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小編精選 - 技術文章翻譯 · 06月25日

用一個 Postgres 表格取代 MongoDB

聽著，我需要給你看一些可能會傷害你感情的東西：

CREATE TABLE MongoDB (
  _id  UUID PRIMARY KEY,
  data JSONB
);

在你評論區@我之前，先聽我說完。如果我告訴你，90% 的 NoSQL 用例都可以用這個資料庫管理員不想讓你知道的 Postgres 詭異技巧來處理，你會怎麼想？

問題：為什麼我們認為我們需要 NoSQL

我們都經歷過這種情況。凌晨兩點，你正忙於資料庫遷移，質疑人生中所有讓你走到這一步的選擇。你的產品經理只是要求“再加一個字段”，你就像回到 2009 年一樣，不停地寫遷移腳本。

「也許我應該只用 MongoDB，」你低聲自言自語。 “模式靈活！無需遷移！文件儲存！”

但問題是：你可能不需要 MongoDB。你需要 JSONB。

JSONB：我們不配擁有的英雄

JSONB 可不是隨便塞進 Postgres 欄位裡的 JSON。喔不，我的朋友。它是 JSON 更酷、更快、更吸引人的“老大哥”，它可是去健身房學習瞭如何使用索引的。

以下是 JSONB 的特別之處：

二進位儲存格式（B 代表二進位，而不是🐝）
GIN 索引讓查詢變得非常快
讓 JavaScript 開發者喜極而泣的原生運算符
完整的 SQL 功能與 NoSQL 靈活性結合

這就像 MongoDB 和 Postgres 生了一個孩子，而這個孩子長大後成為了超級英雄。

大多數開發人員不知道的令人驚嘆的功能

改變你生活的運營商

-- The containment operator @>
-- "Does this JSON contain this structure?"
SELECT * FROM users
WHERE preferences @> '{"theme": "dark"}';

-- The existence operator ?
-- "Does this key exist?"
SELECT * FROM products
WHERE attributes ? 'wireless';

-- The arrow operators -> and ->>
-- -> returns JSON, ->> returns text
SELECT
  data->>'name' AS name,
  data->'address'->>'city' AS city
FROM users;

-- The path operator #>
-- Navigate deep into nested JSON
SELECT * FROM events
WHERE data #> '{user,settings,notifications}' = 'true';

索引特定的 JSON 路徑（等等，什麼？）

事情開始變得棘手了。你可以在 JSON 中的特定路徑上建立索引：

-- Index a specific field
CREATE INDEX idx_user_email ON users ((data->>'email'));

-- Index for existence queries
CREATE INDEX idx_attributes ON products USING GIN (attributes);

-- Index for containment queries
CREATE INDEX idx_preferences ON users USING GIN (preferences);

現在，您的 JSON 查詢比您的同事聲稱的「不需要索引，因為 MongoDB 可以處理」要快。

JSON 內部的全文搜尋

抓住你的鍵盤：

-- Add full-text search to JSON fields
CREATE INDEX idx_content_search ON articles
USING GIN (to_tsvector('english', data->>'content'));

-- Search like a boss
SELECT * FROM articles
WHERE to_tsvector('english', data->>'content') @@ plainto_tsquery('postgres jsonb amazing');

真實程式碼範例（主要內容）

讓我們從實際的事情開始。假設你正在建立一個 SaaS 產品（例如UserJot——我的回饋管理工具的無恥宣傳），並且需要儲存使用者偏好設定：

-- The hybrid approach: structured + flexible
CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email TEXT NOT NULL UNIQUE,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  preferences JSONB DEFAULT '{}',
  metadata JSONB DEFAULT '{}'
);

-- Insert a user with preferences
INSERT INTO users (email, preferences) VALUES (
  '[email protected]',
  '{
    "theme": "dark",
    "notifications": {
      "email": true,
      "push": false,
      "frequency": "daily"
    },
    "features": {
      "beta": true,
      "advancedAnalytics": false
    }
  }'
);

-- Query users who have dark theme AND email notifications
SELECT email FROM users
WHERE preferences @> '{"theme": "dark", "notifications": {"email": true}}';

-- Update nested preferences
UPDATE users
SET preferences = jsonb_set(
  preferences,
  '{notifications,push}',
  'true'
)
WHERE email = '[email protected]';

