使用 Profiler 实时捕获慢查询。MongoDB Atlas 还提供延迟、吞吐量和内存利用率的仪表盘。

总结

性能和可扩展性不仅仅关乎速度，更关乎在压力下的适应能力。PostgreSQL 提供可预测性和强大的分析能力，而 MongoDB 则提供灵活性和轻松的横向扩展。了解这些差异有助于开发人员设计出不仅在今天速度快，而且能够满足未来扩展需求的系统。

Schema 设计理念

由于“模式”（schema）一词的广泛使用，它已成为我们无需深究其含义就能脱口而出的词汇之一。简而言之，模式指的是以概要或模型形式呈现的计划或理论。

设计有效的模式是使用任何数据库最重要的环节之一。它决定了数据在应用程序整个生命周期中的存储、检索和维护方式。关系型数据库（例如 PostgreSQL）和文档型数据库（例如 MongoDB）背后的模式设计理念截然不同。

理解这些差异有助于开发人员在保持灵活性和性能的同时，做出关于如何高效构建数据结构的明智决策。

PostgreSQL：结构优先

PostgreSQL 的关系模型将数据组织成具有严格模式的、定义良好的表。每个表都有定义其数据类型的列，表之间的关联通过主键和外键来维护。这种设计强制执行强一致性，并有助于避免重复记录和孤立记录等异常情况。

比如一个包含用户、地址和订单的电子商务示例。在 PostgreSQL 中，这种设计通常会考虑到规范化：

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
);
 
CREATE TABLE addresses (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(id),
    city VARCHAR(100),
    country VARCHAR(100)
);
 
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(id),
    total DECIMAL(10,2),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

此设计中的每个表都有其特定用途。用户表存储主要用户资料，而相关的地址和订单则存储在单独的表中，并通过外键连接。这确保每个地址或订单都与现有用户关联，从而维护引用完整性。

规范化减少了冗余并保持了数据的准确性，使其成为分析查询、会计系统以及对数据绝对正确性要求较高的场景的理想选择。然而，当处理跨多个表的查询时，规范化也会带来性能开销，因为大规模连接操作的成本会很高。

PostgreSQL 的模式优先方法在关系稳定且一致性至关重要的情况下效果最佳。例如，财务系统、库存管理和分析仪表板——任何准确性和关系完整性比灵活性更重要的环境。

MongoDB：灵活性和访问模式

MongoDB 采用了一种截然不同的方法。它使用类似于 JSON 对象的 BSON 文档来存储数据。与 PostgreSQL 不同，MongoDB 在数据库级别没有强制执行严格的模式。集合中的每个文档都可以具有略微不同的结构，从而允许你适应不断变化的应用程序需求，而无需进行 Schema 迁移。

让我们用 MongoDB 来模拟同样的电子商务示例：

{
  "_id": ObjectId("652ef9a..."),
  "name": "Jane Doe",
  "email": "jane@example.com",
  "addresses": [
    { "city": "Paris", "country": "France" },
    { "city": "London", "country": "UK" }
  ],
  "orders": [
    { "total": 120.50, "created_at": ISODate("2025-03-01T12:00:00Z") },
    { "total": 89.90, "created_at": ISODate("2025-03-05T10:30:00Z") }
  ]
}

这里，所有关联数据——用户的个人资料、地址和订单——都嵌入在一个文档中。只需一次查询即可检索整个数据集：

db.users.find({ email: "jane@example.com" });

这种非规范化设计提高了频繁访问相关数据的操作的读取性能。例如，显示包含地址和订单的用户个人资料无需连接操作。所有数据都存储在一个独立的文档中。

MongoDB 的模式设计理念侧重于根据访问模式进行建模。其目标是根据应用程序的查询方式来组织数据，而不是遵循理论上的规范化规则。如果您的应用程序经常一次性检索用户及其所有相关信息，那么嵌入模式是合理的。如果数据独立增长，例如包含数百万条订单的订单系统，则最好分别引用这些文档。

MongoDB 允许开发人员随着时间的推移演进模式。向文档添加新字段或重构现有数据可以增量式地完成，而无需停机。这种灵活性使 MongoDB 对初创公司、敏捷团队以及需要快速迭代的应用程序极具吸引力。

