Pongo

Pongo

将PostgreSQL与MongoDB优势结合的开源文档数据库方案

Pongo是一个基于PostgreSQL的开源文档数据库解决方案。它结合了PostgreSQL的JSONB支持和强一致性,以及MongoDB风格的API,为开发者提供灵活且可靠的数据存储选择。Pongo支持高级特性如分区和逻辑复制,适用于需要强一致性和灵活性的应用场景。这种创新设计使得现有MongoDB项目可以更容易地迁移到PostgreSQL环境,同时保持熟悉的开发体验。

PongoPostgreSQLMongoDBJSONB文档数据库Github开源项目

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Pongo

Pongo - 基于PostgreSQL的Mongo,具有强一致性优势。

入门

将Pongo安装为npm模块并保存到package.json中:

npm install @event-driven-io/pongo

也可以阅读我博客上的介绍文章以获取更多背景信息。

示例

你可以使用Pongo语法,并明确支持的语法类型:

import { pongoClient } from "@event-driven-io/pongo"; import { v4 as uuid } from "uuid"; type User = { name: string; age: number }; const connectionString = "postgresql://dbuser:secretpassword@database.server.com:3211/mydb"; const pongo = pongoClient(connectionString); const pongoDb = pongo.db(); const users = pongoDb.collection<User>("users"); const roger = { name: "Roger", age: 30 }; const anita = { name: "Anita", age: 25 }; const cruella = { _id: uuid(), name: "Cruella", age: 40 }; // 插入 await users.insertOne(roger); await users.insertOne(cruella); const { insertedId } = await users.insertOne(anita); const anitaId = insertedId; // 更新 await users.updateOne({ _id: anitaId }, { $set: { age: 31 } }); // 删除 await users.deleteOne({ _id: cruella._id }); // 通过Id查找 const anitaFromDb = await users.findOne({ _id: anitaId }); // 查找多个 const usersFromDb = await users.find({ age: { $lt: 40 } });

或者使用兼容MongoDB的封装:

import { MongoClient } from "@event-driven-io/pongo/shim"; import { v4 as uuid } from "uuid"; type User = { name: string; age: number }; const connectionString = "postgresql://dbuser:secretpassword@database.server.com:3211/mydb"; const pongoClient = new MongoClient(postgresConnectionString); const pongoDb = pongoClient.db(); const users = pongoDb.collection<User>("users"); const roger = { name: "Roger", age: 30 }; const anita = { name: "Anita", age: 25 }; const cruella = { _id: uuid(), name: "Cruella", age: 40 }; // 插入 await users.insertOne(roger); await users.insertOne(cruella); const { insertedId } = await users.insertOne(anita); const anitaId = insertedId; // 更新 await users.updateOne({ _id: anitaId }, { $set: { age: 31 } }); // 删除 await users.deleteOne({ _id: cruella._id }); // 通过Id查找 const anitaFromDb = await users.findOne({ _id: anitaId }); // 查找多个 const usersFromDb = await users.find({ age: { $lt: 40 } }).toArray();

工作原理

Pongo将PostgreSQL作为文档数据库,利用JSONB支持。 与传统JSON类型的纯文本存储不同,JSONB以二进制格式存储JSON数据。这一简单的变化在性能和存储效率方面带来了显著的优势。

Pongo使用以下表结构来存储集合:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "YourCollectionName" ( _id TEXT PRIMARY KEY, data JSONB NOT NULL, metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}', _version BIGINT NOT NULL DEFAULT 1, _partition TEXT NOT NULL DEFAULT 'png_global', _archived BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE, _created TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now(), _updated TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now() )

本质上,Pongo接受MongoDB API并将其转换为原生PostgreSQL查询。 这与MartenFerretDBAWS DocumentDB的概念类似。

例如,MongoDB更新语法:

const users = pongoDb.collection<User>("users"); await users.updateOne({ _id: someId }, { $push: { tags: "character" } });

将被转换为:

UPDATE "users" SET data = jsonb_set(data, '{tags}', (COALESCE(data->'tags', '[]'::jsonb) || to_jsonb('character'))) WHERE _id = '137ef052-e41c-428b-b606-1c8070a47eda';

或者查询:

const result = await users .find({ "address.history": { $elemMatch: { street: "Elm St" } } }) .toArray();

将生成:

SELECT data FROM "users" WHERE jsonb_path_exists( data, '$.address.history[*] ? (@.street == "Elm St")' );

为什么选择Pongo?

