MongoDB vs. MySQL: Welche Datenbank eignet sich am besten für Ihr Projekt?

Auf dem Markt sind verschiedene Datenbanken erhältlich, und es gibt zahlreiche Diskussionen darüber, welche davon besser ist und warum. Die gängigste Option, die bei vielen Unternehmen beliebt ist, ist MySQL, doch sie weist einige Probleme bei der Speicherung und Verwaltung von Informationen bei sich ändernden Anforderungen auf.

Neue Unternehmen möchten eine ideale Variante finden. Was ist also die optimale Wahl für die meisten Unternehmen: den Standard und die vertraute MySQL nutzen oder etwas Neues wie MongoDB ausprobieren? Versuchen wir, diese Varianten zu vergleichen und die optimale Wahl für Ihr Projekt zu ermitteln.

Überblick über MongoDB und MySQL

Bevor wir uns mit allen Einzelheiten des Vergleichs befassen, beginnen wir mit einem kurzen Überblick über beide Datenbanken.

Einführung in MongoDB

MongoDB ist eine nicht-relationale Datenbank, die für die Speicherung großer Datenmengen empfohlen wird. Sie wurde 2009 veröffentlicht und unterstützt verschiedene Betriebssysteme, darunter Linux, Windows und macOS.

Der wesentliche Unterschied von MongoDB zu anderen Lösungen liegt in der Art der Datenspeicherung. Die Daten werden in diesem Format in JSON-ähnlichen Sammlungen und Dokumenten gespeichert. Solche Dokumente sind in Form von verschachtelten Dokumenten und Arrays strukturiert. Je nach Dokument können die Wertepaare unterschiedlich strukturiert sein.

Diese Datenbank bietet eine höhere Geschwindigkeit, eine größere Flexibilität bei der Datenstruktur und eine höhere Zuverlässigkeit.

Wichtige Funktionen von MongoDB

Hier sind einige wichtige Funktionen von MongoDB:

• Indizierung. Felder können als sekundäre oder primäre Indizes indiziert werden. Ein solcher Ansatz ist äußerst hilfreich, da er die Suchgeschwindigkeit verbessert. Benutzer können einen bestimmten Index durchsuchen, anstatt das gesamte Dokument zu überprüfen.
• Replikation. Mit der Replikationsfunktion ist es möglich, Kopien der Daten zu erstellen und diese anschließend auf verschiedenen Servern bereitzustellen. Dies ist aus Sicherheitsgründen von Vorteil; Backups und das Notfallmanagement werden dadurch wesentlich vereinfacht.
• Sharding. Diese Funktion verteilt große Datensätze auf verschiedene Datensammlungen. Benutzer können einen Shard-Schlüssel auswählen und Informationen auf verschiedene Bereiche über die Shards hinweg aufteilen. Der Shard fungiert als eigenständige Datenbank.
• Ad-hoc-Abfragen oder temporäre Befehle, die für die Ausführung von Abfragen benötigt werden. Neben anderen verfügbaren Optionen können Benutzer Feldsuchen, reguläre Ausdrücke und Bereichsabfragen ausprobieren. Für Echtzeitanalysen ist es möglich, Ad-hoc-Abfragen mit MQL zu aktualisieren.
• Lastenausgleich. Um mehrere Anfragen an verschiedene Server gleichzeitig zu bewältigen, wird der Lastenausgleich eingesetzt.
• MongoDB kann als Dateisystem namens GridFS genutzt werden. Ein solches System enthält MongoDB-Laufwerke, und der Zugriff darauf ist über das Dienstprogramm „mongofiles“, lighttpd oder Nginx möglich.
• Die Aggregation wird auf drei Arten angeboten. Pipeline-Aggregation, Einzweck-Aggregation und die Map-Reduce-Funktion sowie „Capped Collections“ können in MongoDB verwendet werden.  

Häufige Anwendungsfälle für MongoDB

MongoDB kann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden, darunter:

• Speicherung von Daten für Anwendungen.
• Content-Management-Systeme wie WordPress.
• Cloud-basierte Systeme.
• Plattformen für soziale Netzwerke.
• Verwaltung lokal gespeicherter Informationen.
• Asset-Management.
• Leistungsintensive Videospiele.
• Echtzeitanalysen mit hoher Geschwindigkeit.
• Moderne Zahlungsarchitektur.

Zu den Unternehmen, die diese Art von Datenbank nutzen, gehören unter anderem Zendesk, Twitter, HTC, eBay, Shutterfly und viele andere.

Einführung in MySQL

MySQL ist eine relationale Datenbank, die Informationen im standardmäßigen tabellarischen Format speichert. Die Daten werden in Spalten und Zeilen gespeichert und sind miteinander verknüpft. MySQL wurde 1995 entwickelt.

