🇬🇧 English version · 🇻🇳 Đọc bản tiếng Việt ↓

The “MongoDB or PostgreSQL” debate never cools down whenever a new system architecture is kicked off. Although the line between SQL and NoSQL keeps blurring as the two systems constantly learn from each other, choosing the right “secret weapon” is still a decision that can make or break a business. This article dissects MongoDB’s real-world performance, updates the latest business figures, forecasts the market through 2036 and puts it side by side with PostgreSQL in a detailed comparison.

1. Quick summary

Seven things to remember

  • MongoDB revenue is still growing strongly. Fiscal-year revenue reached a high level with the customer count passing 70,600. The cloud service MongoDB Atlas remains the main growth driver (around 29%).
  • PostgreSQL is developers’ top choice. It leads the Stack Overflow survey on the most used, most desired and most admired criteria.
  • The two systems are converging in features. PostgreSQL adds JSONB and vectors (pgvector), while MongoDB integrates ACID transactions, Atlas Search and Vector Search.
  • The NoSQL market keeps expanding at an estimated rate of about 15% to 20% per year.
  • General scenario for MongoDB: revenue is projected to reach roughly 9 to 10 billion USD by fiscal year 2036. This is a simulated forecast for reference only, not an official figure published by the company.
  • Java staffing: With MongoDB Atlas, a Java developer with a solid foundation is enough to be confident building the backend. However, running in-depth multi-node sharded clusters yourself requires a dedicated DBA or DevOps team.
  • MVPs for SMEs and low-budget starter projects: Both MongoDB Atlas and PostgreSQL offer free or low-cost tiers to validate ideas. When moving to production, consider hosting costs carefully based on the actual configuration.
    (MVP = Minimum Viable Product).

2. Where MongoDB is strong

MongoDB is a document-oriented NoSQL database. Instead of tables, rows and columns, data is stored as JSON documents (in the BSON binary format) grouped into collections. You can use the self-managed edition (Enterprise Advanced) or the MongoDB Atlas cloud service on AWS, Azure and Google Cloud.

Flexible document model

Documents in the same collection can have different, flexible structures. Teams can easily add new fields or change the structure without running complicated migration scripts. This is why MongoDB is extremely well suited to the MVP stage and to products that need fast development.

Horizontal scaling with built-in sharding

As data volume and traffic grow, MongoDB’s sharding automatically distributes data across multiple servers, letting the system scale out instead of constantly upgrading a single server’s hardware (scale-up) at high cost.

High availability through Replica Sets

Each Replica Set consists of one primary node and secondary nodes that keep copies of the data. When the primary fails, the system automatically elects a secondary to take over, minimizing downtime.

Rich querying and indexing

MongoDB strongly supports filters, projection, the aggregation pipeline, the $lookup operator and many index types (secondary, text, geospatial). The _id field is always indexed by default.

Developer-friendly

The object-shaped data structure fits modern programming thinking perfectly, reducing O/M mapping effort. Tools such as MongoDB Compass and the Atlas platform make operations and monitoring easier for teams.

AI ecosystem and integrated platform

MongoDB Atlas has built-in search, vector search and stream processing, plus newer tools such as Automated Embeddings with Voyage AI and the Atlas Managed MCP Server for AI coding agents. Recent releases have also noticeably improved read, write and ACID transaction performance.

3. Limitations to know

  • Complex relationships: The $lookup operator is not as powerful or well optimized as SQL’s traditional JOIN. Data usually has to be embedded and denormalized, which easily leads to duplication.
  • Technical limits: The maximum size of a single document is 16 MB (larger files need GridFS) and the maximum nesting depth is 100 levels.
  • Storage overhead: Field names are stored in every document and, combined with denormalization, this consumes more disk space and RAM.
  • Multi-document transactions: Although multi-document ACID has been supported since version 4.0, ACID is not the ultimate core strength it is in PostgreSQL. For demanding core financial systems, think carefully.
  • Atlas costs: They tend to rise quickly as data and requests grow, so cost optimization has to be planned early.
  • Community and ecosystem: Smaller than PostgreSQL’s (which dates back to 1996 and has a huge number of extensions).

