Meilleure base de données pour sites 100K+ enregistrements : Supabase vs Firebase vs PlanetScale testés
Traduction en Français
La plupart des articles « Supabase vs Firebase » sont écrits par des gens qui ont créé une simple application de liste de tâches sur chaque plateforme et ont arrêté là. J'exécute 253 000+ enregistrements sur cinq sites web en production sur Supabase PostgreSQL depuis plus d'un an maintenant. J'ai évalué Firebase Firestore, PlanetScale, Neon et Turso pour de vrais projets clients -- pas des projets hypothétiques. Voici ce que j'ai vraiment trouvé.
Si vous construisez une application web qui doit gérer 100 000+ enregistrements avec des requêtes complexes, des fonctionnalités en temps réel et l'authentification, le choix de votre base de données définira votre architecture pendant des années. Si vous vous trompez, vous allez soit réécrire votre couche de données dans six mois, soit payer 3 fois ce que vous devriez. Je veux vous éviter ces deux scénarios.
Table des Matières
- Pourquoi cette Comparaison Existe
- Les Concurrents en un Coup d'Œil
- Supabase PostgreSQL : Notre Cheval de Bataille en Production
- Firebase Firestore : Où Il Gagne et Où Il Perd
- PlanetScale : Une Excellente Base de Données, Une Plateforme Incomplète
- Neon : Le Choix du Puriste
- Turso : SQLite Orienté Edge
- Comparaison des Fonctionnalités Tête à Tête
- Benchmarks de Performance pour 100 000+ Enregistrements
- Répartition des Tarifs pour des Charges de Travail de 100 000 Enregistrements
- Quelle Base de Données Devriez-Vous Choisir ?
- FAQ
Pourquoi cette Comparaison Existe
Chez Social Animal, nous construisons des applications web sans tête -- principalement avec Next.js et Astro -- pour des clients qui ont besoin de sites dynamiques et gourmands en données. Pensez à des répertoires d'entreprise avec 50 000+ annonces, des sites de SEO programmatique générant des milliers de pages, et des tableaux de bord SaaS qui nécessitent des mises à jour en temps réel.
Quand un client nous propose un projet impliquant 100 000+ enregistrements, la conversation sur la base de données se fait le premier jour. Ce n'est pas une réflexion après coup. Le choix de votre base de données se répercute sur votre stratégie d'authentification, la conception de votre API, vos coûts d'hébergement et votre capacité à livrer des fonctionnalités dans six mois.
Je ne vais pas prétendre avoir exécuté des charges de travail identiques en production sur les cinq bases de données. Ce serait malhonnête. Ce que j'ai fait, c'est exécuter une production sérieuse sur Supabase (253K+ enregistrements, cinq sites, 14 mois) et effectuer des évaluations techniques approfondies des alternatives pour des projets clients spécifiques. Je serai clair sur quelles données proviennent de la production et lesquelles proviennent de l'évaluation.
Les Concurrents en un Coup d'Œil
Avant d'entrer dans les détails, voici le tableau rapide :
- Supabase -- PostgreSQL avec batteries incluses (auth, stockage, temps réel, fonctions edge)
- Firebase Firestore -- Base de données de documents NoSQL de Google avec d'excellents SDK mobiles
- PlanetScale -- MySQL serverless avec branchement de base de données (alimenté par Vitess)
- Neon -- PostgreSQL serverless avec branchement et scale-to-zero
- Turso -- SQLite distribué à la périphérie (alimenté par libSQL)
Chacun est véritablement bon à quelque chose. La question est si ce quelque chose correspond à ce que vous construisez.
Supabase PostgreSQL : Notre Cheval de Bataille en Production
Je vais commencer par Supabase car c'est là que nous avons l'expérience la plus profonde. Sur cinq sites en production, notre plus grande table compte 137 000 lignes (un système d'adresses nationales pour un projet de répertoire), et nous en sommes à 253K+ enregistrements totaux sur toutes les bases de données.
Ce Que Nous Utilisons Quotidiennement
Row Level Security (RLS) est probablement la fonctionnalité qui a scellé l'affaire pour nous. Lorsque vous construisez des applications multi-locataires -- ce que la plupart des sites pilotés par des CMS sans tête finissent par devenir -- vous avez besoin d'une isolation des données par utilisateur. Avec RLS, la logique de sécurité vit dans la base de données elle-même. Votre couche API n'a pas besoin de se souvenir de filtrer par user_id sur chaque requête. La base de données l'applique.
