Pongo - Mongo auf Postgres-Basis mit starker Konsistenz

• Pongo nutzt die JSONB-Unterstützung, um PostgreSQL als Dokumentendatenbank zu behandeln
  • JSONB speichert JSON-Daten im Binärformat und verbessert dadurch Leistung und Speichereffizienz
• Das Binärformat von PostgreSQL JSONB ist vorab geparst und ermöglicht dadurch schnelle Lese- und Schreibvorgänge
  • JSONB unterstützt fortgeschrittene Indexierungsoptionen wie GIN- und GiST-Indizes und verbessert so die Suchgeschwindigkeit
  • Mit JSONB lassen sich semistrukturierte Daten speichern und gleichzeitig die leistungsfähigen Query-Funktionen von PostgreSQL nutzen
• Ist Pongo ein ORM?
  • Nein. Der Fokus liegt darauf, die Eigenschaften von Dokumentdaten effektiv zu verarbeiten
  • Node.js-ORMs können JSONB verarbeiten, aber für fortgeschrittene Abfragen müssen JSONPath oder JSONB-Funktionen verwendet werden
  • Pongo übernimmt das stattdessen
• Ist es bereit für den produktiven Einsatz?
  • Aktuell sicher nutzbar, aber nicht zu 100 % mit MongoDB kompatibel
  • Pongo ist ein neues Projekt, daher können einige Funktionen fehlen
  • Es ist ein Community-Projekt; wenn du Probleme findest, wird empfohlen, den Support über GH-Issues oder Pull Requests zu erweitern oder die Testabdeckung zu verbessern

Zusammenfassung von GN⁺

• Pongo ist ein Tool, das PostgreSQL als Dokumentendatenbank verwendet und die MongoDB-API in PostgreSQL-Abfragen umwandelt
• Es nutzt die Vorteile von JSONB, um Leistung und Speichereffizienz zu verbessern
• Es unterstützt fortgeschrittene Abfragen und Indexierung und bietet damit Flexibilität und Konsistenz
• Pongo ist kein ORM und konzentriert sich darauf, die Eigenschaften von Dokumentdaten effektiv zu verarbeiten
• Als neues Projekt können einige Funktionen fehlen, es lässt sich jedoch durch Beiträge aus der Community erweitern

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Pongo zum NoSQL-Bereich hinzugefügt
• Ein Hybridmodell ist die beste Wahl. Kernfelder als normale Spalten, dynamische Datenstrukturen in JSONB
• Technisch cool, aber im README braucht es einen Abschnitt "Warum". Ich frage mich, ob es darum geht, die Mongo-API zu nutzen, oder ob man Code aus bestehenden Projekten kopieren möchte
  • Wenn es um die Wiederverwendung von Queries aus anderen Projekten geht, leistet AI ziemlich gute Arbeit
• Ich habe einen ähnlichen Ansatz verwendet, als ich ein Projekt von Mongo nach Postgres migriert habe. Die Performance hat sich stark verbessert
  • In künftigen Projekten plane ich, alle Ähnlichkeiten mit Mongo zu entfernen
• Ich frage mich, ob Pongo mit Mongoose kompatibel ist. Da die meisten Mongo-Nutzer Mongoose verwenden, würde eine Unterstützung dafür vermutlich mehr Nutzer bringen
• Ich habe im November 2023 einen scherzhaften Tweet über Pongo gepostet. Ein lustiger Zufall, aber ich werde wohl denken, dass ich die Zukunft vorhersagen kann
• Ich nutze häufig JSONB-Spalten. Das passt gut zu bestimmten Anwendungen, erhöht aber die Komplexität der Queries und nimmt einem Möglichkeiten, die Query-Performance zu verbessern, die man mit einem relationalen Ansatz hätte
  • JSONB ist nützlich, aber man sollte die Vorteile einer relationalen Datenbank nicht aufgeben
• Ich frage mich, wie es im Vergleich zu FerretDB abschneidet
• MongoDB unterstützt seit einigen Jahren Funktionen, die der serializable isolation von Postgres entsprechen. Ich weiß nicht, was mit den "Vorteilen starker Konsistenz" gemeint ist
• Die Oracle-Datenbank bietet ebenfalls seit einigen Jahren eine MongoDB-kompatible API