MongoDB – sowohl das Originalprodukt als auch mehrere andere damit kompatible Datenbanken – sind bei Entwicklern sehr beliebt, da sie in einem benutzerfreundlichen Paket eine hohe Flexibilität bieten.

• Flexibles Schema für agile Entwicklung: Mit MongoDB können Sie den Grad der Schemastruktur und -validierung anpassen. Sie können mit einer lockeren Struktur für schnelles Prototyping beginnen, dann strenge Validierungsregeln einführen und Ihr Datenmodell weiterentwickeln, wenn Ihre Anwendung ausgereift ist. Wenn Sie schnell entwickeln möchten, ohne die gesamte Datenstruktur im Voraus zu definieren, kann die Flexibilität von MongoDB sehr hilfreich sein.
• Horizontale Skalierung für Anpassungsfähigkeit: MongoDB ist für die horizontale Skalierung konzipiert, sodass Daten auf mehrere Knoten oder Cluster verteilt werden können – ein Prozess, der als „Sharding“ bezeichnet wird. Durch die Verteilung der Last auf mehrere Server können Sie Daten schnell speichern oder abrufen und sich an eine sinkende oder steigende Nachfrage anpassen.
• Hochverfügbarkeit: MongoDB bietet integrierte Datenreplikation für hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz. Bei einem Hardwareausfall oder während der Wartung ermöglichen mehrere Kopien von Daten auf verschiedenen Datenbankservern ein automatisches Failover.

Die Abfragesprache (Query Language, MQL) von MongoDB ist so konzipiert, dass sie Entwicklern sofort vertraut ist, insbesondere denen, die JavaScript kennen. So können Sie einfacher leistungsstarke Abfragen schreiben, um Daten abzurufen, zu aktualisieren oder zu löschen.

Sie können mit verschiedenen Arten von Abfragen genau die Daten finden, die Sie benötigen, darunter:

• Feld-Abfrage: Finden Sie eine genaue Übereinstimmung mit einem bestimmten Wert in allen Dokumenten, z. B. alle Nutzer, deren Berufsfeld genau „Entwickler“ lautet.
• Bereichsabfrage: Daten finden, die in einen bestimmten Bereich fallen, z. B. alle Nutzer, die älter als 35 Jahre sind.
• Abfrage mit regulärem Ausdruck(Regex): Text finden, der einem bestimmten Muster entspricht. Sie können beispielsweise alle Nutzer finden, deren Name mit dem Buchstaben „B“ beginnt.

Insgesamt eignet sich MongoDB hervorragend zum Abrufen von Informationen zu ganzen Objekten. Wenn Sie beispielsweise alle Informationen zu einem Nutzer erfassen möchten – Name, Bestellhistorie und Präferenzen –, befinden sich diese wahrscheinlich in einem einzigen Dokument. Mit einer einzigen Abfrage erhalten Sie schnell alle benötigten Informationen.

MongoDB ist jedoch weniger effizient für Abfragen, die komplexe JOINs über viele verschiedene, hochstrukturierte Sammlungen erfordern – hier ist eine relationale Datenbank besser geeignet.

MongoDB kann die richtige Datenbank für eine Reihe von Anwendungen sein, insbesondere für solche, die auf semistrukturierten oder unstrukturierten Daten basieren – oder für Anwendungen, bei denen sich das Datenmodell wahrscheinlich weiterentwickeln wird. Es lohnt sich jedoch, auch andere Datenbankoptionen in Betracht zu ziehen, um die richtige Entscheidung zu treffen.

MongoDB, Apache Cassandra und SQL-Datenbanken bieten je nach Anwendungsfall unterschiedliche Vorteile. Sehen wir uns also einige Unterschiede an, damit Sie die richtige Option für Ihre Anwendung auswählen können.

SQL-Datenbanken (wie PostgreSQL) und NoSQL-Dokumentdatenbanken (wie MongoDB) stellen zwei grundlegende Ansätze für die Datenverwaltung dar.

Im Gegensatz zu MongoDB organisieren SQL-Datenbanken, auch relationale Datenbanken genannt, Daten in Tabellen. Jede Tabelle hat ein vordefiniertes Format mit Zeilen und Spalten. Daher werden SQL-Datenbanken im Vergleich zum Dokumentformat von MongoDB oft als „starr“ bezeichnet.

Der Reiz von SQL-Datenbanken wie PostgreSQL liegt in der Möglichkeit, komplexe Abfragen mit JOINs auszuführen und Informationen aus mehreren Tabellen mit hoher Effizienz zu kombinieren. Das könnte eine Abfrage wie „Zeige mir Kunden in Chicago über 30, die letzten Monat ein blaues Hemd gekauft haben“ sein.

MongoDB und Apache Cassandra sind leistungsstarke NoSQL-Datenbanken, die jedoch auf grundlegend unterschiedlichen Architekturen basieren und für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind.