平衡规范化与非规范化

两种系统各有优缺点。 PostgreSQL 的规范化减少了数据重复并维护了引用完整性，而 MongoDB 的非规范化通过将相关数据放在一起来加快读取速度。

例如，如果你经常需要检索某个用户的所有订单，PostgreSQL 需要使用联表查询：

SELECT * FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
WHERE users.email = 'jane@example.com';

在 MongoDB 中，这变成了一次读取操作：

db.users.findOne({ email: "jane@example.com" }, { name: 1, orders: 1 });

这种做法的弊端在于，当同一数据存在于多个嵌入式文档中时，MongoDB 的更新操作会变得更加复杂。例如，更改用户的电子邮件地址需要更新所有嵌入该用户信息的文档。

开发人员通常在 MongoDB 内部采用混合方法，将不经常更改的数据（例如用户个人资料）嵌入到 MongoDB 中，同时引用那些增长迅速或独立变化的数据（例如订单或产品）。这种模式兼顾了性能和可管理性。

当然，每种方法都有其优缺点。下表比较了它们的优缺点：

PostgreSQL 确保了数据的精确性和一致性，但对变更的适应速度可能较慢。MongoDB 提供敏捷性和更快的迭代速度，但需要开发人员在应用层处理数据完整性。

实用经验法则

设计 Schema 时，考虑意图和设计理念很有帮助。PostgreSQL 的设计理念是严格的一致性、验证和可靠的结构，而 MongoDB 则侧重于敏捷性、速度和易于扩展。正确的选择通常取决于你的应用程序更看重严格的数据完整性还是快速演进的能力。

设计 Schema 时，考虑意图很有帮助：

• 在 PostgreSQL 中：设计时应注重关联和数据完整性。规范化数据，使用外键，并信任数据库会强制执行规则。
• 在 MongoDB 中：设计时应注重检索和灵活性。重点关注数据的查询和更新方式。当嵌入相关数据可以加快读取速度时，应使用嵌入；当数据集庞大或需要独立更新时，应使用引用。

一个好的 MongoDB 模式会预判应用程序如何与数据交互，以及数据的读取、写入和修改频率，并据此安排文档。一个设计良好的 PostgreSQL 模式会预判关系和约束，确保数据在所有表中保持有效。

Schema 设计没有万能的规则。PostgreSQL 和 MongoDB 各有优势。PostgreSQL 提供结构化、安全性和成熟的模式，适用于事务系统。MongoDB 则为不断发展的应用程序提供自由度、可扩展性和适应性。

许多现代应用程序同时使用这两种数据库。 PostgreSQL 可能处理事务性或分析性数据，这类数据对一致性要求极高；而 MongoDB 则存储动态的、用户生成的或非结构化数据。这种混合方法结合了两者的优势，既利用了 PostgreSQL 的可靠性，又利用了 MongoDB 的灵活性，从而满足各种不同的数据需求。

归根结底，模式设计不仅仅关乎结构，更关乎意图和权衡取舍。PostgreSQL 提供秩序和约束，而 MongoDB 则提供适应性和速度。选择合适的设计理念意味着要了解数据的性质、工作负载以及应用程序未来的发展方向。

实际应用案例

正如俄罗斯著名作家安东·契诃夫所说，“知识若不付诸实践，便毫无价值。” 理解 PostgreSQL 和 MongoDB 之间的理论差异固然重要，但没有什么比实际应用更能体现它们的区别。

不同的工作负载需要不同的设计理念，而识别这些模式有助于开发人员为特定任务选择合适的数据库。以下场景突出了 PostgreSQL 和 MongoDB 各自的优势所在，以及将它们结合起来能够产生最佳效果的情况。

金融系统

PostgreSQL 在需要精确性、一致性和严格事务完整性的金融应用中表现出色。银行平台、会计工具和薪资服务等系统依赖关系型数据库来确保每个事务都遵循 ACID 保证。外键、约束和定义良好的模式确保余额、账簿和交易记录即使在高并发情况下也能保持准确。