4. Which scale, industry and application MongoDB fits

By company size

Size Fit Reason
Startups, Digital Natives High for development speed Build an MVP quickly, flexible schema, Atlas reduces the initial DevOps burden.
Small and medium businesses, Scale-ups High Simple operations, easy to scale, but cloud costs need close monitoring.
Large enterprises High (per workload) Usually applied to specific systems (such as large-scale catalog management or customer profiles).
Heavily regulated organizations (Finance, Government) Medium to high Use the Enterprise Advanced package (self-managed or hybrid) to meet high security standards.

By industry & application

  • E-commerce: Managing product catalogs with diverse attributes, shopping carts and customer profiles.
  • Finance, Digital Banking: Storing identity records and large-scale unstructured data.
  • IoT & Time-series: Constantly changing sensor data with an extremely high write rate.
  • Gaming & Social Media: Storing player profiles, item inventories and newsfeeds.

Hosting cost reference for low-budget MVPs

Option Reference cost Notable limits
MongoDB Atlas Free (M0) 0 USD 512 MB, shared resources, no SLA. Suitable for learning and prototyping.
MongoDB Atlas Flex ~8 – 30 USD/month Up to 5 GB, with a fixed cost cap, backups and bandwidth included.
MongoDB Atlas Dedicated (M10) ~57 – 58 USD/month The lowest dedicated cluster, supports continuous backup.
Neon / Supabase (PostgreSQL – Free tier) 0 USD Storage from 0.5 GB, with compute-time limits or automatic pausing after a period of inactivity.

5. What level a Java developer needs when using MongoDB

The skills required depend heavily on who operates the MongoDB cluster. If you use managed services such as Atlas, a Java developer who understands document structure and backend design is fully capable of doing the job. If you self-host and self-maintain a cluster with sharding, replicas, and multiple nodes, you should have someone dedicated to managing it.

Breakdown by experience level (applies when the project uses MongoDB)

Level Expected MongoDB skills Practical capability
Junior (0 - 1 year) Understands documents, collections, BSON. Basic CRUD with Spring Data MongoDB (MongoRepository, MongoTemplate). Uses Compass. Develops features on an existing cluster, with code review.
Mid-level (2 - 4 years) Schema design (embedded vs referenced), the ESR rule for indexes, aggregation pipeline, reading explain(), connection pool tuning. Designs and owns the backend independently, handles slow queries.
Senior / Architect (5+ years) Choosing shard keys, designing large-scale models, Change Streams integrated with Kafka, pricing and optimizing Atlas costs. Designs the overall architecture, leads the technical team.

6. MongoDB today in numbers

Metric Recorded value
Total fiscal-year revenue ~2.46 billion USD (steady growth of ~23%)
Atlas service growth About 29% (accounts for most of the revenue share)
Total number of customers Over 70,600 customers worldwide
Customers with ARR of 1 million USD or more Over 400 large customers

7. Market forecast through 2036

The NoSQL market is expected to keep a compound annual growth rate (CAGR) of 15% to 20%. For MongoDB specifically, the revenue scenario points to roughly 9 to 10 billion USD by fiscal year 2036, based on a strategy of expanding multi-cloud infrastructure and integrating AI/Agent applications.

8. Technical comparison: MongoDB vs PostgreSQL

Criteria MongoDB PostgreSQL
Data model JSON/BSON documents, flexible schema Relational tables (RDBMS), with added JSONB support
ACID transactions Good multi-document support, continuously improving Core, extremely powerful and consistent
Horizontal scaling (scale-out) Built-in, native sharding Needs partitioning or dedicated extensions (such as Citus)
Vector & AI Atlas Vector Search The popular pgvector extension

PostgreSQL is currently maintaining extremely impressive growth momentum in the developer community (leading professional surveys such as Stack Overflow), while MongoDB continues to assert its dominant position in the NoSQL document-store segment and to optimize revenue on the cloud platform.