SQL ist eine Programmiersprache, mit der Daten verwaltet werden können, indem Informationen abgerufen, geändert, angelegt und gelöscht werden.

Die Datenbank läuft auf den meisten Betriebssystemen, insbesondere auf macOS, Windows, Solaris, FreeBSD und vielen anderen. Sie ist bei Anwendern aufgrund der benutzerfreundlichen Oberfläche, der hervorragenden Leistung, der Stabilität und ihrer Funktionen äußerst beliebt.

Es gibt zwei Editionen: den proprietären Enterprise Server und den Open-Source-Community-Server.

Wichtigste Funktionen von MySQL

Hier sind die wichtigsten Funktionen von MySQL:

• Unterstützung von Passwörtern. Ein Passwortverschlüsselungssystem ist für ein höheres Sicherheitsniveau erforderlich. Das bedeutet, dass ein unbefugter Benutzer keinen Zugriff auf die Datenbank hat. Außerdem gibt es in den neueren Versionen die Option für ein doppeltes Passwort.
• Clustering und Replikation. Es ist möglich, Informationen von einem SQL-Server auf einen anderen SQL-Server zu kopieren, ohne dabei das Risiko eines Datenverlusts auszuschließen.
• Online-Schema. Für mehr Flexibilität und zur Erfüllung der Speicheranforderungen stehen mehrere Online-Schemas zur Verfügung.
• Leistungsschema. Mit dieser Option lassen sich Serverereignisse überwachen, die Ressourcenauslastung verfolgen und die Anwendungsleistung messen. Dies hilft dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen und entsprechend zu beheben.
• Transaktionsunterstützung. Es werden verteilte, mehrstufige, ACID-konforme Transaktionen sowie uneingeschränktes Blockieren auf Zeilenebene unterstützt.
• Ausfallsicherheit. MySQL-basierte Anwendungen sind ausfallsicher, was sich direkt auf die Datenverfügbarkeit für verschiedene Arten von Anwendungen auswirkt.
• GUI-Unterstützung. Der Einfachheit halber stehen verschiedene Tools für die Konzeption und Erstellung zur Verfügung. Durch den Einsatz solcher Tools lässt sich der Verwaltungs- und Entwicklungsprozess beschleunigen.
• Einschränkungen. Bei der horizontalen Skalierung können einige Herausforderungen auftreten.

Häufige Anwendungsfälle für MySQL

Hier sind einige häufige Szenarien für den Einsatz von MySQL:

• Protokollierungsanwendungen.
• Blogs und CMS.
• E-Commerce-Anwendungen mit einer großen Anzahl von Produkten.
• Social-Media-Plattformen und Anwendungen, die höchste Sicherheitsstandards erfordern.
• LAMP-Stack.

Zu den bekanntesten Unternehmen, die diese Technologie nutzen, zählen Sony, Airbnb, Drupal, Netflix und viele andere.

MongoDB vs. MySQL: Direkter DBMS-Vergleich

Beginnen wir den Vergleich mit den offensichtlichsten und wichtigsten Parametern wie Architektur und Ansatz zur Datenspeicherung.

Systemarchitektur

Die Architektur ist die Grundlage, auf der jedes System aufbaut und die das System mit all seinen Funktionen bildet. Deshalb ist die Wahl der Architektur von grundlegender Bedeutung, und Nutzer sollten sich vor der Auswahl der Datenbank damit vertraut machen.

MongoDB-Übersicht

MongoDB basiert auf der Nexus-Architektur und vereint die Funktionen relationaler Datenbanken. Es ist eine hervorragende Wahl für alle Nutzer, die ein flexibles Schema, außergewöhnliche Skalierbarkeit und globale Verfügbarkeit suchen.

Darüber hinaus verfügt diese Art von Datenbank über offizielle Treiber für Umgebungen wie Azure, AWS und Kubernetes.   

MySQL-Übersicht

Es basiert auf der Client-Server-Architektur mit einem für Multithreading und hohe Leistung optimierten Speicher. MySQL bietet verschiedene Techniken zur Leistungsoptimierung, die über die Konfiguration gesteuert werden.

Ansatz zur Datenspeicherung

MongoDB-Format

Das MongoDB-Format sieht wie folgt aus:

{

  "_id": ObjectId("60f7c29d5b3c2b5a5c4f7b1e"),

  "name": "John Doe",

  "email": "john.doe@example.com",

  "age": 30,

}

Ein solches Format ist flexibler, da es möglich ist, weitere Daten hinzuzufügen, diese zu ändern, zu löschen und anzupassen, ohne dass dabei Probleme auftreten.

MySQL-Format

Hier ist ein Beispiel für MySQL:

Die Informationen in diesem Format sind in Spalten und Zeilen angeordnet. Diese Struktur lässt sich nur schwer ändern. Für jede Spalte sollte es eine Zeile geben, und es darf keine überzählige Spalte oder Zeile geben.