例如，在两个账户之间转账时，PostgreSQL 的原生事务系统确保了原子性，这意味着要么两个余额更新都成功，要么都失败。使用连接和窗口函数可以高效地完成诸如审计账户历史记录和生成财务摘要之类的复杂查询。

MongoDB 也能处理财务工作负载，但需要精心建模。4.0 版本引入的多文档事务使得跨集合保持一致性成为可能，尽管会略微降低性能。MongoDB 非常适合需要高吞吐量和灵活模式的系统，例如跟踪微交易、存储支付事件以及管理用于分析处理的交易日志。在混合架构中，PostgreSQL 处理事务核心，而 MongoDB 则存储事件流和审计日志以供下游分析。

电子商务平台

电子商务应用程序的工作负载较为复杂，可以从不同层级的两种数据库中获益。PostgreSQL 非常适合处理结构化数据，例如客户、订单、支付和库存，这些数据对关系一致性和完整性要求极高。它确保每个订单都引用有效的产品和用户，并且库存水平在并发购买中保持准确。

另一方面，MongoDB 非常适合处理电子商务平台中更动态、更面向用户的部分。产品目录通常包含各种属性，例如标题、描述、价格、评论和元数据，这些属性在不同类别之间有所差异。MongoDB 灵活的模式允许产品在无需进行僵化迁移的情况下不断发展。同样，购物车、会话数据和活动日志等功能也可以存储为文档，并随着时间的推移而增长或变化。这使得 MongoDB 在客户行为跟踪、个性化以及缓存常用目录数据方面尤为有用。

许多生产级电子商务平台采用混合模型：PostgreSQL 用于事务处理，MongoDB 用于目录和分析存储。这种平衡既保证了运营的可靠性，又允许快速迭代面向客户的功能。

内容管理系统 (CMS)

CMS 需要管理各种不总是遵循固定结构的内容，例如文章、图像、标签、评论、作者和元数据。MongoDB 的文档模型正是在这方面脱颖而出。内容片段可以包含各种字段和嵌入式结构，开发人员可以根据需求的变化轻松地添加或删除属性。 MongoDB 的索引和聚合管道使其能够高效地检索和转换大量内容，用于 API、信息流或仪表盘。

PostgreSQL 也支持通过 JSONB 列进行内容管理，从而在关系模式中提供半结构化的灵活性。然而，当管理深度嵌套或多态数据时，这种方法可能会变得复杂。MongoDB 能够原生存储和查询类 JSON 文档，使其成为现代 CMS 平台、新闻网站和无头 API 的理想之选。

物联网和事件跟踪

物联网 (IoT) 系统和事件驱动型应用程序会从传感器、设备和用户交互中生成海量数据流。MongoDB 正是为此类工作负载而构建的。它通过分片实现横向扩展，从而允许在分布式节点上每秒执行大量写入操作。每个事件都可以存储为包含时间戳、设备 ID 和有效负载的轻量级文档。模式的灵活性意味着可以添加新的数据类型和设备格式，而无需更改模式或停机。

PostgreSQL 虽然功能强大，但处理这种规模的数据需要付出更多努力。它可以利用 TimescaleDB 等扩展高效地存储时间序列数据，TimescaleDB 针对时间查询和压缩进行了优化。这使得它非常适合对收集到的传感器数据进行分析查询。在许多物联网架构中，MongoDB 负责数据摄取和近实时分析，而 PostgreSQL 和 TimescaleDB 则负责其他功能。

混合方法

在实际的软件项目中，许多团队发现同时使用 PostgreSQL 和 MongoDB 能够在可靠性和灵活性之间取得平衡。这种方法并非强制使用单一数据库来处理所有类型的工作负载，而是让每种技术发挥其优势。

PostgreSQL 通常处理核心事务数据，例如订单、支付或用户记录，这些数据对准确性和关系完整性要求最高。而 MongoDB 则支持高容量或灵活的组件，例如日志、分析、产品目录和会话数据，这些组件受益于快速写入和模式适应性。这种组合创建了一种工作流程，其中 PostgreSQL 作为记录系统，而 MongoDB 则成为交互系统。