Voici ce qu'une politique RLS typique ressemble dans nos projets :
-- Les utilisateurs ne peuvent voir que les annonces de leur organisation
CREATE POLICY "org_isolation" ON listings
FOR SELECT
USING (org_id = (SELECT org_id FROM profiles WHERE id = auth.uid()));
-- Les administrateurs peuvent tout voir
CREATE POLICY "admin_access" ON listings
FOR ALL
USING (EXISTS (
SELECT 1 FROM profiles
WHERE id = auth.uid() AND role = 'admin'
));
C'est du vrai SQL. Ce n'est pas un DSL propriétaire. Si vous avez jamais besoin de quitter Supabase, ces politiques se traduisent à n'importe quel hôte PostgreSQL.
pgvector a été une révélation pour la recherche sémantique. Nous l'avons implémenté sur un site riche en contenu où la recherche en texte intégral classique ne suffisait pas. Les utilisateurs recherchaient « endroits pour manger près du centre-ville » et s'attendaient à des résultats incluant des restaurants, des cafés et des food trucks -- même si ces mots exacts n'étaient pas dans l'annonce.
-- Créer la colonne de vecteur
ALTER TABLE listings ADD COLUMN embedding vector(1536);
-- Créer l'index (cela compte beaucoup pour 100 000+ enregistrements)
CREATE INDEX ON listings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);
-- Requête de recherche sémantique
SELECT id, name, 1 - (embedding <=> $1) AS similarity
FROM listings
WHERE 1 - (embedding <=> $1) > 0.78
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 20;
Avec 137 000 enregistrements et des vecteurs de 1536 dimensions, cette requête retourne en ~45ms sur le plan Pro de Supabase. C'est assez rapide pour une recherche en temps réel au fur et à mesure de la frappe.
PostGIS alimente nos fonctionnalités géolocalisées. Trouver des annonces dans un rayon, les trier par distance, calculer les temps de trajets -- tout géré au niveau de la base de données plutôt que dans le code de l'application.
-- Trouvez les annonces dans un rayon de 10km d'un point, triées par distance
SELECT id, name,
ST_Distance(location, ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography) AS distance_m
FROM listings
WHERE ST_DWithin(
location,
ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography,
10000
)
ORDER BY distance_m
LIMIT 50;
Les abonnements Realtime nous permettent de construire des tableaux de bord en direct sans infrastructure WebSocket. Un panneau d'administration client affiche les nouvelles soumissions en temps réel car nous nous abonnons à des événements INSERT sur la table pertinente. Zéro infrastructure supplémentaire.
Ce Qui N'est Pas Parfait
Je n'affirmerai pas que Supabase est sans défaut. Le tableau de bord peut être lent quand vous parcourez des tables avec 100 000+ lignes. L'éditeur de table convient pour les petits ensembles de données mais est pénible pour les opérations en masse -- vous voudrez utiliser SQL directement. Leurs Edge Functions sont alimentées par Deno, ce qui signifie que certains packages Node.js ne fonctionnent pas. Et si vous avez besoin de regroupement de connexions pour les environnements serverless, vous devez utiliser leur chaîne de connexion Supavisor (ils ont déprécié PgBouncer au début de 2025).
De plus, leur niveau gratuit est véritablement généreux pour le développement mais a une limite stricte de 500 Mo d'espace de base de données. Pour la production avec 100 000+ enregistrements, vous regardez au minimum le plan Pro ($25/mois).
Firebase Firestore : Où Il Gagne et Où Il Perd
Nous avons évalué Firebase sérieusement pour deux projets clients en 2024. L'un était une application mobile-first avec des exigences de synchronisation hors ligne. L'autre était un site de répertoire avec un filtrage complexe.
Où Firebase Gagne Véritablement
La synchronisation en temps réel de Firebase pour les applications mobiles est toujours meilleure de sa catégorie. La persistance hors ligne, la résolution automatique des conflits et l'intégration étroite avec les SDK iOS/Android en font le choix évident si votre plateforme principale est mobile. L'intégration de Google Auth est très simple -- quelques lignes de code et vous avez Sign-in with Google, Apple, numéro de téléphone et email/mot de passe.