MongoDB是一个不错的数据库,但在ACID合规性许可方面存在问题,这可能会给项目场景和组织政策带来困难。

Pongo带来了PostgreSQL的变形能力,以:

  • 通过使用经过实战检验且广泛使用的PostgreSQL ACID兼容数据库,获得强一致性的好处,
  • 使用PostgreSQL更容易与系统的其他部分集成
  • 使用兼容的API复用你的MongoDB肌肉记忆。这将允许更容易地迁移现有项目,
  • 减少样板代码,比传统关系表更容易管理嵌套数据,
  • 编写原生PostgreSQL JSON查询更容易操作。它们功能强大但不是最易用的,
  • 通过JSONB索引功能获得性能提升
  • 受益于PostgreSQL的高级功能,如分区逻辑复制其他PostgreSQL超能力
  • 与云RDS和CockroachDBSupabaseVercel Postgres等解决方案无缝集成

存储

PostgreSQL JSONB的二进制格式意味着数据是预解析的,允许比基于文本的JSON更快的读写操作。 每次查询数据时无需重新解析,这节省了处理时间并提高了整体性能。此外,JSONB支持高级索引选项,如GIN和GiST索引,使JSONB文档内的搜索更快、更高效。

此外,JSONB保留了存储半结构化数据的灵活性,同时允许你使用PostgreSQL强大的查询功能。你可以对JSONB数据执行复杂查询、连接和事务,就像对常规关系数据一样。

与普遍认知相反,JSON文档数据是结构化的。 JSON有结构,但每个文档并不强制执行。我们可以通过添加新字段轻松扩展文档的架构,甚至是特定文档的架构。如果我们期望存在的字段不存在,我们也不应该失败。

这种灵活性、性能和一致性的组合使PostgreSQL与JSONB成为一个强大的工具。有基准测试显示,它甚至可能比MongoDB更快。

更多信息请查看:

Pongo是ORM吗?

不是。

它专注于有效处理文档数据的特性。Node.js ORM有处理JSONB的能力,例如,DrizzleORM对基本操作有很好的支持。

然而,它们都具有有限的查询能力。 通常对于高级查询,你需要回退到JSONPath或JSONB函数(即原始SQL)。如上所示,这种语法处理起来并不是很愉快。这就是为什么Pongo旨在为你做这件事。

它与FerretDB有何不同?

FerretDB插入原生MongoDB协议,这允许它被用作MongoDB并连接到Mongo UI等工具。然而,它需要运行一个代理

Pongo在不同的层面上操作,直接在库代码中将MongoDB API转换为SQL。 这可以允许更容易的无服务器集成,例如与其他基于PostgreSQL的工具共享连接池等。当然,它不允许使用基于MongoDB网络协议的原生工具。

Pongo的目标不是替代Mongo,而是重用其肌肉记忆并将PostgreSQL的功能和超能力带入Node.js领域。

它是否可以用于生产?

现有的功能是安全可用的,但距离100%兼容MongoDB还有很长的路要走。Pongo是一个新项目,所以可能会有一些功能缺失。

贡献

Pongo是一个社区项目,所以一旦你发现缺少或不工作的内容,我们鼓励你向我们发送GitHub问题拉取请求来扩展支持或测试覆盖率!也请查看贡献指南

如果你认为缺少某些功能或想更快地获得某些功能,我很乐意接受赞助来优先处理。随时联系我 - 我们会找到方法来帮助你!

行为准则

本项目采用了贡献者公约定义的行为准则,以明确我们社区中的预期行为。

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