Comparative Analysis of the Performance of Prisma ORM and the Native pg Driver When Working with PostgreSQL in Node.js Applications

Authors

DOI:

https://doi.org/10.46299/j.isjea.20260504.05

Keywords:

Prisma ORM, pg driver, PostgreSQL, Node.js, TypeScript, database performance, benchmark, query latency, ORM abstraction, comparative analysis

Abstract

The choice of database access tool is one of the fundamental architectural decisions in Node.js server-side application development. ORM tools, including Prisma, simplify interaction with relational databases through a type-safe interface, yet introduce an additional abstraction layer whose impact on query performance remains insufficiently studied in the context of current tool versions. In 2025, Prisma underwent an architectural transition from an internal Rust engine to a native TypeScript engine, which fundamentally changed the performance profile of the tool and rendered the results of previous comparative studies invalid for extrapolation to the current state of the ecosystem. This study presents a controlled benchmark of Prisma ORM version 7 and the native pg driver version 8 operating against PostgreSQL 17 in a Node.js environment. Measurements were performed in isolation from the HTTP layer as a standalone Node.js process outside the context of any web framework, on a real TypeScript application database schema with 10,000 records. For each of four operation types – simple SELECT, filtered SELECT with pagination, INSERT, and a JOIN query across four tables – 1,000 iterations were executed with a 50-query warm-up. Mean, median, minimum, maximum, and standard deviation of latency were recorded. The results show that the pg driver demonstrates lower mean latency across all four scenarios – ranging from ~25% for INSERT to ~47% for the JOIN query. The observed gap is substantially smaller than reported in previous studies, confirming a qualitative shift in Prisma's performance following the transition to the TypeScript engine. The absolute difference between the approaches is 0.5–1.1 ms, which is statistically significant but practically negligible for the vast majority of production applications. Result stability was confirmed by a repeated run on a dataset of 100 records. The findings provide a practical basis for informed selection of a database access tool when developing TypeScript applications on Node.js with PostgreSQL.

References

Абсолютна різниця між підходами становить 0.5–1.1 мс залежно від типу операції. У контексті реального серверного застосунку, де загальний час обробки HTTP-запиту вимірюється десятками мілісекунд, ця різниця є статистично достовірною, але практично незначущою для переважної більшості продуктових сценаріїв. Prisma 7 є обґрунтованим вибором за замовчуванням для TypeScript-застосунків на Node.js – перехід на нативний pg виправданий лише тоді, коли профілювання підтверджує що рівень ORM-абстракції є вузьким місцем продуктивності, а не мережа, серіалізація чи бізнес-логіка.

Межі узагальнення: експеримент проводився локально з підключенням до бази даних через Docker без мережевої затримки між застосунком і сервером бази даних, що дає нижчі абсолютні значення латентності порівняно з виробничими умовами, хоча відносне порівняння між підходами залишається дійсним. Результати отримані на схемі з 10 000 записів – поведінка при значно більших наборах даних зі складними індексами не досліджувалась. Перспективні напрями: дослідити поведінку при конкурентному навантаженні з паралельними запитами; порівняти результати в умовах реальної мережевої затримки між застосунком і базою даних; оцінити вплив Prisma Accelerate як рівня кешування на продуктивність у виробничому середовищі.

Список літератури:

Akhtar, A. (2023). Popularity ranking of database management systems. https://arxiv.org/abs/2301.00847

Prisma. (n.d.). Prisma ORM | Type-safe ORM for Node.js and TypeScript. https://www.prisma.io/orm

Strapi. (2024). Top 5 ORMs for developers in 2025. https://strapi.io/blog/orms-for-developers

Prisma. (n.d.). Type safety. https://www.prisma.io/docs/orm/prisma-client/type-safety

Zhykharskyi, P., & Gubaryeva, O. (2023). Pure SQL vs ORM libraries: A comparative analysis for API applications. Collection of Scientific Papers «SCIENTIA» (June 30, 2023; Helsinki, Finland), 97–98.

Güvercin, A. E., & Avenoğlu, B. (2022). Performance analysis of object-relational mapping (ORM) tools in .NET 6 environment. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(4), 453–465. https://doi.org/10.17671/gazibtd.1059516

Zmăranda, D., Pop-Fele, L.-L., Győrödi, C., Győrödi, R., & Pecherle, G. (2020). Performance comparison of CRUD methods using .NET object relational mappers: A case study. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 11(1). https://www.ijacsa.thesai.org

Jannali, R. (2021). Object relational mapping framework performance impact. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(7).

Mutiara Auliya Khadija et al. (2024). Backend programming techniques in the development of resource manager features in VRMS systems based on ORM Prisma. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(3), 830–843. https://doi.org/10.51454/decode.v4i3.792

Prisma. (2024). Performance benchmarks: Comparing query latency across TypeScript ORMs & databases. https://www.prisma.io/blog/performance-benchmarks-comparing-query-latency-across-typescript-orms-and-databases

Prisma. (n.d.). Query performance benchmarks. https://benchmarks.prisma.io/

Yusmita, J. C., Arya, R., Wijaya, J. M., Suryaningrum, K. M., & Siswanto, R. R. (2025). Optimizing database access strategy: A performance analysis comparison of raw SQL and Prisma ORM. Procedia Computer Science. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705092502722X

Yoqubjonov, D. I., & Gibadullin, R. F. (2024). A performance study of object-relational mapping technologies when interacting with Microsoft SQL Server. International Research Journal.

Prisma. (2025). Prisma ORM without Rust: Latest performance benchmarks. https://www.prisma.io/blog/prisma-orm-without-rust-latest-performance-benchmarks-node-postgres. (n.d.). Connection pooling. https://node-postgres.com/features/pooling

Published

2026-08-01

How to Cite

Andrushchak, I., & Purshak, I. (2026). Comparative Analysis of the Performance of Prisma ORM and the Native pg Driver When Working with PostgreSQL in Node.js Applications. International Science Journal of Engineering & Agriculture, 5(4), 60–68. https://doi.org/10.46299/j.isjea.20260504.05

Similar Articles

<< < 8 9 10 11 12 13 14 15 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.