Flexibilität beim Schema-Design

Alle Datenbanken bieten je nach Anforderung ein gewisses Maß an Flexibilität bei Änderungen des Schemas bzw. des Designs. Gibt es keine Flexibilität, wird es äußerst schwierig sein, selbst kleinste Änderungen vorzunehmen.

MongoDB-Schema

MongoDB bietet einen flexibleren Ansatz, bei dem es möglich ist, das Design je nach Bedarf anzupassen. Benutzer können verschiedene Arten von Informationen speichern und diese ohne Ausfallzeiten ändern. In einer Sammlung können mehrere Dokumente gespeichert werden, die in keiner Beziehung zueinander stehen.

Der einzige Nachteil könnte sein, dass diese Option keine Verknüpfungen (Joins) und Transaktionen unterstützt, sodass Benutzer das Schema regelmäßig optimieren sollten.

MySQL-Schema

Vor dem Speichern von Daten müssen Tabellen und Spalten definiert werden. In dieser Struktur umfasst jedes Feld eine Spalte und eine Zeile. Ein solcher Ansatz bietet weniger Flexibilität und kann sich auf die Geschwindigkeit der Entwicklung und Bereitstellung auswirken.

Wenn Sie ein festes Schema benötigen, ist diese Datenbank die ideale Wahl. Mit MySQL können Sie eine bessere Datenkonsistenz erreichen.

Abfragesprachen

Auch der Faktor der Abfragesprache ist bei der Auswahl der Datenbank von entscheidender Bedeutung. Sie sollten sich im Klaren darüber sein, welche Sprache für Ihr Projekt am besten geeignet ist, und dies sollte bereits vor der Installation geschehen.

MongoDB-Abfragesystem

Diese Datenbank verwendet MQL (MongoDB Query Language). Mit Hilfe dieses Systems ist es möglich, Daten zu lesen, anzulegen und zu aktualisieren sowie Textsuchen und georäumliche Abfragen durchzuführen.

Wenn Sie Informationen suchen möchten, ist es wichtig, ein „doc“ anzugeben, das über passende Eigenschaften verfügt. Um Daten abzurufen, sollten Sie bestimmte Abfrageoperationen verwenden; diese Datenbank unterstützt zudem boolesche Operatoren. Allerdings gibt es keine Möglichkeit für Verknüpfungsoperationen.

MySQL-Abfragesystem

MySQL basiert auf SQL. Es kann Informationen aus verschiedenen Tabellen abrufen, da es die Verknüpfungsfunktion unterstützt. Das bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Tabellen in der Abfrage miteinander verknüpft werden können. Deshalb wird diese Datenbank als relational bezeichnet.

SQL umfasst:

• DTL (Data Transaction Language).
• DDL (Data Definition Language).
• DCL (Data Control Language).
• DML (Data Manipulation Language).

Leistungs- und Geschwindigkeitskennzahlen

Geschwindigkeitskennzahlen und Leistungsmerkmale sind wahrscheinlich die ersten Kriterien, über die sich Nutzer in der Regel informieren möchten. Bei der Erledigung wichtiger Aufgaben zählt jede Sekunde, und deshalb sollten Nutzer auf bestimmte Geschwindigkeitskennzahlen vorbereitet sein.

Es ist schwierig, verschiedene Speicheransätze anhand der üblichen Benchmarks zu vergleichen. Versuchen wir daher, höhere Geschwindigkeitsmerkmale auf der Grundlage gängiger Operationen zu ermitteln.

MongoDB-Leistung

Diese Datenbank arbeitet mit einem dokumentbasierten Ansatz-basiertem Ansatz und kann riesige Mengen unstrukturierter Informationen speichern. Sie arbeitet schneller als MySQL. Da die Daten in einem einzigen Dokument gespeichert werden, ist ein deutlich schnelleres Lesen und Schreiben möglich. Auch bei der Arbeit mit Objekten kann die Leistung aufgrund eines JSON-ähnlichen Ansatzes deutlich höher sein.

Darüber hinaus lässt sich die Leistung mit einigen Anbieterlösungen verbessern.

MySQL-Leistung

In der Regel weist MySQL bei der Verarbeitung großer Datenmengen eine geringere Leistung auf. Das liegt daran, dass bei der Suche nach bestimmten Informationen zahlreiche Tabellen durchsucht werden müssen, was sich auf die Serverauslastung auswirkt.

Zudem gibt es in MySQL eine bestimmte Struktur, sodass unstrukturierte Informationen dort nicht gespeichert werden können.

Sicherheitsmerkmale

Die Zahl der Cyberangriffe steigt von Jahr zu Jahr, weshalb auch die Sicherheit einer der wichtigsten Faktoren ist, auf die man achten muss. Schauen wir uns also an, welche Datenbank als sicherer gilt und warum.