事件日誌模式（Chef's Kiss）

這是 JSONB 絕對閃耀的地方：

CREATE TABLE events (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  event_type TEXT NOT NULL,
  user_id UUID,
  occurred_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  data JSONB NOT NULL
);

-- Index for fast event type + data queries
CREATE INDEX idx_events_type_data ON events (event_type)
WHERE event_type IN ('purchase', 'signup', 'feedback');
CREATE INDEX idx_events_data ON events USING GIN (data);

-- Insert different event types with different schemas
INSERT INTO events (event_type, user_id, data) VALUES
('signup', 'user-123', '{
  "source": "google",
  "campaign": "summer-2024",
  "referrer": "blog-post"
}'),
('purchase', 'user-123', '{
  "items": [
    {"sku": "PROD-1", "quantity": 2, "price": 49.99},
    {"sku": "PROD-2", "quantity": 1, "price": 19.99}
  ],
  "discount": "SUMMER20",
  "total": 99.97
}'),
('feedback', 'user-123', '{
  "type": "feature_request",
  "title": "Add dark mode",
  "priority": "high",
  "tags": ["ui", "accessibility"]
}');

-- Find all purchases with a specific discount
SELECT * FROM events
WHERE event_type = 'purchase'
AND data @> '{"discount": "SUMMER20"}';

-- Calculate total revenue from events
SELECT SUM((data->>'total')::NUMERIC) AS total_revenue
FROM events
WHERE event_type = 'purchase'
AND occurred_at >= NOW() - INTERVAL '30 days';

具有動態屬性的產品目錄

這個範例讓 MongoDB 開發人員質疑一切：

CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  name TEXT NOT NULL,
  price NUMERIC(10,2) NOT NULL,
  attributes JSONB DEFAULT '{}'
);

-- Insert products with completely different attributes
INSERT INTO products (name, price, attributes) VALUES
('iPhone 15', 999.00, '{
  "brand": "Apple",
  "storage": "256GB",
  "color": "Blue",
  "5g": true,
  "screen": {
    "size": "6.1 inches",
    "type": "OLED",
    "resolution": "2532x1170"
  }
}'),
('Nike Air Max', 120.00, '{
  "brand": "Nike",
  "size": "10",
  "color": "Black/White",
  "material": "Mesh",
  "style": "Running"
}'),
('The Pragmatic Programmer', 39.99, '{
  "author": "David Thomas",
  "isbn": "978-0135957059",
  "pages": 352,
  "publisher": "Addison-Wesley",
  "edition": "2nd"
}');

-- Find all products with 5G
SELECT name, price FROM products WHERE attributes @> '{"5g": true}';

-- Find products by brand
SELECT * FROM products WHERE attributes->>'brand' = 'Apple';

-- Complex query: Find all products with screens larger than 6 inches
SELECT name, attributes->'screen'->>'size' AS screen_size
FROM products
WHERE (attributes->'screen'->>'size')::FLOAT > 6.0;

當 JSONB 徹底毀滅時（用例）

這裡是你絕對應該使用 JSONB 的地方：

使用者偏好/設定：每個使用者的需求都不一樣。不要建立 50 個布林值列。
事件日誌：不同的事件 = 不同的資料。 JSONB 處理起來非常得心應手。
產品目錄：書籍有 ISBN，鞋子有尺碼，手機有螢幕解析度。一個架構統領一切。
API 回應快取：儲存第三方 API 回應而不對其進行解析。
表單提交：特別是當您建立像 UserJot 這樣的東西時，使用者回饋可以有自訂欄位。
功能標誌和配置：

CREATE TABLE feature_flags (
  key TEXT PRIMARY KEY,
  config JSONB
);

INSERT INTO feature_flags VALUES
('new_dashboard', '{
  "enabled": true,
  "rollout_percentage": 25,
  "whitelist_users": ["user-123", "user-456"],
  "blacklist_countries": ["XX"],
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": null
}');

劇情轉折：當你仍然需要真正的專欄時

讓我們先來現實一下。 JSONB 並不總是最佳選擇。以下情況應該使用常規列：

外鍵：不能在外鍵約束中引用 JSONB 字段
重度聚合：JSONB 欄位上的 SUM、AVG、COUNT 速度較慢
頻繁更新：更新單一 JSONB 欄位會重寫整個 JSON
類型安全：當你確實需要資料為整數時

