Eine Dokumentdatenbank ist wie ein intelligenter digitaler Aktenschrank. Die Daten werden in Sammlungen (Ordner) gruppiert, die jeweils in sich geschlossene Dokumente (Dateien) für eine einzelne Entität wie einen Kunden oder ein Produkt enthalten.

Im Gegensatz zu einer starren relationalen Tabelle kann jedes Dokument eine eigene Struktur haben. So können Sie beispielsweise einem einzelnen Produkt in Ihrem E-Commerce-Katalog das Feld „sustainability_rating“ hinzufügen, ohne das Schema für alle anderen Artikel zu ändern.

Dokumentdatenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die Flexibilität, Skalierbarkeit und schnelle Entwicklung erfordern, wie KI-Anwendungen, Content-Management, E-Commerce und Echtzeitanalysen.

Ein einzelner Social-Media-Beitrag enthält beispielsweise semistrukturierte Daten – vorhersehbare Felder wie Nutzername, Zeitstempel und Anzahl der „Likes“ –, aber die Struktur ist flexibel. Ein Beitrag kann beispielsweise ein optionales Standort-Tag enthalten, während ein anderer eine Liste mit getaggten Nutzern hat. Außerdem kann der Beitrag unstrukturierte Daten enthalten, zum Beispiel ein Bild oder Video, den Freitext der Bildunterschrift und eine Reihe von Nutzerkommentaren.

Eine Dokumentdatenbank ist so konzipiert, dass sie all diese zusammengehörigen Informationen – vom strukturierten Nutzernamen bis hin zum unstrukturierten Bild und den Kommentaren – in einem zusammenhängenden „Dokument“ speichert. So können Entwickler sehr effizient mit realen Daten arbeiten, ohne sie erst in eine starre, vordefinierte Struktur zwingen zu müssen.

Dokumentdatenbanken werden häufig für Anwendungen eingesetzt, bei denen Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit entscheidend sind. Hier einige gängige Anwendungsfälle:

• Content-Management-Systeme (CMS): Verwaltung verschiedener Inhalte, von Blogposts bis hin zu Produktbeschreibungen, um eine effiziente Bereitstellung und Aktualisierung von Inhalten zu gewährleisten
• E-Commerce-Plattformen: Leistungsstarke Onlineshops mit komplexen Produktkatalogen, Nutzerkonten und Echtzeittransaktionen
• Echtzeitanalysen: Verarbeiten und analysieren Sie große Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
• Mobile Apps und Webanwendungen: Schnelle und responsive Anwendungen entwickeln, die auf allen Geräten eine nahtlose Nutzererfahrung bieten
• Internet der Dinge (IoT): Umfangreiche Sensordaten speichern und analysieren, um intelligente Geräte und Systeme zu betreiben
• Spieleentwicklung: Sie können fesselnde Spiele entwickeln, indem Sie Spielerdaten, Spielstände und Bestenlisten verwalten
• Anwendungen im Gesundheitswesen: Vertrauliche Patientendaten sicher speichern und verwalten, um eine effiziente und präzise Gesundheitsversorgung zu ermöglichen
• KI-basierte Anwendungen: KI mit einem Datenmodell unterstützen, das sich schnell weiterentwickeln und mit sich ändernden KI-Prompts Schritt halten kann
• KI-Cache: Ergebnisse von KI-Diensten, die Sprachübersetzungen, Datenklassifizierungen und mehr erstellen, werden im Cache gespeichert, um die Bereitstellungskosten zu senken

Dokumentdatenbanken, relationale Datenbanken und Schlüssel/Wert-Speicher verwalten zwar alle Daten, aber mit unterschiedlichen Prioritäten in Bezug auf Struktur, Flexibilität und Geschwindigkeit.

Dokumentdatenbanken eignen sich hervorragend für dynamische Umgebungen wie E-Commerce-Plattformen oder mobile Apps, in denen sich Daten schnell weiterentwickeln oder unterschiedliche Formen annehmen. Sie eignen sich für Datasets aus verschiedenen Quellen oder mit unterschiedlichen Schemas.

Relationale Datenbanken eignen sich dagegen ideal für traditionelle Anwendungen wie Finanzsysteme oder Bestandsverwaltung, bei denen Konsistenz und Struktur unerlässlich sind. Im Finanzdienstleistungssektor beispielsweise sorgen streng eingehaltene Schema dafür, dass jedes Kundenkonto genau die Datentypen verwendet, die für die Governance erforderlich sind.

Überlegungen zur Wahl zwischen den beiden Optionen:

• Struktur: Relationale Datenbanken erzwingen strenge Schemas, während Dokumentdatenbanken es Datensätzen ermöglichen, eine jeweils eigene Struktur zu nutzen.
• Beziehungen: Relationale Datenbanken verwenden JOIN-Operationen, um Tabellen zu verbinden, während Dokumentdatenbanken verwandte Daten oft in ein einzelnes Dokument einbetten, um den Zugriff zu beschleunigen.
• Skalierbarkeit: Relationale Datenbanken lassen sich einfach vertikal skalieren, indem einem einzelnen Server mehr Ressourcen hinzugefügt werden. Für die horizontale Skalierung sind jedoch komplexe Mechanismen erforderlich. Dokumentdatenbanken sind für die horizontale Skalierung über mehrere Server hinweg ausgelegt.
• Flexibilität: Dokumentdatenbanken passen sich mühelos an sich ändernde Datenmodelle an, während bei relationalen Datenbanken ein erheblicher Aufwand erforderlich ist, um Schemas zu ändern.

Große, komplexe Anwendungen wie Videospiele können auf Dokumenten- und relationalen Datenbanken basieren, wobei jede Datenbank unterschiedliche Teile der Daten speichert.