10. Which one should you choose for your project

  • Choose PostgreSQL when: The system is highly relational, needs complex SQL reporting and absolute data-integrity constraints (for example: core banking, accounting).
  • Choose MongoDB when: Your data consists of complex nested documents, the schema changes constantly with features, and you need fast development and large horizontal write scale-out.

11. Notes on reading forecasts

  • NoSQL market figures from research organizations may vary within a range depending on the survey methodology.
  • Long-term growth scenarios are simulations meant to indicate technology trends.

12. Conclusion

In short, the success of both MongoDB and PostgreSQL shows that there is no single “silver bullet” for every problem.

  1. On trends:
    PostgreSQL has the clearest upward momentum among the leaders: it gained the most popularity points on DB-Engines in the first half of 2026, and it is the only one of the top four to gain points year over year, while Oracle, MySQL, and SQL Server all declined.
    MongoDB is a different story: community interest is no longer surging, but it remains number one in the document store category and its revenue is accelerating. Q2 of fiscal 2027 reached $771.8 million, up 30%, with Atlas growing about 29%.
    This resembles Oracle in that popularity and revenue are moving in opposite directions: Oracle’s multicloud database business grew 353% even as its popularity score declined. The common driver is the shift of workloads to the cloud (Atlas runs on AWS, Azure, and Google Cloud; Oracle runs its Database directly inside AWS and Azure), along with data demand from AI/Agent applications.
    (Data sources: DB-Engines, first half of 2026; MongoDB, quarter ended July 31, 2026; Oracle, quarter ended August 31, 2026.)
  2. On choosing:
    Don’t choose based on trends or on the rumor that it’s “good for an MVP”.
    Start from your data shape, query patterns, and cost at the first paid tier you plan to use.
    The more relational your data, the better PostgreSQL fits; the more your data looks like independent documents that change constantly and need to scale horizontally, the stronger the case for MongoDB.
    Factor in staffing as well: with Atlas, a Java developer with solid fundamentals is enough, whereas self-managing a multi-node cluster requires dedicated DevOps and MongoDB database administration expertise.

With both PostgreSQL and MongoDB growing steadily, the right question is not “which one wins” but “which one fits my problem.” Start from the real problem of your own project to make the most accurate architectural decision.

References

  • MongoDB, Inc. SEC filings & periodic financial reports.
  • Stack Overflow Developer Survey.
  • DB-Engines Ranking of database popularity.
  • International NoSQL market analysis reports.

🇻🇳 Bản tiếng Việt · 🇬🇧 Read the English version ↑

Cuộc tranh luận 'MongoDB hay PostgreSQL' chưa bao giờ hạ nhiệt mỗi khi một kiến trúc hệ thống mới được khởi động. Tuy ranh giới giữa SQL và NoSQL ngày càng mờ đi nhờ việc hai hệ thống liên tục học hỏi lẫn nhau, việc chọn đúng 'bảo bối' vẫn là bài toán quyết định sự thành bại của doanh nghiệp. Bài viết này sẽ mổ xẻ hiệu năng thực tế của MongoDB, cập nhật các con số kinh doanh mới nhất, dự báo thị trường đến năm 2036 và đặt lên bàn cân so sánh chi tiết với PostgreSQL.