MongoDB-Sicherheit

Diese Datenbank funktioniert nach dem Prinzip der rollenbasierten Zugriffskontrolle, bei der die Berechtigungen flexibel sind. Jeder Benutzer kann je nach seiner Rolle auf bestimmte Daten zugreifen und bestimmte Operationen durchführen.

Das bedeutet, dass unbefugte Benutzer keine Möglichkeit haben, auf Informationen zuzugreifen und diese zu nutzen. Für eine zusätzliche Sicherheitsebene gibt es zudem TLS-Verschlüsselung und das SSL-Sicherheitsprotokoll. Es ist auch möglich, ein Dokument mit dem Hauptschlüssel verschlüsselt zu speichern.

MySQL-Sicherheit

Diese Datenbank basiert auf einer berechtigungsbasierten Zugriffskontrolle. Dieser Ansatz bietet ebenfalls Verschlüsselungsmethoden mit Authentifizierung, Autorisierung und Protokollierung. Benutzer erhalten bestimmte Berechtigungen, mit deren Hilfe sie auf bestimmte Informationen zugreifen und bestimmte Operationen ausführen können.

Kürzlich wurde zudem ein doppelter Passwortschutz hinzugefügt, um eine noch sicherere Umgebung zu gewährleisten.

Sowohl MySQL als auch MongoDB bieten ein in etwa ähnliches Sicherheitsniveau, doch MySQL gilt als sicherer. Dies liegt an der Schemastruktur und der starren Architektur.

Skalierbarkeitsoptionen

Sobald Ihr Projekt zu wachsen beginnt, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Anforderungen reibungslos zu erhöhen. Wenn Sie nicht das erforderliche Maß an Skalierbarkeit erreichen, werden Sie sicherlich Ausfallzeiten und häufige Verzögerungen feststellen. Niemand wird gerne abstürzende Apps oder Webplattformen nutzen, und Ihre Kunden werden sich definitiv nach einer besseren Alternative umsehen. Deshalb ist es entscheidend, die Skalierbarkeit Ihres Projekts im Voraus zu planen.

Skalierbarkeit von MongoDB

MongoDB gilt als sehr skalierbare Option. Nutzer können durch den Sharding-Prozess auf horizontale Skalierung zugreifen. Sharding ist eine Aufteilungsmethode, die über verschiedene Maschinen und Sammlungen hinweg funktioniert. Dies ermöglicht die Umsetzung von Projekten mit riesigen Datensätzen.

Je nach den Projektanforderungen ist es möglich, durch Hinzufügen weiterer Server mehrere Servercluster zu erstellen. Zudem können Nutzer die Daten in einem Cluster mit besseren Leistungsmerkmalen speichern.

Die Aufteilung der Datensätze und das Verteilen auf mehrere Server minimiert zudem die Kosten im Vergleich zum Einsatz eines einzelnen Servers mit teurer Hardware. Die Speicherauslastung lässt sich durch dynamischen Lastausgleich in MongoDB optimieren.

Skalierbarkeit von MySQL

Bei MySQL gibt es hinsichtlich der Skalierbarkeit einige Einschränkungen. Es stehen zwei Optionen zur Verfügung: vertikale Skalierung und die Erstellung von Lese-Replikaten. Ein wesentlicher Unterschied zwischen MySQL und MongoDB besteht darin, dass MongoDB eine horizontale Skalierung mit größerer Flexibilität bietet. MySQL lässt sich durch die Erhöhung der RAM- und CPU-Spezifikationen auf einem einzelnen Server skalieren.

Die Replikate können auf verschiedenen Servern eingerichtet werden, sind jedoch schreibgeschützt, und die Anzahl der möglichen Replikate ist begrenzt. Wenn Sie also Anwendungen haben, die regelmäßig Lese- und Schreibzugriffe erfordern, kann dies ein großes Problem darstellen.

Obwohl in MySQL eine Multi-Main-Replikation genutzt werden kann, gibt es im Vergleich zu MongoDB dennoch einige Einschränkungen. Die Schreibskalierbarkeit lässt sich zwar erhöhen, jedoch nur für bestimmte Anwendungen. Zudem gibt es keine Standard-Sharding-Implementierung.  

Transaktionsabwicklung: ACID vs. BASE

Das Transaktionsmodell umfasst eine Reihe von Regeln zur Festlegung der Datenorganisation, -speicherung und anderer Manipulationen.

Die gängigsten Optionen sind:

• BASE (Basic Availability, Soft State und Eventual Consistency).
• ACID (Atomic, Consistent, Isolated, Durable).

Der wesentliche Unterschied zwischen diesen beiden Optionen besteht darin, wie sie mit Einschränkungen umgehen. BASE bietet eine höhere Verfügbarkeit, während ACID ein konsistenteres System gewährleistet.

