Skip to content
ENTERPRISE Enterprise technology · Engineered for your business Enterprise Software · Managed Servers · Business E-mail · LiteSpeed + CloudLinux · Imunify360 Security · cPanel Control · Network profile up to 3 Gbps on eligible plans
AIOR

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Elasticsearch: where each one earns its place

Aior

Administrator

Staff member
Joined
Apr 2, 2023
Messages
929
Reaction score
2
Points
18
Age
41
Location
Turkey
Website
aior.com
Thread owner

Non-relational store seçimi, çözümlenmiş​

"NoSQL kullanmalı mıyız?" 10 yıl önceki soruydu. 2026'da dürüst cevap: muhtemelen primary olarak değil, sıkça secondary olarak. Modern Postgres bir zamanlar "NoSQL bölgesi" olanın çoğunu ele alır.

MongoDB​

Ne için: derin nesting'li document-şekilli veri, erken ürün geliştirmesinde şema esnekliği, document-by-id okumaların hakim olduğu uygulamalar.

Şu durumlarda: uygulamanın verisi gerçekten document-şekilli, "doc'lara çakacağız" değil.

DynamoDB​

Ne için: AWS-native key-value, herhangi bir ölçekte öngörülebilir tek haneli-ms gecikme.

Şu durumlarda: AWS-yerleşik, ölçek önemli, erişim desenleri önceden bilinebilir.

Cassandra / ScyllaDB​

Ne için: write-ağır, scale-out, sonunda-tutarlı iş yükleri. Devasa ölçekte time-series, IoT / telemetry ingest.

Şu durumlarda: write throughput bağlayıcı kısıt, veri net bir anahtarla doğal olarak bölünebilir.

Elasticsearch / OpenSearch​

Ne için: tam metin arama, log analitik, fuzzy / relevance ranking ile "belge" arama gereken her şey.

Şu durumlarda: tam metin veya analitik tarzı arama uygulamanın anlamlı parçası.

Redis​

Ne için: cache, kuyruk, leaderboard, rate limiter, geçici state.

Şu durumlarda: cache, kuyruk veya hızlı erişim geçici state'e ihtiyacınız var.

PostgreSQL sorusu​

Modern Postgres birçok "NoSQL" seçimini değiştirebilir:
  • Document-şekli veri için JSONB kolonları.
  • Tam metin arama (ts_vector / pg_trgm).
  • Time-series için TimescaleDB.
  • Geospatial için PostGIS.
  • Vector embedding'leri için pgvector.

2026'da çoğu proje için "Postgres + Redis" tarihsel olarak çok-database NoSQL bölgesi olanın %80'ini ele alır.

Karar çerçevesi​

  • Varsayılan: Postgres + Redis.
  • Ağır arama: + Elasticsearch.
  • Document-şekli, şema esnekliği kritik: MongoDB.
  • AWS-native ölçek + öngörülebilir erişim: DynamoDB.
  • Devasa write throughput: Cassandra / ScyllaDB veya TimescaleDB.
  • Vector embedding'ler: pgvector veya adanmış vector DB.

Hayatta kalan veri katmanı​

  • Entity başına tek source of truth.
  • Store'lar arası veri taşımak için CDC (Debezium, ECS).
  • Read-heavy secondary store'lar için async replikasyon.
  • Her store için yedek ve DR.
  • "Schemaless" store'larda bile şema evrim disiplini.

Uyaracağımız bir desen​

Varsayılan olarak polyglot persistence.

Her zaman karşılığını veren bir desen​

NoSQL store seçmeden önce erişim desenlerini modellemek.

Veri katmanınız nedir?


Picking a non-relational store, untangled​

"Should we use NoSQL?" was the question 10 years ago. The honest answer in 2026: probably not as your primary, often as your secondary.

MongoDB​

What it's for: document-shaped data with deep nesting, schema flexibility during early product development.

Use when: the application's data really is document-shaped.

DynamoDB​

What it's for: AWS-native key-value with predictable single-digit-ms latency at any scale.

Use when: AWS-resident, scale matters, access patterns are knowable in advance.

Cassandra / ScyllaDB​

What it's for: write-heavy, scale-out, eventually-consistent workloads.

Use when: write throughput is the binding constraint.

Elasticsearch / OpenSearch​

What it's for: full-text search, log analytics.

Use when: full-text or analytics-style search is meaningful.

Redis​

What it's for: cache, queue, leaderboard, rate limiter.

Use when: you need a cache, queue, or fast-access ephemeral state.

The PostgreSQL question​

Modern Postgres can replace many "NoSQL" choices:
  • JSONB columns for document-shape data.
  • Full-text search (ts_vector / pg_trgm).
  • TimescaleDB for time-series.
  • PostGIS for geospatial.
  • pgvector for vector embeddings.

The decision framework​

  • Default: Postgres + Redis.
  • Heavy search: + Elasticsearch.
  • Document-shaped: MongoDB.
  • AWS-native scale: DynamoDB.
  • Massive write throughput: Cassandra / ScyllaDB.
  • Vector embeddings: pgvector.

The data layer that survives​

  • One source of truth per entity.
  • CDC to move data between stores (Debezium).
  • Async replication.
  • Backup and DR for every store.
  • Schema evolution discipline.

One pattern we'd warn about​

Polyglot persistence as a default.

One pattern that always pays off​

Modelling access patterns before picking a NoSQL store.

What's your data layer?
 

Forum statistics

Threads
925
Messages
932
Members
26
Latest member
Jessicawatson

Members online

No members online now.

Featured content

AIOR
AIOR TECHNOLOGY

Get a quote for all your needs

Hosting · Domain · Servers · Design · Software · Engineering · Industry Solutions

Get a quote

24/7 Support · Quick response

Back
Top