秘訣？混合方法：

CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id UUID REFERENCES users(id),  -- Real FK
  total NUMERIC(10,2) NOT NULL,        -- For fast aggregations
  status TEXT NOT NULL,                -- For indexed lookups
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  line_items JSONB,                    -- Flexible item details
  metadata JSONB                       -- Everything else
);

大結局：遷移策略

以下是從 MongoDB 遷移到 Postgres/JSONB 的方法：

# Pseudo-code for the brave
import psycopg2
from pymongo import MongoClient

# Connect to both
mongo = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
postgres = psycopg2.connect("postgresql://...")

# Migrate with style
for doc in mongo.mydb.mycollection.find():
    postgres.execute(
        "INSERT INTO my_table (id, data) VALUES (%s, %s)",
        (str(doc['_id']), Json(doc))
    )

嘗試這個查詢並告訴我這不是魔術

這是你的作業。建立此表並執行此查詢：

-- Create a table
CREATE TABLE magic (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  data JSONB
);

-- Insert nested, complex data
INSERT INTO magic (data) VALUES
('{"user": {"name": "Alice", "scores": [10, 20, 30], "preferences": {"level": "expert"}}}'),
('{"user": {"name": "Bob", "scores": [5, 15, 25], "preferences": {"level": "beginner"}}}');

-- Mind-blowing query: Find users with average score > 15 AND expert level
SELECT
  data->'user'->>'name' AS name,
  (SELECT AVG(value::INT) FROM jsonb_array_elements_text(data->'user'->'scores') AS value) AS avg_score
FROM magic
WHERE data @> '{"user": {"preferences": {"level": "expert"}}}'
AND (
  SELECT AVG(value::INT)
  FROM jsonb_array_elements_text(data->'user'->'scores') AS value
) > 15;

如果這都不能讓你重新考慮你對 MongoDB 的依賴，我不知道還有什麼能做到。

獎勵：終極 JSONB 備忘單

-- Operators
@>  -- Contains
<@  -- Is contained by
?   -- Key exists
?|  -- Any key exists
?&  -- All keys exist
||  -- Concatenate
-   -- Delete key/element
#-  -- Delete at path

-- Functions
jsonb_set()           -- Update value at path
jsonb_insert()        -- Insert value at path
jsonb_strip_nulls()   -- Remove null values
jsonb_pretty()        -- Format for humans
jsonb_agg()          -- Aggregate into array
jsonb_object_agg()   -- Aggregate into object

-- Performance tips
1. Use GIN indexes for @> and ? operators
2. Use btree indexes for ->> on specific fields
3. Partial indexes for common queries
4. Don't nest more than 3-4 levels deep
5. Keep JSONB documents under 1MB

實話實說

聽著，我不是說 MongoDB 不好。它有自己的用武之地。但在你選擇單獨的 NoSQL 資料庫之前，先問問自己：JSONB 能做到嗎？

十有八九，答案是肯定的。而且，你還可以保留：

ACID事務
當您需要時加入
您現有的 Postgres 知識
減少一個需要管理的資料庫
口袋裡的錢（Postgres 是免費的！）

在UserJot ，我們廣泛使用 JSONB 來儲存使用者回饋元資料、自訂欄位和整合配置。它既能提供類似 MongoDB 的彈性，還能提供 Postgres 的可靠性。兩者兼得。

現在開始@>所有東西吧！留言分享你最瘋狂的 JSONB 用例。我會在這裡回答你的問題，或許還會講更多資料庫相關的冷笑話。

附註：開頭那個 MongoDB 表？它真的很管用。我不是說你應該用它，但是…你可以用。 😈

P.S：如果你正在收集使用者回饋，並且想要比 JSONB 欄位更好的東西（雖然說實話，JSONB 也可以），請查看UserJot 。我們在底層使用了大量 JSONB 魔法來建造它。

原文出處：https://dev.to/shayy/i-replaced-mongodb-with-a-single-postgres-table-p0d

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當 JSONB 徹底毀滅時（用例）

劇情轉折：當你仍然需要真正的專欄時

大結局：遷移策略

嘗試這個查詢並告訴我這不是魔術

獎勵：終極 JSONB 備忘單

實話實說

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