MongoDB-Modell

Diese Datenbank basiert auf dem BASE-Modell und funktioniert wie folgt:

• Grundsätzlich verfügbar. Die Datenverteilung und -replikation erfolgt über verschiedene Knoten, die im Cluster angeordnet sind.
• Weicher Zustand. Datenwerte können sich im Laufe der Zeit ändern, und das Modell kann vom Konzept einer Datenbank abweichen.
• Letztendlich konsistent. Dieses Modell garantiert eventuelle Konsistenz, kann jedoch keine sofortige Konsistenz gewährleisten.

MySQL-Modell

Das MySQL-Modell ist ACID-konform. Ein solcher Ansatz gewährleistet Konsistenz für jede Transaktion. Deshalb eignet sich dieses Modell am besten für Unternehmen, die im Bereich der analytischen Datenverarbeitung oder der Online-Transaktionsverarbeitung tätig sind.

So funktioniert das Modell:

• Atomar. Jede Transaktion wird entweder vollständig abgebrochen oder ordnungsgemäß ausgeführt, und die Datenbank kehrt in den Ausgangszustand der Transaktion zurück.
• Konsistent. Die Standard-Datenbankstruktur gewährleistet die Konsistenz.
• Isoliert. Das bedeutet, dass keine Transaktion andere beeinträchtigen kann.
• Dauerhaft. Selbst wenn eine Transaktion aufgrund eines Netzwerkausfalls oder aus einem anderen Grund fehlschlägt, bleiben die Daten davon unberührt.

ACID bietet höhere Sicherheitsstandards, weshalb viele Finanzunternehmen dieses Modell anderen vorziehen. Ein solches Modell eignet sich sicherlich für Unternehmen, die Zuverlässigkeit, mehr Konsistenz und eine strukturiertere Datenbank benötigen.

BASE ist eine hervorragende Variante für Projekte, die eine einfachere Skalierung und mehr Flexibilität erfordern.

Benutzerfreundlichkeit und Entwicklererfahrung

Benutzerfreundlichkeit ist ein sehr wichtiger Faktor, denn Sie möchten nicht viel Zeit mit der Einarbeitung oder der Einstellung neuer Teammitglieder verschwenden. Lassen Sie uns also herausfinden, welche Datenbank für welche Experten einfacher zu bedienen ist.

Benutzerfreundlichkeit von MongoDB

Der Speichervorgang in MongoDB ist relativ einfach, und viele Nutzer mit grundlegenden Programmierkenntnissen können damit umgehen. Das unstrukturierte Format ist für manche Entwickler möglicherweise einfacher und bietet sicherlich mehr Flexibilität.

Aufgrund der Vielfalt der Schemata bietet diese Datenbank Zugriff auf eine flexiblere Schnittstelle. So werden beispielsweise IT-Experten, die derzeit an der App arbeiten und kein strukturiertes Schema benötigen, sicherlich von MongoDB profitieren.

Benutzerfreundlichkeit von MySQL

Die konzipierte Struktur ist für die meisten Nutzer mit grundlegenden Programmierkenntnissen ebenfalls recht einfach. Viele Menschen, die die Grundlagen von Datenbanken erlernen möchten, beginnen in der Regel mit MySQL. Das bedeutet, dass es selbst dann, wenn Sie keine Fachkräfte haben, die mit MySQL vertraut sind, sicherlich Mitarbeiter mit Erfahrung im Umgang mit SQL-Datenbanken geben wird.

Diese Option ist eine hervorragende Wahl für Projekte, die hohe Sicherheit erfordern und von der Verwendung komplexer Datenstrukturen profitieren.

Unterstützung für die Volltextsuche

MongoDB

MongoDB wurde um die Unterstützung für die Volltextsuche erweitert, die mit einem bestimmten Indextyp problemlos durchgeführt werden kann. Zudem gibt es Optionen für die Phrasensuche und die Begriffssuche, um den Vorgang noch weiter zu vereinfachen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit zur booleschen Suche.

MySQL

Auch in MySQL ist die Volltextsuche verfügbar. Sie lässt sich mithilfe eines bestimmten Indexes durchführen und wird durch Begriffssuche, Phrasensuche sowie der booleschen Suche vereinfacht werden. Eine Einschränkung besteht lediglich bei Cluster-Datenbanken, bei denen diese Option nicht verfügbar ist.

Funktionen zur Datenreplikation

Die Replikation spielt in der Datenbank eine wichtige Rolle. Sie hilft dabei, Kopien von Informationen zu erstellen und diese bei Bedarf zu speichern. Dies ist für Backups sowie zur Verbesserung der Leistung und Skalierbarkeit erforderlich.

