MongoDB (Link befindet sich extern IBM) ist ein quelloffenes, nicht relationales Datenbankmanagementsystem (DBMS), das flexible Dokumente anstelle von Tabellen und Zeilen zur Verarbeitung und Speicherung unterschiedlichster Daten verwendet. Als NoSQL-Datenbank benötigt MongoDB kein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) und bietet daher ein elastisches Datenspeichermodell, mit dem Benutzer problemlos multivariate Datentypen speichern und abfragen können. Dies vereinfacht nicht nur das Datenbankmanagement für Entwickler, sondern schafft auch eine höchst skalierbare Umgebung für plattformübergreifende Anwendungen und Services.

MongoDB-Dokumente oder -Dokumentsammlungen sind die Basiseinheiten der Daten. Diese als binäres JSON (Java Script Object Notation) formatierten Dokumente können verschiedene Arten von Daten speichern und über mehrere Systeme verteilt werden. Da MongoDB ein dynamisches Schemadesign verwendet, haben Benutzer eine beispiellose Flexibilität bei der Erstellung von Datensätzen, bei der Abfrage von Dokumentsammlungen durch MongoDB-Aggregation und bei der Analyse großer Informationsmengen.

Bei der Vielzahl der derzeit verfügbaren  Datenbankmanagementlösungen  kann es schwierig sein, die richtige Wahl für Ihr Unternehmen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige Vergleiche von gängigen Lösungen und optimale Anwendungsfälle, die Ihnen bei der Entscheidung helfen können.

MongoDB vs. MySQL

MySQL (Link befindet sich außerhalb von IBM) verwendet eine strukturierte Abfragesprache für den Zugriff auf gespeicherte Daten. In diesem Format werden Schemata zur Erstellung von Datenbankstrukturen verwendet, wobei Tabellen als Mittel zur Standardisierung von Datentypen eingesetzt werden, damit die Werte durchsuchbar sind und ordnungsgemäß abgefragt werden können. MySQL ist eine ausgereifte Lösung, die sich für eine Vielzahl von Situationen eignet, darunter Datenbanken für Websites, Anwendungen und kommerzielles Produktmanagement.

Aufgrund seiner Robustheit ist MySQL gegenüber MongoDB vorzuziehen, wenn Datenintegrität und -isolierung von entscheidender Bedeutung sind, z. B. bei der Verwaltung von Transaktionsdaten. Aber das weniger restriktive Format und die höhere Leistung von MongoDB machen es zu einer besseren Wahl, insbesondere wenn Verfügbarkeit und Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.

MongoDB vs. Cassandra

 Cassandra (Link befindet sich außerhalb von IBM)  und MongoDB werden zwar beide als NoSQL-Datenbanken betrachtet, haben aber unterschiedliche Stärken. Cassandra verwendet eine traditionelle Tabellenstruktur mit Zeilen und Spalten, die es den Benutzern ermöglicht, die Einheitlichkeit und Beständigkeit bei der Formatierung der Daten vor der Kompilierung zu wahren.

Cassandra kann Unternehmen, die nach einer NoSQL-Lösung suchen, den Übergang erleichtern, da es eine SQL-ähnliche Syntax hat und die Bereitstellung und Replikation ohne großen Konfigurationsaufwand zuverlässig handhabt. Allerdings erreicht es weder die Flexibilität von MongoDB bei der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Datasets noch die Leistung und Zuverlässigkeit für geschäftskritische Cloud-Anwendungen.

Mobile Anwendungen

Mit dem JSON-Dokumentmodell von MongoDB können Sie Back-End-Anwendungsdaten überall dort speichern, wo Sie sie benötigen, z. B. auf Apple iOS- und Android-Geräten sowie in  Cloud-basierten Speicherlösungen. Dank dieser Flexibilität können Sie Daten über mehrere Umgebungen hinweg mit sekundärer und räumlicher Indizierung zusammenfassen, was Entwicklern die Möglichkeit gibt, ihre mobilen Anwendungen nahtlos zu skalieren.

