Es ist leicht, sich von den neuesten Buzzwords anstecken zu lassen und innovative Technologien zu verwenden, aber das kann zu Kopfschmerzen führen, wenn man das falsche Tool für seine Aufgabe verwendet. MongoDB hat mit seinem Börsengang im Jahr 2018 eine Vormachtstellung in der Welt der NoSQL-Datenbanken erlangt. In diesem Artikel werden wir besprechen, was NoSQL-Datenbanken sind und wie sie sich von SQL-Datenbanken unterscheiden. Danach werden wir darauf eingehen, was MongoDB in der NoSQL-Landschaft auszeichnet. Abschließend werden wir einige Anwendungsfälle für MongoDB vorstellen und häufige Fallstricke bei der Verwendung dieser Datenbanktechnologie erörtern.

Weitere Informationen über den nativen MongoDB-Connector von Xplenty finden Sie auf unserer Integrationsseite.

Inhaltsverzeichnis

1. NoSQL vs. SQL-Datenbanken
2. MongoDB: Ein großer Fisch in einem kleinen Teich
3. MongoDB-Anwendungsfälle

Kundengeschichte

Keith hat mehrere Datenquellen mit Amazon Redshift verbunden, um seine Kundendaten zu transformieren, zu organisieren und zu analysieren.

MongoDB

Amazon Redshift

Dave Schuman

CTO und Mitgründer bei Raise.me

Sie haben wirklich eine Schnittstelle zu dieser Welt der Datentransformation geschaffen, die funktioniert. Es ist intuitiv, es ist einfach zu handhaben, und wenn es für uns ein bisschen zu verwirrend wird, arbeiten sie manchmal einen ganzen Tag lang daran, uns bei der Lösung unseres Problems zu helfen, und sie geben nie auf, bis es gelöst ist.

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VERTRAUT VON UNTERNEHMEN WELTWEIT

NoSQL vs. SQL-Datenbanken

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank. Das bedeutet, dass Sie kein SQL verwenden, um mit den Daten in der Datenbank zu interagieren. Stattdessen verwenden Sie NoSQL.

Der erste Unterschied, den es zu diskutieren gilt, ist das Vokabular. In SQL verwenden wir Tabellen. In NoSQL verwenden wir Sammlungen. In SQL bestehen Tabellen aus Datensätzen/Zeilen, in NoSQL sind Sammlungen Dokumente.

Um MongoDB abzufragen, müssen Sie die NoSQL-Syntax verwenden. Hier ein Beispiel für eine SQL-Abfrage und die entsprechende NoSQL-Abfrage:

SQL:

SELECT * FROM users WHERE age > 65;

NoSQL:

users.find({age: {$gt: 65} });

Sie werden feststellen, dass die Abfragesprache die Sammlung als ein Objekt behandelt, auf das Sie Aktionen anwenden. Das liegt daran, dass MongoDB eine schemalose Datenbank ist und davon ausgeht, dass keine Interaktion mit anderen Sammlungen erforderlich ist. Die SQL-Syntax erwartet, dass Benutzer auf andere Relationen in der Datenbank JOIN anwenden, und daher ermöglicht die Syntax dies. Es gibt ein ähnliches Muster bei dem Versuch, INSERT:

SQL:

INSERT INTO users (id, age) VALUES (1, 70);

NoSQL:

users.insert({id: 1, age: 70});

Die Bedeutung eines definierten Schemas wird bei der SQL INSERT deutlich, da die gewählten Spalten in der Tabelle users vorhanden sein müssen. Bei der NoSQL-Anweisung müssen die Spalten id und age nicht vorher in der Sammlung vorhanden sein. Sie können sogar ein weiteres INSERT in diese Sammlung mit anderen Feldern durchführen. Wir können zum Beispiel den folgenden Befehl in derselben Users-Sammlung ausführen, die wir oben verwendet haben:

users.insert({first_name: "Annie", zip_code: "10005"})

MongoDB und andere NoSQL-Datenbanken sind schemalose Datenbanken. Das bedeutet, dass die Benutzer unstrukturierte Daten speichern können. Diese Funktionalität ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch – die Flexibilität erleichtert das Speichern von Daten, erschwert aber auch die Organisation der Daten.

Eine eingehende Analyse der entscheidenden Unterschiede zwischen SQL und NoSQL finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Customer Story

Keith hat mehrere Datenquellen mit Amazon Redshift verbunden, um seine Kundendaten zu transformieren, zu organisieren und zu analysieren.

Amazon Redshift

Keith Slater

Senior Developer bei Creative Anvil

Bevor wir mit Xplenty begannen, versuchten wir, Daten aus vielen verschiedenen Datenquellen in Redshift zu übertragen. Xplenty hat uns dabei geholfen, dies schnell und einfach zu tun. Das Beste an der Plattform ist die Möglichkeit, Daten nach Bedarf zu manipulieren, ohne dass der Prozess übermäßig komplex ist. Auch der Support ist großartig – sie sind immer ansprechbar und hilfsbereit.

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VERTRAUT VON UNTERNEHMEN WELTWEIT

Wer sollte MongoDB verwenden

Ein paar Jahre lang war MongoDB in vielen Kreisen ein Synonym für NoSQL. Dank aggressiver Marketingkampagnen und der Fähigkeit, bei mehreren einflussreichen Technologieunternehmen Fuß zu fassen, konnte das Unternehmen einen großen Teil dieses „neuen“ Marktes erobern. Mit zunehmender Verbreitung wurden die Einsatzmöglichkeiten für bestimmte Anwendungen in Frage gestellt. Es wurde zu einem nützlichen Werkzeug für Leute, die „einfach nur ihre Anwendung zum Laufen bringen wollten“ und sich später um die Analyse der Daten kümmern wollten.