MongoDB

Die von MongoDB unterstützte Replikationsart wird als „Main-Second“ bezeichnet. Bei diesem Ansatz steht eine größere Anzahl von Knoten zur Verfügung. Dabei ermöglicht ein einzelner Hauptserver sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge, und es gibt zudem schreibgeschützte Server. Bei dieser Replikationsart erfolgt der Datenfluss vom Hauptknoten zum Sekundärknoten.

Diese Replikationsart kann eine geringere Redundanz aufweisen. Daher besteht die Möglichkeit, auf Replikatsätze umzustellen. Replikatsätze können mit verschiedenen Datenkopien arbeiten, wobei jeder Satz eine bestimmte Rolle einnimmt und entweder sekundär oder primär sein kann. Ein solcher Ansatz gilt als robuster.

MySQL

MySQL verfügt über zwei Replikationsarten: „Master-Slave“ und „Master-Master“. Das bedeutet, dass Benutzer Daten problemlos parallel replizieren können.

Beim „Master-Master“-Ansatz fungieren beide Knoten sowohl als Master als auch als Replik. Daher besteht eine gewisse Zirkularität zwischen den Knoten. Bei dieser Art der Replikation können Sie sowohl mehrere Hauptknoten als auch mehrere Sekundärknoten haben. Der größte Vorteil dieser Option besteht darin, dass Sie die Hauptknoten über das Netzwerk verteilen können. Wenn also einer aus irgendeinem Grund ausfällt, stehen möglicherweise noch zahlreiche andere zur Verfügung.

Außerdem gibt es in MySQL Gruppen- und Multi-Master-Cluster-Replikation.

Indizierungsstrategien

Indizierungsstrategien helfen dabei, Daten relativ schnell zu finden, und dies ist ein übliches Merkmal der meisten Datenbanken. Um zu verstehen, welche Indizierungsstrategie für Sie besser geeignet ist, wollen wir versuchen, sie genauer zu verstehen.

MongoDB

Wenn der benötigte Index nicht bekannt ist, wird das gesamte Dokument durchsucht, um eine Übereinstimmung zu finden. Dieser Vorgang ist sehr zeitaufwendig, und zudem gibt es in MongoDB keine festgelegte Struktur. Ein solcher Ansatz erfordert zweifellos mehr Aufwand und Zeit.

MySQL

Wenn kein Index angegeben ist, wird bei der Suche die gesamte Tabelle durchsucht. Da MySQL über eine strenge Struktur verfügt, kann der Suchvorgang im Vergleich zu anderen Datenbanktypen schnellere Ergebnisse liefern.

Verfügbarkeit von Sprach-Treibern

MongoDB

Für den IT-Spezialisten, der diese Art von Datenbank nutzt, gibt es weniger Einschränkungen. APIs und Treiber sollten nativ für die verwendete Programmiersprache sein.

MySQL

Aufgrund der Verfügbarkeit mehrerer Funktionsschichten gibt es weniger Möglichkeiten zur Interaktion mit den Daten. Darüber hinaus weist MySQL mehr Einschränkungen auf, und um einige davon zu überwinden, ist es entscheidend, die Schritte im Voraus zu planen. Die Herausforderungen können auch bei Experten auftreten, die idiomatische APIs verwenden.

Community und Ökosystem

Der Grad Ihrer Fachkenntnisse in Bezug auf die Datenbank spielt in der Regel keine Rolle, da jeder Nutzer etwas Neues und Herausforderndes finden kann. Deshalb ist die Unterstützung durch die Community äußerst wichtig, denn so können Sie Neues lernen, Fragen stellen oder sogar anderen helfen und einen Beitrag zur Community leisten.

Außerdem sollten Sie genau verstehen, welche Datenbank Sie je nach den Projektanforderungen auswählen sollten.

MongoDB

Da MongoDB Open-Source ist und Zugriff auf eine Vielzahl von Funktionen bietet, gibt es eine starke Unterstützung für die Nutzer.

Was den Bereitstellungsprozess betrifft, funktioniert die Datenbank problemlos mit den meisten Betriebssystemen und ist zudem für SaaS-, Cloud- und Webanwendungen verfügbar.

MySQL

Da MySQL auf eine über 20-jährige Geschichte zurückblicken kann, verfügt es zweifellos über mehr Nutzer und ein vielfältigeres Supportangebot. Schließen Sie sich einfach der Community an, und Sie können zu jedem Thema Informationen finden oder Fragen stellen und erhalten umgehend eine Antwort.

Der Bereitstellungsprozess ist äußerst einfach, und Sie können die Datenbank bei Bedarf manuell erstellen bzw. installieren. Falls Sie für Ihr aktuelles Projekt keine spezifischen Anpassungen benötigen, können Sie für die Installation ein Binärpaket verwenden.

Die Datenbank läuft auf den gängigsten Betriebssystemen und ist für SaaS-, Web- und Cloud-Anwendungen verfügbar. Zur Vereinfachung der Installation auf Linux-Systemen stehen verschiedene Paketmanager zur Verfügung.

