Mysql или mongodb

Приветствую. Помогите определиться с выбором бд для сервиса аналитики. Особых требований к структуре данных нет, будет известный набор полей, типо клики, визиты, стоимость, заявки и тп. То есть данные нормально лягут и на таблицу sql и на документы nosql. Склоняюсь к mongo, так как backend будет на node.js. Остается вопрос в надежности и скорости обновления (update), например пиксель на сайте будет считать посетителей и обновлять поле. Полей может быть несколько тысяч, обновляться могут раз в секунду и чаще. Вменяемой информации по скорости не нашлось. Про надежность все топят за mysql но я так и не понял нюансов. Проверял скорость сам, таким кодом. в монго значение 4999 достигло примерно за 30 сек. в mysql за 1 минуту. Ну и вопрос также в надежности, в некоторых источниках пишут, что из mysql потерять данные невозможно, а из mongo запросто, только не пишут почему.

const db = require('./db');

const sdb = require('./sqldb');


let i = 0;


setInterval(function () {

    i++;


    if (i >= 5000) {

        return;

    }

    

    db.updateMany('users', {uId: 33}, {$set: { login: i }});

    

    sdb('UPDATE users SET login=' + i + ' WHERE uId=33');

}, 1);

Когда идет одновременно много данных в базу, то таблицы блокируются и все будет висеть.
Нужно смотреть в эту сторону и выбирать решение, которое будет минимизировать блокировку таблиц.
У нас было очень много проблем с этим в свое время, но потом перешли на InnoDB и стало более менее нормально работать.

Hungry_Hunter, я выбрал InnoDB но вот все равно так долго получается

Postgress + Timescale 

Тоже плюсую за постгресс, а насчет скорости - немалое значение имеет конфиг, Вы пытаетесь взвесить разные системы с непонятными конфигами, даже в одном и том же мускуле на разных версиях и с разными оптимизациями будут разные показатели. Не говоря уже о железе, батарейках с кешами, настройками записи на райтбек, технологиями рам сторадж или ускорителей в виде ссд типа фузион драйв и прочих железных штуках.
Если с железом можно постепенно апгрейдиться или просто перебирать впс сервера разных хостеров, то с системой лучше определиться заранее, потом будет нереально сложно с наращенным функционалом куда то пересаживаться.

regado, можете в нескольких словах объяснить, чем postgresql лучше mongodb и mysql? информация везде очень расплывчата. интересует в первую очередь скорость записи и изменения, ну и чтоб запись имела больший приоритет, скорость чтения не так важна, чтение можно остановить, когда пошли запросы на запись

Я могу быть некомпетентен с ответом, но выражу свой опыт так: когда парсили и анализировали на составляющие десятки тысяч сайт с различными факторами оптимизации по 8-10 штук на каждый урл, то с мускул становилось сложнее работать. У меня сложилось впечатление, что большие данные это не мускул, это уж если на то пошло MSSQL. Ведь незря 1с базы работают на mssql.

Более красиво и полно описано в этой статье, зачем далеко ходить: ссылка

regado, написано не плохо. к сожалению postgres сложен в установке и настройке. провозился пол дня, а итог - никаких баз данных серверов, и создать ничего не возможно. посоветуйте вменяемый мануал, как установить это дело на vps.

regado, установить удалось, но предстоит еще разбираться. mysql и mongo прозрачней и проще. может по этому они популярнее

Спасибо всем за советы. Postgresql судя по моим тестам реально летает, в отличие от mysql и mongodb.

lufter, рад слышать, надеюсь это может являться неплохой такой причиной изучить его поближе )

regado, ага, уже решил, буду проект на ней делать. Несколько дней ковырялся, смотрел типы, пробовал запросы через nodejs. Всё нравится, есть нужные фишки, типо массивы которые можно пушить прям за один запрос, а не как в мускуле танцы с json, ну и прелести реляционки, которых нет в монге. Возможно postgresql вытеснит для меня mysql, там где будет выбор конечно.

lufter, ну так что там, хэппи-енд или нет?

+1 за postgresql
Если вдруг нужно будет хранить не структурированные данные - в  postgresql есть формат данных jsonb. По нему вполне себе можно строить запросы и даже строить индексы.