Dies war ein akzeptabler Ansatz und machte für viele Softwareentwickler Sinn. Irgendwann kamen die Hühner nach Hause, und es stellte sich heraus, dass MongoDB nicht für jeden die beste Option war. Einige Entwickler, die sich früh für MongoDB entschieden hatten, konnten sich an die Technologie gewöhnen und sich an ihre Verbesserungen anpassen, während viele andere massive Anstrengungen unternahmen, um von MongoDB wegzukommen. Wie bei jeder Software gilt auch hier: Your Mileage May Vary (YMMV), d.h. es ist unerlässlich, die von Ihnen genutzten Dienste kritisch zu betrachten.

In der Welt der Dokumentendatenbanken gibt es noch weitere Optionen. Postgres zum Beispiel hat einen JSON-Spaltentyp eingeführt. Damit können Postgres-Benutzer unstrukturierte Daten in einer relationalen Datenbank speichern. Redis erwies sich ebenfalls als nützliche Alternative für Benutzer, die einen Key-Value-Speicher benötigten. Mehr über die Unterschiede zwischen MongoDB und Redis erfahren Sie hier. Und wie es bei den meisten erfolgreichen Softwareprojekten der Fall ist, hat AWS seine eigene Dokumentendatenbank namens DocumentDB herausgebracht, die für Leute nützlich ist, die bei nativen AWS-Anwendungen bleiben wollen.

Trotz der wachsenden Konkurrenz ist MongoDB immer noch die Nummer eins in der Welt der NoSQL-/Dokumentendatenbanken und verbessert seine Dienste ständig, z. B. indem es ACID-kompatibel wird. Auch bei der Unterstützung von Cloud-Anwendungen hat MongoDB Anstrengungen unternommen, um verteilte Datenbanken und Data Lakes zu unterstützen.

MongoDB Use Cases

MongoDB ist eine großartige Datenbank für Webanwendungen, insbesondere wenn die Anwendung viele Benutzer bedient, die nicht miteinander interagieren. Denken Sie an Finanzdienstleistungsanwendungen, bei denen die Benutzer nur Zugriff auf ihre eigenen Daten benötigen. Oder eine Blogging-Anwendung, bei der sich die Benutzer anmelden und ihre eigenen Blogs erstellen/bearbeiten möchten. Dass die Benutzer nicht miteinander interagieren, ist der entscheidende Punkt. Bei einer relationalen Datenbank müsste man die Informationen über einen Benutzer in mehreren Tabellen speichern. Wenn sich dieser Benutzer anmeldet, müsste die Anwendung mehrere Abfragen oder komplexe JOIN-Abfragen durchführen, um auf alle Informationen für diesen Benutzer zuzugreifen. Mit der schemalosen Dokumentendatenbank von MongoDB können Sie alle Informationen eines Benutzers zusammen speichern. Dies ermöglicht eine einzige Abfrage für eine einzige Sammlung, und das Front-End kann sich um die Anzeige/Bearbeitung der Daten kümmern.

Ein weiterer hervorragender Anwendungsfall für MongoDB ist der Versuch, viele Datensätze einzubinden. Das schemalose Design ermöglicht Flexibilität bei der Speicherung von Daten. So können Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen (Websites, Datenbanken, RSS-Feeds usw.) an einem Ort speichern und dann Dienste auf Ihrer neuen Datenbank erstellen, um sie alle zu analysieren. Xplenty bietet zum Beispiel diese Integration für MongoDB an.

MongoDB ist eine großartige Datenbank für die Integration von Geodaten mit anderen Datentypen. Wenn Sie zum Beispiel mit Metadaten zum Thema „Standort“ arbeiten, unterstützt MongoDB GeoJSON-Typen, so dass Sie Breiten- und Längengrade effizient speichern können. Außerdem unterstützt MongoDB 2DSphere Indexes, die geometrische Berechnungen auf Sphären optimieren.

Fazit

MongoDB ist eine leistungsstarke Datenbank mit vielen Möglichkeiten. Als Unternehmen war es führend bei der Verbreitung von NoSQL- und Dokumentdatenbanken. Als Datenbank hat sie unser Verständnis von Best Practices für die Datenspeicherung erweitert und ihren Weg in viele Anwendungen auf der ganzen Welt gefunden.

MongoDB bietet auch eine kostenlose Open-Source-Version, die eine hervorragende Option für Teams mit kleinem Budget ist, die einen Datenbankserver vor Ort oder in der Cloud einrichten können. Wenn Sie dabei Unterstützung wünschen, kann Xplenty Ihnen helfen. Wir kennen die Herausforderungen, die mit der Speicherung, Integration und Analyse von Daten verbunden sind. Ganz gleich, ob Sie Hilfe bei der Auswahl der richtigen Tools für die Datenspeicherung oder bei der Migration Ihrer Daten auf Ihre neue Lösung benötigen, vereinbaren Sie einen Termin mit Xplenty und finden Sie heraus, wie unsere benutzerfreundliche ETL-Lösung für Sie arbeiten kann.