Verbreitung und Beliebtheit

Beide Datenbanken sind äußerst beliebt – lassen Sie uns also herausfinden, wer in diesem Vergleich die Nase vorn hat.

MongoDB

MongoDB gilt als die bestbewertete Datenbank unter den nicht-relationalen Optionen. Laut einer aktuellen Analyse belegt sie Platz 7​ mit einem Marktanteil von 4,5 %. Zudem nutzen viele große Unternehmen diese Datenbank, und den Informationen zufolge haben sich über 7.000 Unternehmen für MongoDB entschieden.

Der Hauptgrund für diese Beliebtheit liegt in der Skalierbarkeit und Flexibilität. Auch die einfache Bedienung und das einfache Auffinden benötigter Daten beeinflussen die Entscheidung der Nutzer maßgeblich.

MySQL

Die wohl beliebteste Option ist MySQL; Nutzer auf der ganzen Welt entscheiden sich seit vielen Jahren dafür und kombinieren es sogar mit anderen Datenbanken. Aktuellen Informationen zufolge liegt MySQL auf dem zweiten Platz hinter Oracle.

Es gibt viele Gründe für seine Beliebtheit, darunter insbesondere Skalierbarkeit, Open-Source-Charakter, Sicherheit, Funktionsvielfalt, Verfügbarkeit und eine riesige Online-Community. Die Zahl der aktiven Nutzer beträgt mehr als 144.000, und der Marktanteil liegt bei etwa 46 %.

Wann sollten Sie MongoDB oder MySQL verwenden?

Es gibt keine ideale und einzigartige Option, die perfekt zu allen Projekten passt. Deshalb wird dringend empfohlen, alle Vor- und Nachteile der Datenbank im Hinblick auf Ihre Anforderungen abzuwägen.

Ideale Anwendungsszenarien für MongoDB

MongoDB ist die ideale Wahl für Kunden, die eine schnellere Datenwiederherstellung, bessere Verfügbarkeit sowie einen stärker automatisierten Ansatz suchen. Wenn Sie planen, ein Projekt mit wachsenden und sich häufig ändernden Anforderungen zu starten, dann ist dies eine extrem skalierbare Lösung.

Diese Datenbank ist zudem eine hervorragende Lösung für Unternehmen, die den Großteil ihrer Dienste in der Cloud betreiben. Die native Architektur bietet Funktionen wie Sharding und vieles mehr.  

Ideale Anwendungsszenarien für MySQL

Diese Datenbank ist die optimale Wahl für Unternehmen, die keinen unmittelbaren Skalierungsbedarf haben. Wenn Sie derzeit an einem Projekt arbeiten, das keine Skalierung erfordert, können Sie zudem auf MySQL umsteigen.

Für Unternehmen mit geringem Budget und hohen Leistungsanforderungen ist MySQL ebenfalls die perfekte Wahl. Außerdem eignet sich dieser Ansatz hervorragend für Finanzanwendungen und in Fällen, in denen ein höheres Sicherheitsniveau erforderlich ist.  

Vor- und Nachteile von MongoDB und MySQL

Kommen wir nun zu den wichtigsten Vor- und Nachteilen beider Datenbanken.

Vor- und Nachteile von MongoDB

Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Einfache Skalierung nach oben und unten.
• Sehr flexibel, sodass die Anpassung an sich ändernde Anforderungen wesentlich einfacher ist.
• Verfügbarkeit von Datenreplikation, sodass Sie keine sensiblen Informationen verlieren.
• Speicherung verschiedener Datentypen ist möglich.
• Verfügbarkeit von Lastenausgleich und Datensicherung, sodass der Arbeitsablauf auch bei Hardwareausfällen weiterläuft.
• Indizes zur Verbesserung der Suchleistung.
• Es basiert auf dem BASE-Modell für eine bessere Datenverfügbarkeit.

Nachteile:

• Schlecht strukturierte Dokumentation.
• Höherer Speicherbedarf und fehlende integrierte Analysefunktionen.
• Auf Datenbankebene wird keine Geschäftslogik implementiert.
• Unsicherheit und Komplexität von Transaktionen.

Vor- und Nachteile von MySQL

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Einfachste Variante hinsichtlich Installation und Nutzung. Außerdem kann die Fehlerbehebung dank der Verfügbarkeit verschiedener Ressourcen selbst für Nutzer mit Grundkenntnissen relativ einfach sein.
• Unterstützung verschiedener Replikationsoptionen.
• Verwaltung riesiger Datenmengen.
• Verfügbarkeit einer berechtigungsbasierten Authentifizierung und einer allgemein sichereren Umgebung.
• Geringerer Overhead in Bezug auf die Speicher-Engine.
• Zugriff auf Berichtsfunktionen und globale Datenverteilung, was für Anwendungen unterschiedlicher Größe von Vorteil sein kann.  

