Was ist MongoDB?

Als NoSQL-Datenbanklösung benötigt MongoDB kein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) und bietet somit ein elastisches Datenspeichermodell, mit dem Benutzer multivariaten Datentypen problemlos speichern und abfragen können. Dies vereinfacht nicht nur die Datenbankverwaltung für Entwickler, sondern schafft auch eine hoch skalierbare Umgebung für plattformübergreifende Anwendungen und Dienste.

MongoDB-Dokumente oder Dokumentensammlungen sind die grundlegenden Dateneinheiten. In binärem JSON-Format (Java Script Object Notation) können diese Dokumente verschiedene Typen von Daten speichern und über mehrere Systeme verteilt werden. Da MongoDB ein dynamisches Schema-Design verwendet, profitieren Anwender von einer beispiellosen Flexibilität beim Erstellen von Datensätzen, beim Abfragen von Dokumentensammlungen über MongoDB-Aggregationen und beim Analysieren großer Datenmengen.

Angesichts der Vielzahl der derzeit verfügbaren Datenbankmanagement-Lösungen kann es schwierig sein, die richtige Lösung für Ihr Unternehmen zu finden. Hier finden Sie einige gängige Lösungsvergleiche und Anwendungsbeispiele, die Ihnen bei der Entscheidung helfen können.

MySQL verwendet eine strukturierte Abfragesprache, um auf gespeicherte Daten zuzugreifen. In diesem Format werden Schemata zur Erstellung von Datenbankstrukturen verwendet, wobei Tabellen zur Standardisierung von Datentypen dienen, damit Werte durchsuchbar sind und korrekt abgefragt werden können. MySQL ist eine ausgereifte Lösung, die sich für eine Vielzahl von Anwendungen eignet, darunter Website-Datenbanken, Anwendungen und die Verwaltung kommerzieller Produkte.

Aufgrund seiner starren Struktur ist MySQL gegenüber MongoDB vorzuziehen, wenn Datenintegrität und -isolation von zentraler Bedeutung sind, beispielsweise bei der Verwaltung von Transaktionsdaten. Das weniger restriktive Format und die höhere Leistung von MongoDB machen es jedoch zu einer besseren Wahl, insbesondere wenn Verfügbarkeit und Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.

Obwohl sowohl Cassandra als auch MongoDB als NoSQL-Datenbanken gelten, weisen sie unterschiedliche Stärken auf. Cassandra verwendet eine herkömmliche Tabellenstruktur mit Zeilen und Spalten, die es Benutzern ermöglicht, bei der Formatierung von Daten vor der Kompilierung Einheitlichkeit und Beständigkeit zu gewährleisten.

Cassandra vereinfacht den Umstieg für Unternehmen, die nach einer NoSQL-Lösung suchen, da es eine SQL-ähnliche Syntax aufweist und die Bereitstellung und Replikation ohne umfangreiche Konfiguration zuverlässig übernimmt. Allerdings kann es nicht mit der Flexibilität von MongoDB bei der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Datensätze oder mit der Leistung und Zuverlässigkeit für geschäftskritische Cloud-Anwendungen mithalten.

Mit dem JSON-Dokumentmodell von MongoDB können Sie Backend-Anwendungsdaten überall dort speichern, wo Sie sie benötigen, einschließlich auf Apple iOS- und Android-Geräten sowie in cloudbasierten Speicherlösungen. Durch diese Flexibilität können Sie Daten über mehrere Umgebungen hinweg mit sekundärer und georäumlicher Indizierung aggregieren, sodass Entwickler ihre mobilen Anwendungen nahtlos skalieren können.

Wenn Unternehmen ihre Geschäftstätigkeit ausweiten, ist der Zugriff auf wichtige Metriken und Erkenntnisse aus großen Datenbeständen von entscheidender Bedeutung. MongoDB übernimmt mühelos die Konvertierung von JSON- und JSON-ähnlichen Dokumenten wie BSON in Java-Objekte, wodurch das Lesen und Schreiben von Daten in MongoDB bei der Analyse von Echtzeitinformationen über mehrere Entwicklungsumgebungen hinweg schnell und äußerst effizient erfolgt. Dies hat sich für verschiedene Wirtschaftsbereiche als vorteilhaft erwiesen, darunter Behörden, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel.