Firebase Crashlytics, Remote Config et Analytics forment un écosystème de développement mobile qu'aucun autre ne correspond. Si vous construisez une application mobile en premier et une application web en deuxième, Firebase mérite une considération sérieuse.
Pourquoi Nous Avons Choisi Supabase À la Place
Firestore est une base de données de documents. Pas de jointures. Laissez-moi dire ça une minute.
Quand vous construisez un répertoire avec des annonces qui ont des catégories, des tags, des emplacements, des avis et des profils d'utilisateurs, vous avez besoin de données relationnelles. Dans Firestore, vous dénormalisez soit tout (en dupliquant les données entre les documents et en priant pour les maintenir synchronisées) ou vous faites plusieurs requêtes de round-trip et joinez les données dans le code de votre application.
Voici ce qu'une requête « trouver des annonces par catégorie avec note moyenne » ressemble dans chacun :
-- Supabase : une requête, c'est fait
SELECT l.*, c.name AS category_name,
AVG(r.rating) AS avg_rating,
COUNT(r.id) AS review_count
FROM listings l
JOIN categories c ON l.category_id = c.id
LEFT JOIN reviews r ON r.listing_id = l.id
WHERE c.slug = 'restaurants'
GROUP BY l.id, c.name
ORDER BY avg_rating DESC
LIMIT 20;
// Firestore : trois requêtes + jointure côté client
const categorySnap = await db.collection('categories')
.where('slug', '==', 'restaurants').get();
const categoryId = categorySnap.docs[0].id;
const listingsSnap = await db.collection('listings')
.where('categoryId', '==', categoryId).get();
// Maintenant récupérez les avis pour chaque annonce...
// Puis calculez les moyennes dans le code de l'application...
// Puis triez... vous comprenez l'idée.
Et voici le vrai problème : Firestore facture par lecture de document. Ce motif de requête triple ci-dessus ? Chaque document dans chaque requête compte. Avec 100 000+ enregistrements et un trafic modéré, votre facture devient véritablement imprévisible. Nous avons entendu des histoires d'horreur de factures surprise de 400 $ ou plus de développeurs qui ne savaient pas que leurs requêtes analysaient plus de documents que prévu.
Firestore n'a également pas d'équivalent à pgvector ou PostGIS. Vous pouvez faire des requêtes geohash basiques, mais elles sont approximatives et limitées par rapport à l'indexation spatiale réelle.
PlanetScale : Une Excellente Base de Données, Une Plateforme Incomplète
PlanetScale exécute Vitess sous le capot -- la même technologie qui alimente la base de données de YouTube. Pour la performance MySQL pure, c'est excellent. Leur fonctionnalité de branchement de base de données (créer une branche, effectuer des modifications de schéma, fusionner) est véritablement innovante et quelque chose que je souhaiterais que Supabase ait nativement.
Ce que PlanetScale Fait Bien
Leur pilote serverless est rapide. La gestion des connexions est gérée pour vous, ce qui est énormément important dans les environnements serverless où chaque invocation de fonction pourrait ouvrir une nouvelle connexion de base de données. Le branchement de schéma rend les migrations de base de données semblables à des demandes de tirage Git -- sûr, examinable, réversible.
Pour les équipes ayant une expertise MySQL forte construisant des applications web traditionnelles, PlanetScale est solide.
Ce Qui Manque
PlanetScale est juste une base de données. C'est tout. Comparez ce dont vous avez besoin pour construire une pile d'applications complète :
| Fonctionnalité | Supabase | PlanetScale + Extras |
|---|---|---|
| Base de données | ✅ Inclus | ✅ Inclus |
| Auth | ✅ Inclus | ❌ Besoin de Clerk ($25+/mo) ou Auth0 |
| Stockage de fichiers | ✅ Inclus | ❌ Besoin de S3 ou Cloudflare R2 |
| Temps réel | ✅ Inclus | ❌ Besoin de Pusher ou Ably |
| Recherche vectorielle | ✅ pgvector | ❌ Non disponible |
| Requêtes géo | ✅ PostGIS | ❌ MySQL spatial basique |
| Fonctions Edge | ✅ Inclus | ❌ Besoin de déploiement séparé |
Une fois que vous avez ajouté Clerk pour l'auth, S3 pour le stockage, Pusher pour le temps réel et un déploiement séparé pour les vecteurs, vous gérez cinq services au lieu d'un. Votre facture est plus élevée, votre complexité est plus élevée et votre surface de débogage est énorme.