1. Tóm tắt nhanh

Bảy điều ghi nhớ

  • Doanh thu MongoDB vẫn tăng trưởng mạnh. Doanh thu năm tài khóa đạt mức cao với lượng khách hàng vượt mốc 70.600. Dịch vụ đám mây MongoDB Atlas tiếp tục là động lực tăng trưởng chính (khoảng 29%).
  • PostgreSQL là lựa chọn ưu tiên hàng đầu của lập trình viên. Dẫn đầu khảo sát Stack Overflow ở các tiêu chí: sử dụng nhiều nhất, muốn sử dụng nhất và được đánh giá cao nhất.
  • Hai hệ thống đang hội tụ tính năng. PostgreSQL bổ sung JSONB và vector (pgvector), trong khi MongoDB tích hợp giao dịch ACID, Atlas Search và Vector Search.
  • Thị trường NoSQL tiếp tục mở rộng với tốc độ ước tính khoảng 15% đến 20% mỗi năm.
  • Kịch bản chung cho MongoDB: Doanh thu dự kiến đến năm tài khóa 2036 đạt khoảng 9 đến 10 tỷ USD. Đây là mô phỏng dự báo mang tính tham khảo, không phải số liệu công bố chính thức từ hãng.
  • Nhân sự Java: Sử dụng MongoDB Atlas giúp Java Developer có nền tảng vững là đủ tự tin làm backend. Tuy nhiên, tự vận hành cụm sharded nhiều node chuyên sâu đòi hỏi đội ngũ DBA hoặc DevOps chuyên trách.
  • MVP cho SME và dự án khởi đầu ít vốn: Cả MongoDB Atlas và PostgreSQL đều cung cấp các gói miễn phí hoặc chi phí thấp để kiểm chứng ý tưởng. Khi lên môi trường production, cần cân nhắc kỹ chi phí hosting theo cấu hình thực tế.
    (MVP = Minimum Viable Product - Sản phẩm khả dụng tối thiểu).

2. MongoDB mạnh ở đâu

MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL hướng tài liệu (Document Database). Thay vì sử dụng bảng, hàng và cột, dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các tài liệu JSON (định dạng nhị phân BSON) được gom nhóm trong các collection. Bạn có thể sử dụng bản tự quản lý (Enterprise Advanced) hoặc dịch vụ đám mây MongoDB Atlas trên AWS, Azure và Google Cloud.

Mô hình tài liệu linh hoạt

Các tài liệu trong cùng một collection có thể sở hữu cấu trúc linh hoạt khác nhau. Nhóm phát triển có thể dễ dàng thêm trường mới hoặc thay đổi cấu trúc mà không cần chạy các câu lệnh migration phức tạp. Đây là lý do MongoDB cực kỳ phù hợp cho giai đoạn MVP và các sản phẩm cần tốc độ phát triển nhanh.

Mở rộng ngang với Sharding tích hợp

Khi khối lượng dữ liệu và lưu lượng truy cập tăng cao, tính năng Sharding của MongoDB giúp phân phối dữ liệu tự động trên nhiều máy chủ, cho phép hệ thống scale-out thay vì phải liên tục nâng cấp phần cứng một máy chủ đơn lẻ (scale-up) với chi phí đắt đỏ.

Sẵn sàng cao nhờ Replica Set

Mỗi Replica Set bao gồm một node chính (primary) và các node phụ (secondary) lưu bản sao dữ liệu. Khi node chính gặp sự cố, hệ thống sẽ tự động bầu chọn một node phụ lên thay thế, giúp giảm thiểu tối đa thời gian downtime.

Truy vấn và lập chỉ mục phong phú

MongoDB hỗ trợ mạnh mẽ các bộ lọc, projection, aggregation pipeline, toán tử $lookup cùng nhiều loại chỉ mục (secondary index, text index, geospatial index). Trường _id luôn được lập chỉ mục mặc định.

Thân thiện với lập trình viên

Cấu trúc dữ liệu dạng đối tượng khớp hoàn hảo với tư duy lập trình hiện đại, giảm thiểu công sức ánh xạ (O/M mapping). Các công cụ như MongoDB Compass và nền tảng Atlas giúp đội ngũ vận hành và giám sát dễ dàng hơn.

