Was ist MongoDB?
MongoDB ist ein plattformübergreifendes, dokumentorientiertes „source-available“ Datenbankprogramm, das als NoSQL-Datenbank klassifiziert wird. Es nutzt JSON-ähnliche Dokumente mit optionalen Schemas und wurde von MongoDB Inc. entwickelt.
Anstatt Tabellen und Zeilen wie herkömmliche relationale Datenbanken zu verwenden, verwendet MongoDB Sammlungen und Dokumente. Dokumente bestehen aus Schlüssel-Wert-Paaren – den grundlegenden Dateneinheiten in MongoDB – und Sammlungen enthalten Dokumentsätze.
MongoDB ist daher für die Speicherung großer Datenmengen konzipiert und eignet sich für die Arbeit mit großen Volumen verteilter Daten.
MongoDB unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby und Swift. Die Funktionen umfassen Ad-hoc-Abfragen, Indizierung, Lastausgleich, Aggregation, serverseitige JavaScript-Ausführung, hohe Verfügbarkeit durch integrierte Replikation und Failover sowie horizontale Skalierbarkeit mit nativer Freigabe.
Wie funktioniert MongoDB?
MongoDB ist eine sogenannte NoSQL-Datenbank. NoSQL steht für „not only SQL“ (nicht nur SQL) und stellt einen Datenbankmanagementansatz dar, der über SQL hinausgeht, um eine Vielzahl von Datenmodellen zu berücksichtigen, einschließlich Dokumente sowie spaltenbasierte, grafische und Schlüssel-Wert-Formate.
Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die auf strukturierten Tabellenformaten basieren, stützen NoSQL-Datenbanken sich auf alternative Datenspeicher- und -abrufmethoden. Diese Datenbanken haben an Popularität gewonnen, insbesondere im Bereich von Big Data. NoSQL-Datenbanken sind auch für umfangreiche Web-, Cloud- und mobile Anwendungen geeignet.
NoSQL-Implementierung in MongoDB
In MongoDB werden Daten in Dokumenten gespeichert, die JSON-Objekten ähneln. Diese Dokumente bestehen aus Feld- und Wertpaaren und können andere Dokumente, Arrays und Arrays von Dokumenten enthalten. Diese Struktur entspricht nativen Datentypen in vielen Programmiersprachen, sodass teure Joins überflüssig werden und ein fließender Polymorphismus unterstützt wird.
Dokumente werden in Sammlungen gespeichert, analog zu den Tabellen in relationalen Datenbanken. Im Gegensatz zu Tabellen in relationalen Datenbanken erzwingen Sammlungen in MongoDB jedoch kein Schema, d. h. Dokumente innerhalb einer Sammlung können unterschiedliche Felder aufweisen.
MongoDB nutzt eine Vielzahl von Speicher-Engines, sodass Sie die für Ihre Anwendung am besten geeignete auswählen können. Außerdem wird ein Journal verwendet – ein Protokoll, das bei der Wiederherstellung der Datenbank im Falle eines harten Shutdowns hilft.
Effizienz, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit
Indizes werden verwendet, um die Effizienz von Lesevorgängen zu verbessern, indem die Datenmenge reduziert wird, die Abfragevorgänge verarbeiten müssen. Der MongoDB-Abfrageplaner wählt basierend auf den verfügbaren Indizes den effizientesten Abfrageplan aus und legt ihn im Cache ab.
MongoDB bietet auch hohe Verfügbarkeit durch seine Replikationsfunktion, die als Replikatsatz bezeichnet wird. Dabei handelt es sich um eine Gruppe von MongoDB-Servern mit demselben Datensatz, wodurch Redundanz gewährleistet und die Datenverfügbarkeit erhöht wird.
Die Datenbank unterstützt auch die horizontale Skalierbarkeit, sodass Sie Ihre Datenbank durch Hinzufügen weiterer Maschinen für die Verarbeitung einer größeren Last erweitern können. Darüber hinaus wird ein verteiltes Systemdesign unterstützt, sodass Sie Daten intelligent dorthin verschieben können, wo Sie möchten.
Was spricht für MongoDB?
MongoDB eignet sich aufgrund seines flexiblen Datenmodells, seines hohen Lese- und Schreibdurchsatzes, der automatischen Failover-Funktion sowie der Unterstützung mehrerer gleichzeitiger Abfragen, Indizierung und Aggregation für eine Vielzahl von Cloud-Datenbank-Anwendungen. Hier einige der besten Use Cases für MongoDB:
Moderne Webanwendungen
MongoDB eignet sich ideal für skalierbare, datengestützte Webanwendungen. Sein dokumentorientiertes Datenmodell und seine Persistenzstrategien sind für einen hohen Lese- und Schreibdurchsatz konzipiert und eignen sich daher hervorragend für Anwendungen, die hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern.