PlanetScale a également arrêté leur niveau gratuit (plan Hobby) en avril 2024, donc le point d'entrée est maintenant $39/mois pour leur plan Scaler. C'est plus cher que Supabase Pro et vous donne moins de fonctionnalités.
Neon : Le Choix du Puriste
Neon est la base de données que je choisirais si j'avais simplement besoin de PostgreSQL et rien de plus. Leur architecture serverless est véritablement impressionnante -- scale-to-zero signifie que vous ne payez rien quand votre base de données n'est pas interrogée. Leur fonctionnalité de branchement est excellente pour les déploiements d'aperçu (lancez une branche de base de données pour chaque PR).
Neon prend en charge pgvector et PostGIS car c'est PostgreSQL standard. Vous obtenez donc la recherche vectorielle et les requêtes géo. Les capacités brutes de la base de données sont pratiquement identiques à Supabase.
Pourquoi Nous Avons Quand Même Choisi Supabase
Neon est une base de données. Supabase est une plateforme. Avec Neon, vous devez ajouter :
- Auth -- Clerk, Auth0, ou construire le vôtre
- Stockage -- S3, Cloudflare R2, ou similaire
- Temps réel -- Pusher, Ably, ou un serveur WebSocket personnalisé
- Fonctions Edge -- Déployez sur Cloudflare Workers ou Vercel séparément
Pour certaines équipes, cette approche modulaire est en fait préférable. Si vous avez déjà des opinions sur l'auth (et le budget pour Clerk), utilisez S3 pour tout, et ne avez pas besoin de temps réel, l'approche ciblée de Neon signifie moins de verrouillage de fournisseur.
Mais pour nos projets de développement sans tête, avoir l'auth, le stockage et le temps réel dans un seul tableau de bord avec une seule facture et un seul ensemble de clés API vaut beaucoup. La vélocité des développeurs compte quand vous livrez des projets client selon des délais serrés.
La tarification de Neon est également compétitive : leur niveau gratuit inclut 0,5 Go de stockage et 190 heures de calcul/mois. Le plan Launch à $19/mois vous donne 10 Go. Pour un jeu de base de données pur, c'est la meilleure valeur en PostgreSQL serverless.
Turso : SQLite Orienté Edge
Turso est une technologie fascinante. Ils ont pris SQLite -- la base de données la plus déployée au monde -- et l'ont rendue distribuée. Vos données vivent à la périphérie, près de vos utilisateurs, ce qui signifie que la latence de lecture peut être incroyablement faible (sub-10ms globalement).
Où Turso Brille
Charges de travail à lecture intensive avec audiences mondiales. Si vous servez du contenu qui ne change pas fréquemment à des utilisateurs dans le monde entier, la réplication à la périphérie de Turso vous donne des lectures de base de données qui semblent instantanées. Leur fonctionnalité de répliques intégrées vous permet de regrouper une réplique SQLite directement dans votre application.
Pour les sites statiques avec Astro qui ont besoin d'une couche de données légère, Turso est convaincant.
Pourquoi Cela N'a Pas Convenu à Nos Besoins
Nos charges de travail de 100 000+ enregistrements impliquent des écritures importantes -- soumissions d'utilisateurs, mises à jour d'admin, création d'avis, changements de données en temps réel. Le modèle d'écriture de SQLite (rédacteur unique) devient un goulot d'étranglement à grande échelle. Turso gère cela mieux que SQLite brut grâce à leur fork libSQL, mais ce n'est toujours pas conçu pour les applications 100 000+ enregistrements intenses en écriture.
Pas de recherche vectorielle. Pas d'équivalent PostGIS. Écosystème limité comparé à PostgreSQL ou MySQL. Pour nos projets de répertoire et SaaS, c'étaient des obstacles.