例如，一个基于 Laravel 的电子商务应用程序可以将订单处理和支付确认数据存储在 PostgreSQL 中，同时使用 MongoDB 来管理产品目录和用户活动数据。这种分离既能确保关键业务数据的安全性和一致性，又能让应用程序在引入需要灵活数据结构的新功能时快速迭代。

Laravel 简化了这种混合架构。你可以在 config/database.php 文件中定义多个连接，从而允许您的应用程序在同一代码库中与两个数据库通信。以下是一个简化的示例：

// Fetch structured data from PostgreSQL
$orders = DB::table('orders')->where('status', 'completed')->get();
 
// Store analytical data in MongoDB for reporting
DB::connection('mongodb')
    ->collection('sales_events')
    ->insert(['orders' => $orders, 'timestamp' => now()]);

开发者还可以进一步拓展这一思路，利用 PostgreSQL 的关系型数据库功能构建报表仪表盘，同时使用 MongoDB 收集实时用户活动流。MongoDB 的分片和 Atlas 集群支持全球扩展，而 PostgreSQL 则确保数据关联的一致性和强大的事务控制。

这种多语言持久化模式（即在单个应用程序中使用多个数据库）已成为现代架构的最佳实践。它允许团队针对每个具体问题选择合适的工具，而不是强行采用一刀切的解决方案。简而言之，PostgreSQL 保证了信任和结构，MongoDB 实现了快速演进和可扩展性，而 Laravel 则有效地将它们连接起来。

工具和生态系统

除了数据模型和性能特征之外，PostgreSQL 和 MongoDB 在生态系统的成熟度和广度方面也存在差异。工具、集成和托管选项在数据库的日常使用体验中起着关键作用。无论您是在本地开发还是大规模部署，这两个数据库都提供了成熟的环境，以满足不同开发人员的需求。

PostgreSQL 已经存在了几十年，在此期间，围绕它发展出了一个丰富的生态系统。pgAdmin、TablePlus 和 DBeaver 等工具使用户能够轻松地浏览数据库、可视化表并以交互方式运行 SQL 查询。许多开发人员还依赖 psql 等命令行工具进行快速脚本编写和自动化。PostgreSQL 生态系统强调稳定性和向后兼容性，这意味着大多数工具可以在不同的版本之间无缝运行。

除了工具之外，PostgreSQL 的生态系统还扩展到框架和编程语言。几乎所有后端框架，包括 Laravel、Django、Rails 和 Spring Boot，都提供了对 PostgreSQL 的一流支持。查询监控、迁移和模式管理已与开发工作流程完美集成。PostgreSQL 还受益于强大的扩展系统：开发人员可以通过 PostGIS（用于地理空间查询）、pgVector（用于 AI 相关矢量搜索）和 pgcrypto（用于加密和哈希）等扩展添加功能。

在托管方面，PostgreSQL 几乎随处可用。Amazon RDS、Google Cloud SQL 和 Azure Database for PostgreSQL 等托管服务可自动处理扩展、备份和更新。这种普及性使 PostgreSQL 成为各种规模团队（从初创公司到大型企业）最易于使用的数据库之一。

MongoDB 则采用了不同的方法。其现代化的生态系统旨在提供跨开发、部署和监控的无缝体验。该生态系统的核心是 MongoDB Atlas，这是该公司的全托管云平台。Atlas 可自动执行集群设置、扩展、备份和安全操作，从而可以在几分钟内部署生产级数据库。 MongoDB Atlas 还内置了用于性能分析、数据可视化以及事件驱动工作流触发器的工具。

MongoDB Compass 为本地和桌面用户提供了一个可视化界面，用于交互式地浏览集合、分析文档和构建聚合管道。它还包含模式可视化和索引管理等功能，简化了动态数据结构的使用。喜欢命令行界面的开发者可以使用 mongosh，即现代 MongoDB Shell，它支持 JavaScript 语法进行查询和自动化。