Künstliche Intelligenz, Edge, IoT
Das flexible Datenmodell und die Skalierbarkeit von MongoDB machen es zu einer guten Wahl für AI-, Edge-Computing- und IoT-Anwendungen, bei denen oft große Mengen unterschiedlicher Daten verarbeitet werden.
Big-Data-Anwendungen
MongoDB ist auch eine bevorzugte Option für Big-Data-Anwendungen, da es eine Vielzahl von Datenformaten verarbeiten kann, Echtzeit-Analysen unterstützt, Daten mit hoher Geschwindigkeit aufnimmt, eine niedrige Latenz aufweist, ein flexibles Datenmodell bietet, mühelos horizontal skaliert werden kann und die Abfragesprache leistungsstark ist.
Anwendungen mit einer Ansicht
Mit einem flexiblen Schema und der Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren, kann mit MongoDB ganz einfach eine zentrale Ansicht für Daten aus mehreren Quellen erstellt werden.
Datenanalysen in Echtzeit
MongoDB-User können alle vorhandenen Daten analysieren und Erkenntnisse in Echtzeit liefern. So können Unternehmen schneller auf Markttrends reagieren, potenzielle Probleme erkennen und verhindern sowie eine individuellere Kundenerfahrung bieten.
Manche argumentieren auch, dass MongoDB aufgrund seiner Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und Echtzeit-Analysen durchzuführen, eine gute Wahl für Personalisierungsfälle ist, in denen das Verständnis des Nutzerverhaltens und die Bereitstellung personalisierter Erfahrungen von entscheidender Bedeutung sind.
Was sind die Vorteile von MongoDB?
Die Datenspeicherphilosophie von MongoDB ist einfach und für jeden sofort verständlich, auch für diejenigen ohne Programmiererfahrung. Da Daten in Sammlungen ohne erzwungenes Schema gespeichert werden, eignet sich MongoDB besonders für Entwickler:innen, die keine Datenbankexpert:innen sind. Die Verwendung von MongoDB bietet jedoch auch zahlreiche technische Vorteile:
Skalierbarkeit
MongoDB wurde von Grund auf als verteilte Datenbank konzipiert. Die Skalierung ist innerhalb von und über mehrere verteilte Rechenzentren hinweg möglich. So wird ein neues Niveau an Verfügbarkeit und Skalierbarkeit erreicht, das mit relationalen Datenbanken wie MySQL bisher nicht realisierbar war.
Leistung
Als Datenbank verwendet MongoDB bei der Speicherung viel RAM, was eine schnellere Leistung bei der Ausführung von Abfragen ermöglicht. Wo immer möglich nimmt MongoDB die Daten direkt aus dem RAM statt von der Festplatte, sodass Datenbankanfragen schneller verarbeitet werden können.
Entwicklerfreundlichkeit
MongoDB-Dokumente lassen sich auf natürliche Weise mit modernen, objektorientierten Programmiersprachen nutzen. MongoDB entfernt den komplexen Object-Relational-Mapping-Layer (ORM), der Objekte im Code in relationale Tabellen übersetzt.
Hohe Verfügbarkeit
Attribute wie Replikation und GridFS erhöhen die Datenverfügbarkeit. Mit der Indizierung ist es auch einfach, auf Dokumente zuzugreifen.
MongoDB verfügt über ein großes und ausgereiftes Plattform-Ökosystem mit einer weltweiten Community von Entwickler:innen und Berater:innen, sodass Sie schnell Hilfe erhalten. Darüber hinaus bietet MongoDB Support der Enterprise-Klasse.
Unterschied zwischen MongoDB und RDBMS
Sowohl MongoDB als auch RDBMS (Relational Database Management System) sind Datenbanktypen, unterscheiden sich jedoch erheblich in puncto Struktur, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung und Use Cases.
Datenstruktur und Abfragesprache
RDBMS nutzt ein strukturiertes Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten gespeichert werden. Jede Tabelle verfügt über einen Primärschlüssel zur eindeutigen Identifizierung von Zeilen und Fremdschlüsseln, um Beziehungen zwischen Tabellen herzustellen. SQL (Structured Query Language) wird verwendet, um Datenbanken in RDBMS abzufragen.
MongoDB hingegen ist eine dokumentorientierte Datenbank, die Daten im BSON-Format (Binary JSON) – einem binären Stil von JSON-Dokumenten – speichert. Statt SQL wird die MongoDB Query Language (MQL) verwendet, die für eine einfache Nutzung durch Entwickler:innen konzipiert wurde. Das Datenmodell von MongoDB bietet eine hohe Flexibilität, da eine Sammlung Dokumente mit unterschiedlichen Feldern und Datentypen enthalten kann.