Hệ sinh thái AI và nền tảng tích hợp

MongoDB Atlas tích hợp sẵn tìm kiếm, vector search, stream processing, cùng các công cụ mới như Automated Embeddings với Voyage AI, Atlas Managed MCP Server cho các AI coding agent. Các phiên bản cập nhật gần đây cũng cải thiện đáng kể hiệu năng đọc, ghi và xử lý giao dịch ACID.

3. Những giới hạn cần biết

  • Quan hệ phức tạp: Toán tử $lookup không mạnh mẽ và tối ưu bằng lệnh JOIN truyền thống của SQL. Dữ liệu thường phải nhúng (embedded) và phi chuẩn hóa, dễ dẫn đến việc lặp lại dữ liệu.
  • Giới hạn kỹ thuật: Kích thước tối đa cho một tài liệu (document) là 16 MB (với tệp lớn cần dùng GridFS) và giới hạn lồng nhau tối đa 100 cấp.
  • Tốn dung lượng lưu trữ: Tên trường được lưu trực tiếp trong từng tài liệu kết hợp việc phi chuẩn hóa khiến dung lượng ổ đĩa và bộ nhớ RAM tiêu tốn nhiều hơn.
  • Giao dịch đa tài liệu: Dù đã hỗ trợ ACID đa tài liệu từ phiên bản 4.0, ACID không phải là thế mạnh cốt lõi tối thượng như ở PostgreSQL. Với các hệ thống tài chính lõi đòi hỏi khắt khe, cần cân nhắc kỹ.
  • Chi phí Atlas: Có xu hướng tăng nhanh khi dữ liệu và request phình to, đòi hỏi bài toán tối ưu chi phí từ sớm.
  • Cộng đồng và hệ sinh thái: Nhỏ hơn so với PostgreSQL (vốn ra đời từ 1996 với lượng extension khổng lồ).

4. MongoDB hiệu quả với quy mô, lĩnh vực và ứng dụng nào

Theo quy mô doanh nghiệp

Quy mô Mức phù hợp Lý do
Startup, Digital Native Cao về tốc độ phát triển Dựng MVP nhanh, schema linh hoạt, Atlas giảm gánh nặng DevOps ban đầu.
Doanh nghiệp vừa và nhỏ, Scale-up Cao Vận hành đơn giản, dễ scale nhưng cần theo dõi chặt chẽ chi phí cloud.
Doanh nghiệp lớn (Enterprise) Cao (theo từng workload) Thường áp dụng cho các hệ thống cụ thể (như quản lý danh mục, hồ sơ khách hàng quy mô lớn).
Tổ chức quản lý chặt (Tài chính, Chính phủ) Trung bình đến cao Sử dụng gói Enterprise Advanced (tự quản lý hoặc hybrid) đáp ứng tiêu chuẩn bảo mật cao.

Theo lĩnh vực & ứng dụng

  • Thương mại điện tử: Quản lý catalog sản phẩm có thuộc tính đa dạng, giỏ hàng, profile khách hàng.
  • Tài chính, Ngân hàng số: Lưu trữ hồ sơ định danh, dữ liệu phi cấu trúc quy mô lớn.
  • IoT & Time-series: Dữ liệu cảm biến biến thiên liên tục, tốc độ ghi dữ liệu cực lớn.
  • Gaming & Social Media: Lưu trữ profile người chơi, kho vật phẩm, bảng tin (newsfeed).

Tham khảo chi phí hosting cho MVP vốn ít

Phương án Chi phí tham khảo Giới hạn đáng chú ý
MongoDB Atlas Free (M0) 0 USD 512 MB, tài nguyên chia sẻ, không có SLA. Phù hợp học tập, làm prototype.
MongoDB Atlas Flex ~8 – 30 USD/tháng Đến 5 GB, có trần chi phí cố định, đã gồm sao lưu và băng thông.
MongoDB Atlas Dedicated (M10) ~57 – 58 USD/tháng Cụm chuyên dụng thấp nhất, hỗ trợ sao lưu liên tục.
Neon / Supabase (PostgreSQL - Gói Free) 0 USD Dung lượng từ 0.5 GB, có giới hạn thời gian tính toán hoặc tự động tạm dừng sau thời gian không hoạt động.

