Um aplicativo web para comparar desempenho, manutenção e UX entre bancos de dados SQL (PostgreSQL - Sequelize) e NoSQL (MongoDB - Mongoose)
O projeto consiste na construçãao do módulo de vendas e controle de estoque de um sistema ERP. Consiste em cadastro de produtos, categorias, unidades de medidas, usuários, vendas, compras e estoque de produtos. O objetivo é observar as diferenças práticas e teóricas de uma mesma base de dados modelada em SQL e NoSQL, e o impacto dos ORMs/ODMs nas consultas e produtividade de entrega de código As tecnologias utilizadas para realização do estudo foram:
- Angular 9.x
- Node 14.x & Express.js
- MongoDB 4.x & Mongoose
- PostgreSQL & Sequelize.js
O ambiente local deve estar configurado com instalação do Node.js, Angular, MongoDB e PostgreSQL
npm installpara instalar as dependênciasnpm run scenario-smallpara popular os PostgreSQL e MongoDB. Os databases serão criados com os nomespostgres-sequelize(PostgreSQL) emongodb-mongoose(MongoDB)npm run devpara executar o server e o client em ambiente de desenvolvimento- Abrir o navegador em http://localhost:4200
O projeto utiliza uma arquitetura em camadas, no qual as requisições partem de um único ponto da interface e são disparadas simultaneamente para dois servidores web Node.js, um conectado ao PostgreSQL e outro ao MongoDB.
A modelagem em PostgreSQL adotou o modelo relacional clássico.
A modelagem em MongoDB foi focada na performance da parte de venda de produtos, que de acordo com a finalidade do sistema, será a funcionalidade mais utilizada pelos consumidores da aplicação. Duplicidade de documentos tambem foram utilizadas para melhora na performance de consultas.
As consultas foram ranqueadas por nível de importância:
- Consulta de produtos por categoria, para realização de vendas na frente de caixa
- Consulta de vendas por mês
- Consulta de produtos, utilizando paginação server-side
- Inserção de novas vendas
- Edição de produtos
- Remoção de produto
- Relatório de vendas por mês, retornando somatório do total vendido e quantidade de vendas
- Relatório de vendas por mês distribuı́das por categorias de produtos, retornando total vendido e quantidade de vendas por categoria
Tempos de execução para realização das consultas (Média de tempo de 10 requisições de cada consulta)
| Consulta | Sequelize & PostgreSQL - Tempo de consulta (ms) | Mongoose & MongoDB - Tempo de consulta (ms) | Mais performático | Percentual relativo ao maior tempo |
|---|---|---|---|---|
| #1 | 119,14 | 17,00 | MongoDB | 14,26% |
| #2 | 54,69 | 852,34 | PostgreSQL | 6,42% |
| #3 | 59,52 | 18,37 | MongoDB | 30,86% |
| #4 | 77,60 | 66,01 | MongoDB | 85,06% |
| #5 | 33,85 | 181,04 | PostgreSQL | 18,70% |
| #6 | 1,51 | 719,79 | PostgreSQL | 0,21% |
| #7 | 64,70 | 54,69 | MongoDB | 84,53% |
| #8 | 62,84 | 57,32 | MongoDB | 91,22% |
NOTE: O projeto é fruto de um Trabalho de Conclusão de Curso em Engenharia de Computação do CEFET-MG. Todo o estudo e resultados detalhados podem ser visualizados na pasta
/docsdo repositório
- Pedro Matias