MongoDB 的生态系统以开发者为中心构建。官方驱动程序几乎涵盖了所有主流语言，包括 PHP、Python、Go、Java 和 JavaScript，使得跨技术栈的集成变得简单。对于 Laravel 开发者，mongodb/laravel-mongodb 包将 MongoDB 的文档模型与 Laravel 的 Eloquent ORM 连接起来，提供类似于 SQL 工作流的迁移、查询构建和关系管理功能。

PostgreSQL 和 MongoDB 都能与 Laravel 自然集成，但它们的集成方式有所不同。PostgreSQL 通过 Laravel 的默认 SQL 驱动程序原生运行。开发者在迁移文件中使用 `Schema::table()` 方法定义表和关系，使用 `php artisan migrate` 运行迁移，并依赖 Eloquent 进行对象关系映射 (ORM)。

MongoDB 使用不同的抽象层，但保持了一致的开发者体验。借助 mongodb/laravel-mongodb 包，开发者可以使用 Schema::collection() 而不是 Schema::table() 来管理集合。Eloquent 模型继承自 MongoDB\Laravel\Eloquent\Model，保留了可填充字段、查询范围以及通过 embedsMany() 或 referencesOne() 等方法实现的关系等熟悉约定。这种设计确保 Laravel 开发者在 PostgreSQL 和 MongoDB 之间切换时遇到的阻力最小。

例如，在每个系统中定义迁移如下所示：

PostgreSQL 迁移示例：

Schema::table('users', function (Blueprint $table) {
    $table->id();
    $table->string('name');
    $table->string('email')->unique();
    $table->timestamps();
});

MongoDB  迁移示例：

Schema::connection('mongodb')->collection('users', function ($collection) {
    $collection->index('email');
    $collection->timestamps();
});

尽管 MongoDB 没有严格的模式，但这些迁移定义提供了结构并强制创建索引。对于习惯于关系型数据库迁移的开发人员来说，这种模式非常自然。

托管和部署环境

PostgreSQL 的托管生态系统庞大且多样化。几乎所有主流云服务提供商都提供托管实例，许多开发者平台（例如 Render、Railway 和 Supabase）也提供一键式 PostgreSQL 数据库。备份自动化、复制和性能调优都已得到充分理解和标准化。PostgreSQL 与多种驱动程序和 ORM 的兼容性意味着应用程序可以几乎无缝地在不同提供商之间迁移。

MongoDB 的托管生态系统更加集中于 Atlas，但它也可以在任何地方运行，从本地部署到容器化部署。Atlas 提供跨区域复制、内置监控仪表板以及与 AWS Lambda 和 Google Cloud Functions 等服务的集成。偏好自托管设置的开发人员可以使用 Docker 镜像或 Kubernetes Operator 来运行具有精细控制的 MongoDB 集群。

选择合适的生态系统

PostgreSQL 和 MongoDB 的生态系统都很成熟，但针对不同的开发者需求进行了优化。PostgreSQL 强调控制和兼容性，允许您在任何地方运行它，通过插件进行扩展，并几乎可以与任何框架一起使用。MongoDB 则强调集成和简洁性，通过 Atlas 以及 Compass 和 mongosh 等工具来降低运维负担。

如果你的团队重视深度 SQL 兼容性、丰富的工具和精细的控制，那么 PostgreSQL 的生态系统几乎无可匹敌。如果你更倾向于精简的云原生体验，以及灵活的数据探索工具和极简的基础设施管理，那么 MongoDB 的生态系统可能会让你感觉更现代化，对开发者更友好。

最终，这两个数据库都提供了强大的生态系统，并且仍在不断发展。PostgreSQL 凭借其长期以来建立的可靠性和开放性而蓬勃发展，而 MongoDB 则以现代化的集成和云优先的理念领先。对于 Laravel 开发者而言，无论选择哪个数据库，都能获得完善的支持和高效的工作流程，并拥有活跃的社区和不断增长的工具集。

结论

在本文中，我们看到 PostgreSQL 和 MongoDB 体现了两种截然不同的数据库设计理念。PostgreSQL 代表了经典的关联模型——结构化、一致性和可靠性。MongoDB代表了现代文档模型——灵活、可扩展且适应性强。两者都是功能强大的系统，各有优势，了解这些优势有助于开发人员做出更佳的架构决策。