5. Java Developer cần trình độ gì khi dùng MongoDB

Yêu cầu về kỹ năng phụ thuộc lớn vào việc ai là người vận hành cụm MongoDB. Nếu sử dụng các dịch vụ quản lý sẵn như Atlas, một Java Developer hiểu rõ cấu trúc tài liệu và thiết kế backend là hoàn toàn đủ đáp ứng công việc. Nếu tự cài đặt, tự bảo trì cụm có sharding, replica và nhiều node, thì nên có người chuyên về vấn đề này.

Phân định theo cấp độ kinh nghiệm (áp dụng khi dự án có dùng MongoDB)

Cấp độ Kỹ năng MongoDB mong đợi Khả năng thực tế
Junior (0 - 1 năm) Hiểu document, collection, BSON. CRUD cơ bản bằng Spring Data MongoDB (MongoRepository, MongoTemplate). Sử dụng Compass. Phát triển tính năng trên cụm có sẵn, có code review.
Mid-level (2 - 4 năm) Thiết kế schema (embedded vs referenced), quy tắc ESR cho index, aggregation pipeline, đọc explain(), tối ưu connection pool. Tự thiết kế và chịu trách nhiệm phần backend, xử lý truy vấn chậm.
Senior / Architect (5+ năm) Chọn Shard Key, thiết kế mô hình scale lớn, Change Streams tích hợp Kafka, định giá và tối ưu chi phí Atlas. Thiết kế kiến trúc tổng thể, dẫn dắt đội ngũ kỹ thuật.

6. MongoDB hiện nay qua các con số

Chỉ số Giá trị ghi nhận
Tổng doanh thu năm tài khóa ~2,46 tỷ USD (tăng trưởng ổn định ~23%)
Tăng trưởng dịch vụ Atlas Khoảng 29% (chiếm phần lớn tỷ trọng doanh thu)
Tổng số lượng khách hàng Hơn 70.600 khách hàng toàn cầu
Khách hàng có ARR từ 1 triệu USD Hơn 400 khách hàng lớn

7. Dự báo thị trường đến năm 2036

Thị trường NoSQL dự kiến tiếp tục duy trì mức tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) từ 15% đến 20%. Riêng đối với MongoDB, kịch bản doanh thu hướng đến mốc khoảng 9 đến 10 tỷ USD vào năm tài khóa 2036 dựa trên chiến lược mở rộng hạ tầng đám mây đa nền tảng và tích hợp các ứng dụng AI/Agent.

8. So sánh kỹ thuật MongoDB và PostgreSQL

Tiêu chí MongoDB PostgreSQL
Mô hình dữ liệu Tài liệu JSON/BSON, schema linh hoạt Bảng quan hệ (RDBMS), hỗ trợ thêm JSONB
Giao dịch ACID Hỗ trợ đa tài liệu tốt, cải tiến liên tục Cốt lõi, cực kỳ mạnh mẽ và toàn vẹn
Mở rộng ngang (Scale-out) Sharding tích hợp sẵn tự nhiên Cần partition hoặc extension chuyên dụng (như Citus)
Vector & AI Atlas Vector Search pgvector extension phổ biến

9. Bảng xu hướng MongoDB và PostgreSQL

PostgreSQL hiện đang giữ đà tăng trưởng cực kỳ ấn tượng trong cộng đồng lập trình viên (dẫn đầu các khảo sát chuyên môn như Stack Overflow), trong khi MongoDB tiếp tục khẳng định vị thế độc tôn trong mảng NoSQL document-store và tối ưu hóa doanh thu trên nền tảng đám mây.