Content-Management-Systeme (CMS) sind leistungsstarke Tools, die eine wichtige Rolle dabei spielen, positive Benutzererfahrungen beim Zugriff auf E-Commerce-Websites, Online-Publikationen, Dokumentenmanagement-Plattformen und andere Anwendungen und Dienste zu gewährleisten. Mit MongoDB können Sie Ihren Online-Anwendungen und Websites auf einfache Weise neue Funktionen und Attribute hinzufügen, und zwar mithilfe einer einzigen Datenbank und mit hoher Verfügbarkeit.

Das Apache Hadoop Framework ist eine Sammlung von Open-Source-Modulen, darunter Hadoop Distributed File System und Hadoop MapReduce, die mit MongoDB zusammenarbeiten, um große Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Unternehmen können MongoDB und Hadoop für Risikomodellierung, prädiktive Analysen und Echtzeit-Datenverarbeitung einsetzen.

Im Laufe der Jahre hat sich MongoDB zu einer bewährten Lösung für viele Unternehmen entwickelt, die eine leistungsstarke und hoch skalierbare NoSQL-Datenbank suchen. MongoDB ist jedoch weit mehr als eine herkömmliche dokumentenbasierte Datenbank und verfügt über einige herausragende Funktionen, die es von anderen DBMS unterscheiden.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Anwendungen in Unternehmen und des steigenden Ressourcenbedarfs können Probleme bei der Gewährleistung der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Diensten auftreten. Der Lastenausgleichsprozess von MongoDB verteilt große Datensätze auf mehrere virtuelle Maschinen gleichzeitig und gewährleistet dabei weiterhin akzeptable Lese- und Schreibdurchsätze. Diese horizontale Skalierung wird als Sharding bezeichnet und hilft Unternehmen, die Kosten für die vertikale Skalierung von Hardware zu vermeiden und gleichzeitig die Kapazität cloudbasierter Bereitstellungen zu erweitern.

Einer der größten Vorteile von MongoDB gegenüber anderen Datenbanken ist die Fähigkeit, Ad-hoc-Abfragen zu verarbeiten, für die keine vordefinierten Schemata erforderlich sind. MongoDB-Datenbanken verwenden eine Abfragesprache, die SQL Databases ähnelt und sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Entwickler äußerst zugänglich ist. Dies ermöglicht das einfache Verschieben, Abfragen, Sortieren, Aktualisieren und Exportieren Ihrer Daten mithilfe gängiger Hilfsmethoden und einfacher Shell-Befehle.

Einer der großen Vorteile von MongoDB ist die Unterstützung mehrerer Sprachen. Mehrere Versionen von MongoDB wurden veröffentlicht und befinden sich in kontinuierlicher Entwicklung mit Treiber-Unterstützung für beliebte Programmiersprachen, einschließlich Python, PHP, Ruby und Node.js C++, Scala, JavaScript und viele mehr.

Die Bereitstellung umfasst zwei Hauptaktivitäten: die Installation von MongoDB und die Erstellung einer Datenbank.

• Windows: Um MongoDB in einer Windows-Umgebung zu installieren, führen Sie Windows Server 2008 R2, Windows Vista oder eine neuere Version aus. Nachdem Sie sich für einen Typ der Datenbankarchitektur entschieden haben, können Sie die neueste Version der Plattform auf der Download-Seite von MongoDB herunterladen.
• Mac: Bei der Installation von MongoDB auf macOS gibt es zwei Möglichkeiten. Wie bei der Installation in Windows-basierten Umgebungen kann MongoDB direkt von der Entwickler-Website installiert werden, sobald Sie sich für einen Typ entschieden haben. Die einfachere und gängigere Methode zur Installation und Ausführung von MongoDB auf einem Mac ist jedoch die Verwendung der Terminal-App, die Homebrew ausführt. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zu Homebrew-Installationen von MongoDB zu erhalten.

Nach der Installation von MongoDB müssen Sie ein Verzeichnis erstellen, in dem Ihre Daten gespeichert werden sollen. Dies kann lokal oder über öffentliche oder private Cloud-Speicherlösungen erfolgen. Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit MongoDB finden Sie hier in umfassenden Handbüchern, Tutorials und Anleitungen.