本文以当前流行的MongoDB和PostgreSQL两大数据库系统为参照，引入Harper这一全新的数据库，并对三者的功能、结构、以及适用场景进行了比较。
【51CTO.com快译】在日常生活中，许多人都是在基于他们已经知道的事物基础上，去学习或了解新的事物。这是人类的天性。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，然后问出类似：“相对于X，那么Y到底有哪些不同呢?”等问题。下面，我们将按照这样的思路，以当前流行的MongoDB和PostgreSQL两大数据库系统为参照，引入Harper这一全新的数据库，并对三者的功能、结构、以及适用场景进行比较。
总体而言，在大多数情况下，鉴于多方面因素的考虑，我们并不需要得出“哪家数据库最强?”的结论，而是要探索出在为特定项目选择数据库时，需要考虑的各种因素和适用场景。
定义
MongoDB被分类为NoSQL数据库。由于使用的是类似JSON的文档，作为可选的模式集合(schema)，因此它是面向文档(document-oriented)的。
PostgreSQL是传统的RDBMS(relational database management system，关系数据库管理系统)。由于主要被用于关系型数据，因此它本质上是面向对象的。
HarperDB是具有REST API和动态模式集合的分布式数据库。它支持NoSQL和包括联合(joins)功能在内的SQL。例如，您可以通过NoSQL JSON来提取数据，并立即通过SQL进行查询。
差异概述
MongoDB与PostgreSQL：作为一个关系型数据库，PostgreSQL可被用于处理更为复杂的过程、设计和集成。而作为一个NoSQL数据库，MongoDB通常被用于简单、非结构化的数据场景，同时也非常适合于大数据应用程序的开发。PostgreSQL能够强制执行模式集合的验证，而Mongo则不然。
HarperDB与MongoDB：作为一种文档存储，MongoDB非常适合非结构化数据;而HarperDB提供了完整的文档存储功能，以及企业级的ACID SQL，即：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、和持久性(Durability)。基准测试(Benchmark test)发现，HarperDB比Mongo快37倍，而价格却不到其一半。HarperDB不但具有原生的REST API，支持针对JSON的SQL，而且更易于使用和管理。Mongo虽然已针对大规模的写操作进行了优化，但是并未针对读操作采取任何优化。而针对LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)编写的HarperDB数据存储算法，可实现大规模的读和写操作，进而提高整体性能。
HarperDB与PostgreSQL：PostgreSQL是善于处理复杂数据或严格的一致性。而HarperDB比PostgreSQL更灵活，它简化了大量的安装、配置和管理工作。HarperDB不但允许那些具有关系型数据库背景的开发人员继续沿用SQL技能，还允许他们使用来自同一数据模型的NoSQL。
辅助功能
MongoDB、PostgreSQL和HarperDB均可在云端、本地、以及数据中心等任何地方运行。PostgreSQL虽然不像HarperDB Cloud和MongoDB Atlas那样有云端版本，但是各个云提供商会提供所谓的PostgreSQL即服务(PostgreSQL-as-a-service)。
深入了解
MongoDB主要适用于C、C++和JavaScript语言编程;PostgreSQL则主要适用于C语言编程;而HarperDB适用于Node.js的编写。此外，LMDB不但适用于C语言的编写，而且在安装过程中使用到了Python。
MongoDB在后台采用BSON(binary JavaScript Object Notation，二进制JavaScript对象表示法)，来加快查询的速度。在您打开集合时，它会转换为JSON以便被读取。
PostgreSQL采用SQL(一种结构化查询语言)来定义、访问和操作数据库。当然，PostgreSQL也有一个JSON数据类型。
HarperDB对数据的类型并无强制性要求。它当前存储的所有数据属性均为字符串，而且可以通过SQL和(或)NoSQL来查询数据。同时，HarperDB也致力于让管理员能够显式地设置属性类型(如：数字或字符串型)，以方便性能的调优。
数据存储与架构
MongoDB将数据存储为单独的文档，而并不考虑其属性。PostgreSQL将数据存储在传统的表和行中。而HarperDB则将数据存储在表、行、以及对象中，并且所有顶级属性在默认情况下都已经建立了索引。
HarperDB能够将独特的数据存储算法运行在LMDB上。这使得HarperDB可以在单个产品中，提取JSON文档和关系型数据。HarperDB会持续将传入的数据，映射到数据模型中。而无论传入的数据是何种类型，它们都会根据HarperDB的内部数据模型来予以存储，并方便了开发人员通过SQL或NoSQL进行查询。
此外，MongoDB和HarperDB都具有分布式的体系架构，而PostgreSQL则被视为一种单体架构。
ACID属性
由于支持企业级的ACID SQL事务，因此数据在HarperDB和PostgreSQL内具有可靠的有效性。而像MongoDB之类的NoSQL数据库，通常注重的是终极一致性，而非ACID整体属性。2020年5月，有一项研究发现了MongoDB未对交易进行完全隔离的错误，进而确证了它不符合ACID。当然，HarperDB和PostgreSQL都能够遵循ANSI SQL标准。
模式集合和表
对于MongoDB和HarperDB而言，通过使用JSON，您可以灵活地更改架构，而不会产生任何后果。当然，对应的文档可能会在键/值方面有所不同。
MongoDB和HarperDB都可以通过水平方向的扩展，来提高速度与性能。其中，HarperDB具有双向表级(bidirectional table-level)的数据复制特性。通过使用HarperDB简单的pub-sub模型，您可以订阅和复制数据的方式，将数据水平发布到不同节点处。
PostgreSQL可以垂直方向扩展。随着数据库的变大，它会需要更多的空间或内存，因此对应的停机时间也会增加。也就是说，对于PostgreSQL之类的关系型数据库，您与其在事后更改表的结构，并可能导致数据库的停机，以及应用服务的中断，不如在系统上线之前，就对整个架构进行完善的设计和配置。此外，PostgreSQL数据库可以使用外键，来显式地链接表与表之间的数据，以用于保持数据的规范化。
使用场景
如前文所述，由于PostgreSQL中的事务能够遵循ACID属性，而对于金融科技(fintech)之类的行业而言，他们需要对数据的状态拥有绝对的控制权，因此Postgres之类的关系型数据库是不错的选择。
如果您仅具有非结构化的数据，或是正在使用大数据，那么最好将水平扩展的方法，与MongoDB之类的工具协同使用。
相对于现有的数据库系统，HarperDB更适合于同时需要SQL和NoSQL，快速应用开发与集成，边缘计算，分布式计算，实时分析，以及高度事务性(high transactions)处理的项目。当然，如果您需要全文索引、高度结构化的关系型数据、跨系统的严格一致性、以及约束开发人员访问或维护某些数据项目的话，HarperDB就不太适用了。
小结
总的说来，吸收了MongoDB和PostgreSQL各项优点的HarperDB，对SQL、NoSQL、以及NewSQL的各种产品功能，进行了扩展与市场融合，填补了其中的空白与短板，并为开发人员提供了实用且高效的工具。
原文标题：HarperDB vs MongoDB vs PostgreSQL，作者：Margo McCabe
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