10. Nên chọn cái nào cho dự án

  • Chọn PostgreSQL khi: Hệ thống mang tính chất quan hệ cao, cần báo cáo SQL phức tạp, ràng buộc toàn vẹn dữ liệu tuyệt đối (ví dụ: hệ thống ngân hàng lõi, kế toán).
  • Chọn MongoDB khi: Dữ liệu dạng tài liệu lồng nhau phức tạp, schema thay đổi liên tục theo tính năng, cần tốc độ phát triển nhanh và khả năng scale-out ghi dữ liệu ngang lớn.

11. Lưu ý khi đọc dự báo

  • Số liệu thị trường NoSQL từ các tổ chức nghiên cứu có thể có biên độ chênh lệch tùy theo phương pháp khảo sát.
  • Các kịch bản tăng trưởng dài hạn mang tính chất mô phỏng định hướng xu hướng công nghệ.

12. Kết luận

Tựu trung lại, sự thành công của cả MongoDB và PostgreSQL chứng minh rằng không có giải pháp “silver bullet” duy nhất cho mọi bài toán.

  1. Về xu hướng:
    PostgreSQL có đà đi lên rõ nhất trong nhóm dẫn đầu: tăng điểm phổ biến mạnh nhất trên DB-Engines trong nửa đầu năm 2026, và là hệ duy nhất trong nhóm bốn cái tên dẫn đầu tăng điểm so với cùng kỳ năm trước, trong khi Oracle, MySQL và SQL Server đều giảm.
    MongoDB thì khác: mức độ quan tâm của cộng đồng không còn bứt phá, nhưng vẫn là số một ở mảng document store và doanh thu đang tăng tốc. Quý 2 năm tài khóa 2027 đạt 771,8 triệu USD, tăng 30%, trong đó Atlas tăng khoảng 29%.
    Điều này giống Oracle ở chỗ độ phổ biến và doanh thu không đi cùng chiều: mảng cơ sở dữ liệu đa đám mây của Oracle tăng 353% dù điểm phổ biến suy giảm. Động lực chung là chuyển khối lượng công việc lên cloud (Atlas chạy trên AWS, Azure, Google Cloud; Oracle đưa Database vào ngay trong AWS và Azure) cùng nhu cầu dữ liệu cho ứng dụng AI/Agent.
    (Nguồn số liệu: DB-Engines, nửa đầu năm 2026; MongoDB, quý kết thúc ngày 31/7/2026; Oracle, quý kết thúc ngày 31/8/2026.)
  2. Về lựa chọn:
    Đừng chọn theo xu hướng hay theo lời đồn “nghe nói hợp MVP”.
    Hãy bắt đầu từ hình dạng dữ liệu, cách truy vấn và bài toán chi phí ở bậc trả phí đầu tiên bạn dự định dùng.
    Dữ liệu càng quan hệ thì PostgreSQL càng hợp; dữ liệu càng giống các tài liệu độc lập, thay đổi liên tục và cần mở rộng ngang thì MongoDB càng có lý do để được chọn.
    Cũng hãy tính cả nhân lực: dùng Atlas thì một Java developer có nền tảng là đủ, còn tự vận hành cụm nhiều node thì cần người chuyên về DevOps và quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB.

Khi cả PostgreSQL lẫn MongoDB đều đang phát triển vững chắc, câu hỏi đúng không phải là “cái nào thắng” mà là “cái nào hợp với bài toán của mình”. Hãy xuất phát từ bài toán thực tế của chính dự án để đưa ra quyết định kiến trúc chính xác nhất.

Nguồn tham khảo

  • MongoDB, Inc. SEC Filings & báo cáo tài chính định kỳ.
  • Stack Overflow Developer Survey.
  • DB-Engines Ranking thống kê mức độ phổ biến cơ sở dữ liệu.
  • Các báo cáo phân tích thị trường NoSQL quốc tế.