Comparatif PostgreSQL, MySQL, MongoDB : quelle base de données pour quel projet ?

« Quelle base de données dois-je utiliser ? » est l’une des questions les plus fréquemment posées par les DevOps et les équipes de développement. La réponse est « ça dépend » ; Mais pour donner la bonne réponse en fonction de la situation, il est nécessaire de connaître les forces/faiblesses de chaque base de données et dans quelle charge de travail elle brille.

Dans cet article, nous comparerons les 5 bases de données open source les plus courantes en 2026, expliquerons laquelle doit être choisie dans quel scénario et comment VDS Panel gère ces bases de données.

PostgreSQL : “Si je devais faire un choix dans toute ma carrière, ce serait Postgres”

PostgreSQL est le membre le plus avancé du monde moderne des bases de données relationnelles. Caractéristiques:

• Conformité totale à l’ACID : la sécurité des transactions est inconditionnelle
• JSONB : stockage et indexation de documents de style NoSQL
• Extensions : PostGIS (SIG), TimescaleDB (séries temporelles), pgvector (intégrations d’IA)
• Requêtes complexes : Fonctions de fenêtrage, CTE, requêtes récursives, recherche en texte intégral
• Système de type strict : Culture de la qualité des données

Scénarios d’utilisation :

• Systèmes critiques pour l’intégrité des données tels que la finance, le commerce électronique, CRM, ERP
• Charge de travail axée sur le reporting et l’analyse
• Applications géospatiales (cartes, localisation)
• Stockage intégré AI/ML (pgvector)

Faiblesses :

• Légèrement plus lourd en termes de charge de travail en lecture que MySQL
• Traiter les fourches par connexion ; Résolu avec le pool de connexions (PgBouncer)

MySQL / MariaDB : “Roi du monde PHP”

MySQL et MariaDB (fork) sont la valeur par défaut des écosystèmes PHP comme WordPress, Magento, Laravel, Symfony. Encore courant en 2026.

• Débit de lecture élevé : mise en cache particulièrement mature d’InnoDB
• Réplication simple : configuration maître-esclave simple
• Écosystème : De nombreux outils, ORM, outils d’administration
• phpMyAdmin : Presque tous les hébergeurs Web proposent une fonctionnalité par défaut

Scénarios d’utilisation :

• Sites WordPress, Magento, PrestaShop
• Analyses lourdes en lecture (à la limite d’OLTP plutôt que d’OLAP)
• Backend PHP, applications existantes
• API CRUD simples

Faiblesses :

• Le support JSON est plus limité que Postgres
• La recherche en texte intégral est insuffisante (Elasticsearch est requis)
• Des requêtes analytiques complexes sont derrière Postgres

MongoDB : “Flexibilité sans schéma”

Base de données documentaire MongoDB. Stocke un document de type JSON au format BSON.

• Flexibilité sans schéma : documents avec des structures différentes dans la même collection
• Mise à l’échelle horizontale : les données sont distribuées automatiquement avec le partitionnement
• Pipeline d’agrégation : définir des transformations complexes sous forme de flux
• Géo-requêtes : index 2d/2dsphere intégrés

Scénarios d’utilisation :

• Gestion de contenu, catalogue, journalisation des événements
• Collecte de données IoT (chaque capteur schéma différent)
• Prototypage rapide, MVP
• Analyses en temps réel (avec agrégation)

Faiblesses :

• ACID uniquement au niveau d’un document unique (transaction multi-doc 4.0+ mais coûteuse)
• Pas de jointure (recherche limitée)
• Sans schéma = aimant à bugs ; Postgres JSONB est meilleur dans les équipes qui apportent de la discipline au schéma

Redis : “Pas la base de données, mais la couche vitesse”

Magasin de données Redis en mémoire. Il n’est pas utilisé comme base de données principale ; Il est conçu pour le cache, le stockage de sessions, la limitation de débit, la pub/sub.

• Ultra rapide : latence inférieure à la milliseconde car il fonctionne sur RAM
• Types de données riches : chaîne, liste, ensemble, ensemble trié, hachage, flux, géospatial
• Pub/Sub : messagerie simple (pas aussi complète que RabbitMQ)
• Persistance : la durabilité avec l’instantané RDB + le journal AOF est facultative

Scénarios d’utilisation :

• Magasin de sessions (connexion Web)
• Cache de réponse API
• Limitation de débit (basée sur IP)
• Classement (ensemble trié)
• Serrure distribuée

Tableau comparatif

Exemples de performances

Benchmark type sur le même serveur (4 CPU, 8 Go de RAM, SSD NVMe) :

Transaction	PostgreSQL	MySQL	MongoDB	Rédis
INSÉRER simplement	15 000/s	20 000/s	25 000/s	150 000/s
SÉLECTION simple	30 000/sec	40 000/s	45 000/s	200 000/s
Complexe JOIN/agrégat	3k/sec	1,5k/sec	S.O.*	S.O.*
Requête JSON	10 000 /s (JSONB)	5 000 /sec	35 000/s	S.O.*

* Pas de jointure relationnelle

Redis est utilisé pour le cache, pas pour le cache principal ; PostgreSQL/MySQL/MongoDB sont en concurrence au niveau principal.

Lequel dois-je choisir ?

Nouvelle application web, modèle de données complexe : PostgreSQL

WordPress ou Magento : MySQL (intégration d’outils)

Contenu, catalogue, IoT, boutique d’événements : MongoDB

Couche de cache, session, limite de débit : Redis (au-dessus de la base de données principale)

Séries temporelles (métriques, journaux) : extension PostgreSQL + TimescaleDB

Recherche en texte intégral : PostgreSQL + pg_trgm ou Elasticsearch

Intégration AI/ML : PostgreSQL + pgvector

Quelle que soit la base de données que vous choisissez avec le panneau VDS

La sélection de la base de données s’effectue en un clic lors de l’ouverture d’un nouveau projet dans le Panel :

• Temps d’installation ~4 secondes
• Utilisateur, mot de passe, autorisations automatiquement
• Injecter la chaîne de connexion dans env
• Sauvegarde quotidienne active
• PgBouncer (Postgres) ou pool de connexion (MySQL) automatiquement

Il est possible d’utiliser plusieurs bases de données : PostgreSQL + Redis au sein du même projet est une combinaison courante. Le panel les gère tous dans le même isolement.

Conclusion

La sélection de la base de données doit suivre le modèle économique de votre projet. Analysez votre charge de travail réelle sans vous laisser entraîner par les modes technologiques. PostgreSQL est la bonne réponse pour la plupart des applications Web modernes, et Redis est la bonne réponse pour la plupart des besoins de mise en cache. Choisissez MongoDB si le modèle de document vous donne vraiment un avantage, et choisissez MySQL/MariaDB si l’écosystème l’exige.

VDS Panel gère les cinq bases de données de manière isolée, redondante et surveillée par projet. Pour plus de détails, vous pouvez consulter le module de base de données automatique ou le formulaire de contact.