Comparaison des Fonctionnalités Tête à Tête
Voici le tableau de comparaison complet basé sur notre expérience de production et nos évaluations à partir de mi-2025 :
| Fonctionnalité | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| Type de Base de Données | PostgreSQL | NoSQL (Firestore) | MySQL (Vitess) | PostgreSQL | SQLite (libSQL) |
| Auth Intégré | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non | ❌ Non |
| Recherche Vectorielle | ✅ pgvector | ❌ Non | ❌ Non | ✅ pgvector | ❌ Non |
| Requêtes Géo | ✅ PostGIS | ⚠️ Limité (Geohash) | ⚠️ MySQL spatial basique | ✅ PostGIS | ❌ Non |
| Temps Réel | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non | ❌ Non |
| Stockage de Fichiers | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non | ❌ Non |
| Fonctions Edge | ✅ Basé sur Deno | ✅ Cloud Functions | ❌ Non | ❌ Non | ❌ Non |
| Jointures / Relations | ✅ SQL Complet | ❌ Pas de jointures | ✅ SQL Complet | ✅ SQL Complet | ✅ SQL (limité) |
| Branchement | ⚠️ Via migrations | ❌ Non | ✅ Natif | ✅ Natif | ❌ Non |
| Scale-to-Zero | ❌ Non | ✅ Oui | ✅ Oui | ✅ Oui | ✅ Oui |
| Prévisibilité des Tarifs | 🟢 Élevée (paliers fixes) | 🔴 Faible (par lecture) | 🟡 Moyenne | 🟢 Élevée | 🟢 Élevée |
| Open Source | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non (Vitess l'est) | ✅ Oui | ✅ Oui |
| Auto-Hébergeable | ✅ Oui | ❌ Non | ❌ Non | ❌ Non | ✅ Oui |
Benchmarks de Performance pour 100 000+ Enregistrements
Ces nombres proviennent de notre instance Supabase de production (plan Pro, région us-east-1) avec 137 000 lignes dans le tableau principal. Pour les autres bases de données, j'utilise les benchmarks publiés et nos tests d'évaluation avec 100 000 enregistrements synthétiques.
| Type de Requête | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| SELECT Simple par ID | 3ms | 8ms | 4ms | 5ms | 1ms |
| Requête Filtrée (indexée) | 12ms | 15ms | 10ms | 14ms | 3ms |
| Jointure Complexe (3 tables) | 35ms | N/A (pas de jointures) | 28ms | 38ms | 25ms |
| Similarité Vectorielle (top 20) | 45ms | N/A | N/A | 42ms | N/A |
| Rayon Géo (10km) | 22ms | ~50ms (geohash) | N/A | 24ms | N/A |
| Recherche Texte Intégral | 18ms | N/A (utiliser Algolia) | 15ms | 20ms | 12ms |
| Insertion en Masse (1000 lignes) | 180ms | 250ms | 150ms | 195ms | 320ms |
| Démarrage à Froid (serverless) | N/A (toujours actif) | ~100ms | ~50ms | ~300ms | ~20ms |
Quelques choses ressortent. Les performances de lecture de Turso sont exceptionnelles -- c'est l'avantage du SQLite à la périphérie. Le moteur MySQL de PlanetScale gère les jointures légèrement plus vite que PostgreSQL dans nos tests. Le démarrage à froid de Neon est notable (300ms) car il doit réveiller le calcul, bien que les requêtes suivantes soient rapides. L'absence de jointures de Firebase signifie que vous ne pouvez littéralement pas exécuter certaines de ces requêtes.
Le calcul toujours actif de Supabase (pas de scale-to-zero sur Pro) signifie zéro démarrage à froid, ce qui compte pour les applications côté utilisateur où cette première requête ne peut pas être lente.
Répartition des Tarifs pour des Charges de Travail de 100 000 Enregistrements
Modélisons une application réaliste de 100 000 enregistrements : un site de répertoire avec 100 000 annonces, 50 000 utilisateurs actifs mensuels, ~2M lectures de base de données/mois, ~50 000 écritures/mois, 5 Go de base de données, 10 Go de stockage de fichiers.