Analysen in Echtzeit

Wenn Unternehmen ihren Betrieb skalieren, ist der Zugang zu wichtigen Metriken und Geschäftseinblicken aus großen Datenbeständen entscheidend. MongoDB konvertiert JSON- und JSON-ähnliche Dokumente wie BSON mühelos in Java-Objekte, was das Lesen und Schreiben von Daten in MongoDB schnell und sehr effizient macht, wenn es um die Analyse von Echtzeitinformationen in verschiedenen Entwicklungsumgebungen geht. Dies hat sich als vorteilhaft für mehrere Geschäftsbereiche erwiesen, darunter Behörden, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel.

Content-Management-Systeme

Content-Management-Systeme (CMS) sind leistungsstarke Tools, die eine wichtige Rolle für ein positives Benutzererlebnis beim Zugriff auf E-Commerce-Websites, Online-Publikationen, Dokumentenmanagementplattformen und andere Anwendungen und Services spielen. Durch den Einsatz von MongoDB können Sie Ihren Online-Anwendungen und Websites ganz einfach neue Funktionen und Attribute hinzufügen und dabei eine einzige Datenbank mit hoher Verfügbarkeit nutzen. 

Enterprise Data Warehouse

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

Im Laufe der Jahre hat sich MongoDB zu einer zuverlässigen Lösung für viele Unternehmen entwickelt, die eine leistungsstarke und hoch skalierbare NoSQL-Datenbank suchen. Aber MongoDB ist viel mehr als nur eine traditionelle dokumentbasierte Datenbank und verfügt über einige außergewöhnliche Funktionen, mit denen es sich von anderen DBMS abhebt.

Load-Balancing

In dem Maße, in dem Cloud-Anwendungen von Unternehmen skaliert werden und der Ressourcenbedarf steigt, können Probleme beim Sicherstellen der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Services auftreten. Der  Load-Balancing- Sharing-Prozess von MongoDB verteilt große Datasets auf mehrere  virtuelle Maschinen  gleichzeitig und sorgt dabei für 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 von Cloud-basierten Bereitstellungen zu erweitern.

Ad-hoc-Datenbank

Einer der größten Vorteile von MongoDB gegenüber anderen Datenbanken ist die Möglichkeit zur Verarbeitung von Ad-hoc-Abfragen, die keine vordefinierten Schemata erfordern. MongoDB-Datenbanken verwenden eine Abfragesprache, die SQL-Datenbanken ähnelt und sowohl für Einsteiger als auch für fortgeschrittene Entwickler sehr einfach handzuhaben ist. Dies erleichtert es Ihnen, Ihre Daten mit gängigen Hilfsmethoden und einfachen Shell-Befehlen zu übertragen, abzufragen, zu sortieren, zu aktualisieren und zu exportieren.

Unterstützung mehrerer Sprachen

Ein weiterer Vorteil von MongoDB ist die Unterstützung mehrerer Sprachen. MongoDB wurde bereits in mehreren Versionen veröffentlicht und es wird ständig weiterentwickelt - mit Treiberunterstützung für gängige Programmiersprachen wie Python, PHP, Ruby, Node.js, C++, Scala, JavaScript usw.

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

Installation von MongoDB

• Windows: Um  MongoDB in einer Windows-Umgebung zu installieren (Link befindet sich außerhalb von IBM), führen Sie Windows Server 2008 R2, Windows Vista oder höher aus. Nachdem Sie sich für einen Datenbankarchitekturtyp entschieden haben, können Sie die neueste Version der Plattform von der  MongoDB-Downloadseite (Link befindet sich außerhalb von IBM) herunterladen.
• Mac: Bei der Installation von MongoDB unter macOS gibt es zwei Möglichkeiten, wie Sie vorgehen können. Wie beim Installationsprozess für Windows-basierte Umgebungen kann MongoDB direkt von der Entwickler-Website installiert werden, sobald Sie sich für den Build entschieden haben, den Sie verwenden möchten. Die einfachere und gebräuchlichere Methode, MongoDB auf einem Mac zu installieren und auszuführen, ist jedoch die Verwendung der Terminal-App  durch Ausführung von Homebrew (der Link befindet sich außerhalb von IBM). Klicken Sie hier, um weitere Informationen über  Homebrew-Installationen von MongoDB zu erhalten (der Link befindet sich außerhalb von IBM).

Erstellung einer Datenbank

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 (Link liegt außerhalb von IBM) . Hier stehen umfassende Anleitungen, Lernprogramme und Walk-throughs zur Verfügung.