Apache Cassandra ist ein spaltenorientierter Speicher, der Daten in Zeilen und Spalten organisiert. Das flexible Schema ermöglicht es, dass verschiedene Zeilen innerhalb derselben Spaltenfamilie unterschiedliche Spalten haben.

Außerdem ist sie dafür bekannt, riesige Datenmengen auf vielen Servern zu verarbeiten und eine hohe Verfügbarkeit und Schreibgeschwindigkeit in verteilten Systemen zu bieten.

Wenn Sie mit MongoDB entwickeln möchten, haben Sie mehrere Möglichkeiten. Sie können die Datenbank direkt vom Hersteller MongoDB Inc. beziehen oder einen MongoDB-kompatiblen Dienst eines anderen Anbieters nutzen. Kompatibilität bedeutet, dass die MongoDB API und die Abfragesprache (MongoDB Query Language, MQL) unterstützt werden. Sie können also denselben Code, dieselben Treiber und dieselben Tools mit minimalen Änderungen verwenden und gleichzeitig von zusätzlichen Funktionen oder Leistungsvorteilen profitieren.

Hier sind einige der bekanntesten MongoDB-kompatiblen Optionen:

• MongoDB Community und Enterprise: Dies sind die ursprünglichen, herunterladbaren Versionen von MongoDB. Sie können sie in Ihrer eigenen Infrastruktur ausführen und haben so die vollständige Kontrolle über Ihre Bereitstellung.
• MongoDB Atlas: Eine Datenbank-as-a-Service-Option (DBaaS) von den Entwicklern von MongoDB. Atlas ist ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst, der die gesamte Infrastruktur, Skalierung, Sicherung und Sicherheit übernimmt. Es wird auf mehreren Cloud-Plattformen angeboten, darunter Google Cloud.
• Firestore: Eine weitere vollständig verwaltete Option für Entwickler, die sich auf das Erstellen von Anwendungen konzentrieren möchten, ohne sich um den Betrieb kümmern zu müssen. Firestore ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank mit einer Reihe einzigartiger Funktionen, die wir im Folgenden näher erläutern.
• Amazon DocumentDB: Ein verwalteter Datenbankdienst von Amazon Web Services (AWS), der mit der MongoDB API kompatibel ist. Es ist als direkter Ersatz für Anwendungen konzipiert, die bereits MongoDB verwenden und in der AWS-Infrastruktur ausgeführt werden sollen.
• Azure Cosmos DB: Der global verteilte Multi-Modell-Datenbankdienst von Microsoft bietet auch eine API für MongoDB. So können Sie mit den vertrauten MongoDB-Tools und -Kenntnissen Anwendungen auf der Azure-Cloud-Plattform entwickeln.

Firestore ist eine vollständig verwaltete Dokumentendatenbank, die eine einfache Cloud-Datenverwaltung mit nahtloser Einbindung in Firebase bietet – eine Plattform, die für die Entwicklung von KI-Anwendungen und ‑Agenten konzipiert wurde.

Firestore ist vollständig mit MongoDB-Treibern, ‑Tools und ‑Code kompatibel. So können Sie einfacher ein neues Projekt starten oder eine vorhandene Anwendung migrieren und dabei eine vertraute Abfragesprache und Funktionalität beibehalten.

• Vollständig von Google Cloud verwaltet: Alle betrieblichen Verwaltungsaufgaben wie Skalierung, Aktualisierung, Back-ups und Sicherheit werden von Google übernommen.
• Echtzeit-Updates: Nutzer erhalten Live-Daten. Firestore eignet sich hervorragend für die Echtzeit-Datensynchronisierung und ist daher ideal für Anwendungen, die Live-Updates erfordern, wie Chat-Anwendungen, Tools für die Zusammenarbeit oder mobile Apps, bei denen Daten sofort aktualisiert werden müssen.
• Globale Skalierbarkeit: Dank der automatischen Skalierung und der multiregionalen Datenreplikation von Firestore können Sie mühelos mit dem Wachstum Schritt halten und Nutzern weltweit eine geringe Latenz bieten – ohne dass Sie Kapazität, Sharding oder Speicher bereitstellen müssen.
• Branchenführende Verfügbarkeit und Leistung: Firestore bietet eine branchenführende Hochverfügbarkeit mit einem SLA von bis zu 99,999% und eine Leselatenz von nur wenigen Millisekunden.
• Vektordatenbank: Sie können Vektoreinbettungen speichern und eine Vektorsuche in Ihren Daten in Firestore ausführen. So können Sie schnelle Ähnlichkeitssuchen durchführen, die das Rückgrat moderner KI-Anwendungen und ‑Agenten bilden.
• Integrierte Google Cloud-Einbindung: Als Teil von Google Cloud und Firebase bietet Firestore eine nahtlose Einbindung in Firebase Auth, BigQuery und viele andere leistungsstarke Dienste.
• Kostenlose Stufe für geringe Nutzung: Firestore bietet eine kostenlose Stufe, die sich ideal für Start-ups oder kleinere Projekte eignet, die ohne Vorabkosten skalieren möchten.