| Supabase Pro | Firebase (Blaze) | PlanetScale Scaler | Neon Launch | Turso Scaler | |
|---|---|---|---|---|---|
| Coût de Base | $25/mo | $0 (paiement à l'utilisation) | $39/mo | $19/mo | $29/mo |
| Base de Données | Inclus (8Go) | ~$18 (lectures + écritures) | Inclus (10Go) | Inclus (10Go) | Inclus (9Go) |
| Auth | Inclus (50K MAU) | Inclus | +$25/mo (Clerk) | +$25/mo (Clerk) | +$25/mo (Clerk) |
| Stockage (10Go) | Inclus | ~$3/mo | +$2/mo (R2) | +$2/mo (R2) | +$2/mo (R2) |
| Temps Réel | Inclus | Inclus | +$25/mo (Pusher) | +$25/mo (Pusher) | +$25/mo (Pusher) |
| Total Estimé | $25/mo | ~$21/mo | ~$91/mo | ~$71/mo | ~$81/mo |
Firebase semble bon marché jusqu'à ce que vous réalisiez deux choses. Premièrement, cette estimation de $21 suppose des modèles de lecture prévisibles. Un moment viral ou un bot qui explore votre site peut piquer les lectures de façon drastique -- et votre facture pique avec. Deuxièmement, une fois que vous avez besoin de fonctionnalités comme la recherche vectorielle, vous ajoutez Pinecone ou Weaviate, qui commence à $70/mois.
Le forfait plat $25/mois de Supabase pour tout -- base de données, auth, stockage, temps réel, fonctions edge -- est une excellente valeur pour cette taille de charge de travail. Le plan Pro inclut 8 Go de base de données, 250 Go de bande passante, 100 Go de stockage et 50 000 utilisateurs actifs mensuels pour l'auth.
Quelle Base de Données Devriez-Vous Choisir ?
Voici ma recommandation honnête basée sur la construction avec ces outils :
Choisissez Supabase si vous construisez une application web avec des données relationnelles, avez besoin d'auth + stockage + temps réel dans une plateforme, voulez l'écosystème PostgreSQL (pgvector, PostGIS, recherche texte intégral), ou vous construisez avec Next.js. Cela couvre probablement 80% des projets que nous voyons.
Choisissez Firebase si vous construisez une application mobile-first où la synchronisation hors ligne compte, votre équipe connaît déjà l'écosystème Firebase, ou vos données sont véritablement façonnées en documents (messages de chat, flux d'activités, profils d'utilisateurs simples).
Choisissez PlanetScale si vous avez une équipe MySQL forte, avez besoin de branchement de base de données pour une gestion complexe des schémas, et vous utilisez déjà des services séparés pour l'auth et le stockage. C'est une excellente base de données -- juste pas une plateforme complète.
Choisissez Neon si vous voulez PostgreSQL sans les frais généraux de la plateforme, préférez assembler votre propre pile à partir de services meilleur de sa catégorie, ou avez besoin de scale-to-zero pour l'optimisation des coûts sur les projets à faible trafic.
Choisissez Turso si vous construisez une application à lecture intensive, mondialement distribuée où la latence edge compte plus que le débit en écriture, ou vous travaillez avec Astro sur des sites axés sur le contenu.
Pour notre travail chez Social Animal construisant des applications web sans tête, Supabase a été le bon appel. La plateforme tout-en-un signifie un développement plus rapide, une architecture plus simple et des coûts prévisibles. Nous l'avons échelonné à 253K+ enregistrements sans problème. Si vous planifiez un projet à cette échelle et souhaitez discuter de l'architecture, contactez-nous -- nous l'avons fait quelques fois maintenant.
FAQ
Supabase est-il bon pour les applications à grande échelle ? Oui, et nous avons des preuves de production pour sauvegarder cela. Nous exécutons 253K+ enregistrements sur cinq sites en production sur Supabase Pro. Les performances des requêtes restent cohérentes -- nos jointures les plus complexes avec recherche de similarité vectorielle retournent en moins de 50ms à 137 000 lignes. Supabase fonctionne sur PostgreSQL standard, qui alimente des applications d'ordres de grandeur plus importantes que ce que la plupart d'entre nous construirons. La couche de plateforme (auth, stockage, temps réel) est la partie qui est plus nouvelle, mais elle a été stable pour nous depuis début 2024.
Comment les tarifs de Supabase se comparent-ils à Firebase à grande échelle ? Supabase est dramatiquement plus prévisible. Leur plan Pro est un forfait de $25/mois qui inclut l'auth pour 50 000 MAU, 8 Go de stockage de base de données, 250 Go de bande passante et 100 Go de stockage de fichiers. Firebase facture par lecture, écriture et suppression de document -- ce qui rend les coûts très variables. Une application de 100 000 enregistrements avec 2M lectures mensuelles pourrait coûter entre $15 et $200+ sur Firebase selon les modèles de requête. Nous avons vu les factures Firebase tripler du jour au lendemain quand une page est partagée sur les réseaux sociaux.
