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Débat classique mais besoin de retours concrets : on démarre un projet d'analytics (500Go/an, schéma variable). MongoDB semble adapté, mais je crains les jointures faites côté app. PostgreSQL avec du JSONB serait-il mieux ?

J'ai fait les deux. MongoDB c'est bien jusqu'au premier rapport complexe. Dès que tu fais des aggregations multi-collections, ça devient l'enfer. PG+JSONB + indexes GIN, c'est plus flexible à moyen terme.

Attention à l'effet de mode ! MongoDB a ses forces (sharding natif), mais pour de l'analytics, les perfs de PG sur les agrégats sont imbattables. Testez avec un POC sur vos données réelles.

Merci. Vous avez des retours sur les temps de réponse avec JSONB sur des gros datasets ? Disons des requêtes sur 100M de docs avec 2-3 niveaux d'imbrication ?

Sur du Dell R750xa (32 cores) : 100M docs JSONB → 200-300ms avec un bon index GIN. Mais ça dépend BEAUCOUP du schéma. Conseil : utilisez jsonb_path_ops pour les recherches en profondeur.

N'oubliez pas TimescaleDB si vos données sont temporelles ! C'est du PG optimisé pour les time-series, avec compression native. On est passé de 1To à 200Go sans perte de perf.