Skalierbarkeit
RDBMS ist vertikal skalierbar, was bedeutet, dass die Leistung durch Erhöhung der Serverressourcen wie RAM verbessert werden kann. RDBMS ist jedoch nicht für horizontale Skalierbarkeit ausgelegt, wo die Daten auf mehrere Server verteilt werden.
MongoDB hingegen ist sowohl vertikal als auch horizontal skalierbar. Mit MongoDB kann nicht nur die Speicherung großer Datenmengen bewältigt werden, sondern auch die Verteilung von Daten auf mehrere Server ist möglich. Dadurch eignet sich MongoDB für umfangreiche Anwendungen.
Datenverarbeitung und Leistung
RDBMS eignet sich für den Umgang mit strukturierten Daten mit starken Beziehungen und bietet ein hohes Maß an Informationssicherheit. Es unterstützt komplexe Joins und konzentriert sich auf ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability; Atomizität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit).
MongoDB eignet sich für den Umgang mit unstrukturierten oder teilstrukturierten Daten und ist besonders effektiv für die hierarchische Datenspeicherung. Es unterstützt keine komplexen Joins und konzentriert sich auf das CAP-Theorem (Consistency, Availability, Partition Tolerance; Konsistenz, Verfügbarkeit, Partitionstoleranz). MongoDB ist im Allgemeinen schneller als RDBMS, da zusammenhängende Daten zusammen gespeichert werden können, was den Datenabruf oft beschleunigt.
Use Cases
RDBMS ist in der Regel eine gute Wahl für Anwendungen mit strukturierten Daten und starken Beziehungen, wie z. B. Finanzsysteme, in denen Datenintegrität und Transaktionen von entscheidender Bedeutung sind.
MongoDB eignet sich besser für Use Cases wie Content-Management-Systeme, Echtzeit-Analysen und die agile Entwicklung, wo Datenschemata sich weiterentwickeln können und Skalierbarkeit eine Grundvoraussetzung ist.
Die Entscheidung zwischen MongoDB und RDBMS hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab, einschließlich der Art der Daten, der erforderlichen Skalierbarkeit und der Art der mit den Daten auszuführenden Vorgänge.
Vergleich von MongoDB mit anderen Datenbanken
MongoDB vs. MySQL
MongoDB ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbank. Sie ist für ihre Flexibilität bei der Speicherung unstrukturierter Daten mithilfe von Sammlungen und Dokumenten bekannt und unterstützt eine Vielzahl von Funktionen wie Replikation, Ad-hoc-Abfragen, Sharding und Lastausgleich.
MySQL hingegen ist eine relationale Open-Source-Datenbank, die wegen ihrer strukturierten Datenspeicherung in Zeilen und Spalten beliebt ist und Funktionen wie Replikation, Sicherheit, Performance-Schema und Backups bietet.
Der Vergleich deckt Nutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Geschwindigkeit ab. Zu betonen sind hier die Vorteile von MongoDB in Sachen Skalierbarkeit und Geschwindigkeit durch horizontale Skalierung und den effizienten Umgang mit unstrukturierten Daten. MySQL ist bekannt für seine Eignung für Anwendungen, die eine hohe referenzielle Integrität und Sicherheit erfordern. Die Entscheidung zwischen MongoDB und MySQL hängt von den spezifischen Geschäftsanforderungen und Anwendungsfällen ab.
MongoDB vs. Cassandra
Cassandra wurde von Facebook entwickelt und von der Apache Software Foundation gepflegt. Es zeichnet sich durch den effektiven Umgang mit großen Datenmengen aus und bietet hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit ohne festes Schema. MongoDB, entwickelt von MongoDB Incorporated, ist für die Speicherung großer Mengen an JSON-Daten bekannt und unterstützt flexible Schemas.
Im Hinblick auf die Performance liegt Cassandra bei den Schreibvorgängen vorne, da mehrere primäre Nodes unterstützt werden. MongoDB besticht bei der Leseleistung und der Unterstützung sekundärer Indizes, insbesondere für verschachtelte Objekte.
Beide Datenbanken sind gut skalierbar, unterscheiden sich aber in der Architektur. Cassandra verwendet eine Ringstruktur, bei der jeder Node aktiv ist, und MongoDB verwendet ein Primär-/Sekundär-Node-System. MongoDB bietet ein umfassendes Aggregations-Framework und eine größere Vielfalt an Datentypen, wohingegen Cassandra Add-ons für die Aggregation benötigt und eingeschränktere Datentypen bietet. Die Sicherheitsfunktionen sind bei beiden vergleichbar, die Lizenzierung ist jedoch unterschiedlich. MongoDB stützt sich auf ein Multilizenzsystem und Cassandra läuft unter der Apache-Lizenz v2.0. Die Use Cases variieren: Cassandra ist ideal für schreibintensive Workloads und geografisch verteilte Daten, während MongoDB für Big-Data-Workloads, Content-Management und Analysen geeignet ist.
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