PlanetScale peut-il gérer 100 000+ enregistrements ? Absolument. PlanetScale exécute Vitess, qui alimente les charges de travail à l'échelle de YouTube. Pour les performances brutes de la base de données avec 100 000 enregistrements, PlanetScale est excellent. La limitation n'est pas l'échelle -- c'est l'exhaustivité. Vous devrez ajouter des services séparés pour l'auth, le stockage de fichiers, les mises à jour en temps réel et la recherche vectorielle. Cela ajoute à la fois les coûts ($90+/mois total) et la complexité architecturale par rapport à l'approche tout-en-un de Supabase.
Qu'est-ce que pgvector et pourquoi cela compte-t-il ? pgvector est une extension PostgreSQL qui stocke et interroge les intégrations de vecteurs directement dans votre base de données. Cela permet la recherche sémantique -- les utilisateurs peuvent rechercher par sens plutôt que par des mots-clés exacts. Pour un répertoire avec 100 000+ annonces, cela signifie qu'une recherche pour « endroits sympas pour le brunch en famille » peut retourner des résultats étiquetés comme « restaurant familial » ou « petit-déjeuner en fin de semaine » même si ces mots ne correspondent pas. Sans pgvector, vous auriez besoin d'une base de données vectorielle séparée comme Pinecone ($70+/mois) et faire face au maintien de deux bases de données synchronisées.
Firebase Firestore est-il bon pour les sites de répertoire ? Honnêtement, non. Les sites de répertoire sont intrinsèquement relationnels. Les annonces appartiennent à des catégories, ont des tags, reçoivent des avis d'utilisateurs et nécessitent un filtrage complexe (« montrez-moi les restaurants à moins de 5 miles avec 4+ étoiles qui sont ouverts maintenant »). Firestore ne peut pas faire de jointures, a des opérateurs de requête limités et facture par lecture de document -- ce qui signifie que les requêtes filtrées complexes deviennent chères rapidement. Nous avons évalué Firestore pour un projet de répertoire et estimé 4x le temps de développement comparé à Supabase en raison de la dénormalisation des données et des solutions de contournement de requêtes côté client.
Devrais-je utiliser Neon ou Supabase pour mon application Next.js ? Si vous avez besoin juste d'une base de données, Neon offre une meilleure valeur (le niveau gratuit est généreux, et le plan Launch à $19/mois est solide). Si vous avez besoin d'auth, de stockage, de temps réel ou de fonctions edge -- ce que la plupart des applications Next.js en production font -- Supabase vous épargne d'intégrer et payer pour plusieurs services séparés. Nous utilisons Supabase pour nos projets de développement Next.js car l'auth et le stockage intégrés raccourcissent les délais de projet typiques de semaines.
Quelle est la meilleure base de données pour les sites de SEO programmatique ? Supabase PostgreSQL. Les sites de SEO programmatique génèrent des milliers de pages à partir de données structurées, ce qui signifie que vous avez besoin de requêtes rapides, d'un bon indexation et de la capacité à gérer les relations de données complexes. Nous avons construit des sites de SEO programmatique sur Supabase qui génèrent 10 000+ pages à partir d'une seule base de données -- PostGIS pour les pages de localisation, pgvector pour le contenu connexe et la recherche texte intégral pour le filtrage dynamique. La tarification forfaitaire signifie que les pics de trafic de l'indexation Google ne font pas exploser votre facture.
Turso (libSQL) est-il prêt pour les applications web de production ? Pour les applications à lecture intensive, oui. Le SQLite répliqué à la périphérie de Turso vous donne des lectures sub-5ms globalement, ce qui est incroyable pour les sites axés sur le contenu. Mais pour les applications intenses en écriture avec 100 000+ enregistrements -- comme les répertoires où les utilisateurs soumettent des données, les panneaux d'administration traitent les mises à jour et les avis arrivent constamment -- le modèle d'écriture unique de SQLite devient limitant. Nous recommanderions Turso pour les sites de contenu construits avec Astro et Supabase ou Neon pour les applications dynamiques avec des charges de travail en écriture significatives.