PostgreSQL和MongoDB都是处理JSON数据的强大数据库，但是这两种数据库在存储、查询、性能和灵活性方面都有着很多差异，下面我们就来比较一下二者在JSON数据存储方面的性能问题。

数据存储与架构

PostgreSQL

PostgreSQL是一种关系型的数据库，在这种关系数据库中支持了两种类型的JSON数据存储。如下所示。

• JSON: 存储为纯文本字符串，没有额外的处理或索引支持。
• JSONB: 二进制存储格式，提供了更高效的存储和更快的查询性能。

由于是关系型数据库所以会严格遵守表结构设计，并且支持ACID的事务操作。

MongoDB

MongoDB是一种NoSQL文档型数据库，它对JSON数据的支持是通过BSON二进制JSON的方式进行存储的，由于是文档型数据库所以在灵活性上要比PostgreSQL要好一些，不需要预定义一些数据存储模型，并且支持动态字段操作。

数据操作方便

PostgreSQL

PostgreSQL对数据的查询支持了标准的SQL查询操作，并且对于JSON数据处理操作也提供了非常丰富的函数以及操作符，用来进行JSON数据的查询操作，如下所示。

• 查询JSON字段: 使用->, ->>, #>等操作符。
• 索引: 可以为JSONB数据创建GIN或BTREE索引，提高查询性能。

MongoDB

通过MongoDB的查询其实是一种文档型的查询，它是基于JSON数据的查询操作，对JSON的操作也提供了很多灵活的操作方式，如下所示。

• 查询JSON字段: 使用点符号（e.g., field.subfield）来访问嵌套字段。
• 索引: 可以在任何字段上创建索引，包括嵌套字段和数组元素。

性能与扩展性

PostgreSQL

在处理复杂的查询逻辑中性能优势会比较明显，对于JSONB类型的数据，提供有效的索引优化来提高整体的查询效率。

但是它的劣势就是水平扩展比较受限，主要是数据存储结构带来的壁垒，但是可以通过分片工具或者是其他的手段来实现水平扩展，但整体效率不高。

MongoDB

MongoDB在处理写入请求的时候性能会比较好，因为它提供的灵活的文档存储带来了很多的优势，并且在水平扩展方面，也是非常方便的，可以扩展多个节点进行存储。但是在结构化复杂逻辑处理方面优势就不是很明显了。

事务操作与一致性

PostgreSQL

PostgreSQL是关系型数据库，所以对于ACID事务操作是完全支持的，并且可以完全保证数据的一致性和完整性，具有强一致性的特点。

MongoDB

从MongoDB4.0开始支持多文档类型的ACID事务操作，但是相比于单文档的操作还是有一定的性能上的开销，并且对于强一致性的支持也是有所取舍的，但是支持最终一致性。

使用场景比较

PostgreSQL

通常使用于一些比较复杂的查询、强事务操作的场景中，合适用于关系数据和非结构化数据共存的场景

MongoDB

适用于需要灵活模式和快速开发迭代的应用，适合大规模、高并发写入操作的场景，例如日志记录、实时分析。

总结

通过上面的分析，我们得出了如下的结论。PostgreSQL 在需要关系型特性、复杂查询和强事务支持的情况下表现更好，适合传统的企业应用和数据分析场景。MongoDB 在需要高扩展性、灵活数据模式和高写入性能的场景中更具优势，适用于快速开发和大数据应用。至于到底选择使用暗中数据库决定于具体的应用需求和性能要求。