Sowohl Dokumentdatenbanken als auch Schlüssel/Wert-Speicher sind NoSQL-Datenbanken, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken, basierend auf der Art, wie sie Daten verarbeiten.

Dokumentdatenbanken: Dokumentdatenbanken gehen über das das Schlüssel-Wert-Konzept hinaus. Dokumente können verschachtelte Daten enthalten. Dokumentdatenbanken bieten mehr Flexibilität bei der Indexierung dieser Daten, um leistungsstarke Abfragen zu den Werten verschachtelter Daten zu ermöglichen. Diese Struktur ermöglicht es Dokumentdatenbanken, vielfältige Datensätze zu verwalten und komplexe Abfragen zu unterstützen.

Schlüssel/Wert-Speicher: Solche Datenbanken verwenden eine einfache Struktur aus Schlüsseln und Werten. Jeder Schlüssel ist einmalig und verweist direkt auf seinen Wert. Diese Einfachheit macht Schlüssel/Wert-Speicher extrem schnell für Suchvorgänge, aber sie sind nicht ideal für die Verarbeitung komplexer oder hierarchischer Daten, da sie keine ausgefeilten Abfragesprachen verwenden.

Wann sollte welche Methode verwendet werden:

• Wählen Sie Schlüssel/Wert-Speicher für einfache Datenstrukturen wie die Verwaltung von Nutzersitzungen oder das Caching, bei denen schnelle Suchvorgänge unerlässlich sind.
• Wählen Sie eine Dokumentdatenbank für Anwendungen mit komplexen, sich entwickelnden Datenstrukturen, z. B. für die Verwaltung von Produktkatalogen oder Nutzerprofilen.

MongoDB ist eine weit verbreitete Dokumentdatenbank, die für ihr flexibles BSON-Datenformat, ihre Ad-hoc-Abfragesprache und ihre horizontalen Skalierungsfunktionen bekannt ist. Sie ist als kommerzielles Angebot von MongoDB, Inc. verfügbar. Verschiedene konkurrierende Datenbanken anderer Anbieter bieten unterschiedliche Grade an Kompatibilität mit MongoDB.

Firestore ist eine vollständig verwaltete, serverlose Dokumentendatenbank, die durch die Einbindung in Google Cloud und Firebase eine Echtzeit-Datensynchronisierung für Web- und mobile Apps bietet.

CosmosDB ist ein Datenbankdienst mit mehreren Modellen, der für Anwendungen entwickelt wurde, die auf globaler Basis Lesevorgänge und Schreibvorgänge mit niedriger Latenz erfordern.

Couchbase ist eine verteilte Dokumentendatenbank und Cloud-Plattform, die Unterstützung für Multi-Cloud-, Mobil-, KI- und Edge-Computing-Arbeitslasten bietet.

Amazon DocumentDB ist ein verwalteter Datenbankdienst von Amazon Web Services (AWS), der mit der MongoDB API kompatibel ist.

Firestore ist eine vollständig verwaltete Dokumentendatenbank, die die Komplexität der Datenbankverwaltung reduziert. So können Sie das volle Potenzial von Google Cloud und seiner global skalierbaren Plattform nutzen.

Ganz gleich, ob Sie eine einfache App entwickeln oder eine globale Plattform skalieren – die Funktionen von Firestore sind darauf ausgelegt, Ihre Arbeit zu beschleunigen, ohne Flexibilität und Leistung zu beeinträchtigen.

• Serverlose Architektur: Firestore ist serverlos, d. h., es muss keine Infrastruktur eingerichtet oder verwaltet werden. Die Lösung skaliert automatisch, um Ihre Datenlasten zu verarbeiten – von null bis zu Millionen gleichzeitiger Verbindungen.
• Einbindung von Google Cloud-Diensten: Sie können ganz einfach andere Google Cloud-Dienste wie Cloud Functions, Cloud Run und BigQuery einbinden. So lassen sich leistungsstarke Datenverarbeitungs- und Analysepipelines ohne komplexe Konfigurationen erstellen.
• MongoDB-Kompatibilität: Sie können MongoDB-Treiber, ‑Tools und ‑Code verwenden, um eine direkte Verbindung zu Firestore herzustellen. So lassen sich vorhandene Anwendungen ganz einfach migrieren und neue Projekte mit vertrauten Mustern starten.
• Echtzeit-Updates: Dank der direkten Einbindung in die Plattform werden Daten in Echtzeit synchronisiert.
• Globale Skalierbarkeit: Mit der horizontalen Skalierbarkeit von Firestore können Sie mühelos mit Ihrem Wachstum Schritt halten und Nutzern weltweit einen Zugriff mit niedriger Latenz bieten.
• Entwicklerfreundlich: Sie können sich auf die Entwicklung innovativer Funktionen konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur oder Wartung kümmern zu müssen. Firestore ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Ihnen schwierige Aufgaben abnimmt.
• Kostenlose Stufe für geringe Nutzung: Firestore bietet eine großzügige kostenlose Stufe, die sich ideal für Start-ups oder kleinere Projekte eignet, die ohne Vorabkosten skalieren möchten.

Als Teil von Google Cloud und Firebase lässt sich Firestore einfach in Firebase Auth, BigQuery und viele andere Dienste einbinden. Von Echtzeit-Tools für die Zusammenarbeit über mobile Apps bis hin zu Unternehmensplattformen – Firestore bietet Ihnen alles, was Sie für Ihren Erfolg benötigen.

Legen Sie jetzt los – mit der kostenlosen Stufe für geringe Nutzung und den Vorteilen einer leistungsstarken, zuverlässigen und skalierbaren Dokumentdatenbank.