Nachteile:

• Abstürze können sich auf den gesamten Systemkatalog auswirken.
• Kein Caching von Prozeduren.
• Es basiert stark auf SQL.
• Keine Unterstützung für Java- oder Python-Integrationen.

Lizenz- und Preismodelle

Beide Datenbanken sind kostenlos und Open-Source, für erweiterte Funktionen stehen kostenpflichtige Editionen zur Verfügung.

MongoDB-Editionen und Kosten

Für kleine Anwendungen können Sie alles mit der kostenlosen Edition bereitstellen. Im Allgemeinen stehen jedoch drei Editionen zur Verfügung, darunter:

• Community Server. Kostenloser Zugriff.
• Enterprise Server. Kommerzielle Nutzung.
• Atlas. Verwaltet Cloud-Datenbanken, die auf AWS, Azure und GCP laufen.

Je nach Bedarf können Sie die optimale Variante hinsichtlich Speicherplatz, Cloud-Typ oder Sicherheit auswählen. Die Preispläne lauten wie folgt:

• Serverless: ca. 0,30 $ pro Million Lesezugriffe.
• Dedicated: 57 $ pro Nutzungsmonat.
• Shared: kostenlos  

MySQL-Editionen und Kosten

Neben dem kostenlosen Zugang gibt es auch kostenpflichtige Versionen:

• Cluster CGE: 10.000 $ pro Jahr.
• Enterprise-Edition: 5.000 $ für die jährliche Nutzung.
• Standard-Edition: 2.000 $ für die jährliche Nutzung.

MongoDB vs. MySQL: Wesentliche Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Nun wollen wir uns die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Optionen genauer ansehen.

Gemeinsamkeiten

• Kostenlose und Open-Source-Varianten.
• Verfügbarkeit der Volltextsuche.
• Leistungsstarke Abfragesprache.
• Indexoptimierung.
• Starke Unterstützung durch die Community.
• Zugriff auf die Datenreplikation.

Deutliche Unterschiede

• Art der Datenbank: MongoDB ist ein nicht-relationales System, während MySQL relational ist.
• Struktur: In MongoDB sind die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten strukturiert, während sie in MySQL tabellarisch mit Spalten und Zeilen angeordnet sind.
• Architektur: MongoDB verfügt über eine Nexus-Architektur mit besserer Verfügbarkeit und Flexibilität, und MySQL basiert auf einer Client-Server-Architektur.
• Abfragesprache: MongoDB verwendet MQL und MySQL verwendet SQL.  
• Leistung: MongoDB gilt als schneller als MySQL. Dies liegt vor allem daran, dass MySQL Daten in tabellarischer Form speichert.
• Sicherheit: MySQL gilt aufgrund der spezifischen Datenstruktur als sicherer.
• Skalierbarkeit: MongoDB verfügt über horizontale Skalierung, während bei MySQL vertikale Skalierung zum Einsatz kommt.
• Transaktionen: MongoDB verwendet das BASE-Modell und MySQL das ACID-Modell.  

Ist MongoDB ein geeigneter Ersatz für MySQL?

Dies ist eine eher allgemeine Frage, die erst nach Prüfung des jeweiligen Projekts und seiner Anforderungen beantwortet werden sollte. Sicher, gibt es einige Szenarien, in denen MongoDB die beste Lösung sein kann und Sie aufgrund der nützlichen Funktionen, der Skalierbarkeit, der Flexibilität und der Leistungsmerkmale besser darauf umsteigen sollten.

Es ist ratsam, MongoDB in Betracht zu ziehen, wenn Sie folgende Probleme festgestellt haben:

• Vorhandensein komplexer Daten, die in MySQL nicht gemeinsam genutzt werden können.
• Große Datenmengen werden langsamer verarbeitet.
• Sie haben Probleme mit der Skalierung.

Sie können sich jedoch für MySQL entscheiden, falls Sie Sicherheit priorisieren oder wenn Ihr Projekt mit Analytik, Marketing oder dem Finanzsektor in Verbindung steht.

Abschließende Gedanken

MySQL und MongoDB sind unterschiedliche Datenbanken, die sich hinsichtlich Architektur, Skalierbarkeit, Sicherheit, Leistung, Abfragesprache, Struktur und vielem mehr stark voneinander unterscheiden. Beide Datenbanken weisen Vor- und Nachteile auf, und die Wahl hängt vollständig von Ihren individuellen Projektanforderungen ab.

Es gibt keine ideale Lösung; Sie sollten die Datenbank entsprechend der Aufgabe auswählen, an der Sie arbeiten. Wir haben in diesem Artikel die meisten Aspekte behandelt und einen ausführlichen Vergleich vorgestellt. Schauen Sie also noch einmal hinein, wenn Sie eine konkrete Empfehlung benötigen.