Wenn du deine Anwendung entwickelst, kann die von dir gewählte Datenbank die Geschwindigkeit des Datenabrufs, die Skalierbarkeit und die Gesamtleistung beeinflussen. MongoDB und Redis sind eine beliebte Wahl im modernen Datenbankmanagement.
Beide sind skalierbare, quelloffene NoSQL-Datenbanken, die in Bezug auf Einfachheit und Geschwindigkeit sehr vergleichbare Ergebnisse liefern. Jede hat einzigartige Stärken, die den unterschiedlichen Bedürfnissen der Entwickler entsprechen.
In diesem Artikel werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen MongoDB und Redis erläutert, damit du herausfinden kannst, welche für dein Projekt besser geeignet ist. Wenn du jetzt die richtige Entscheidung triffst, kannst du dir in Zukunft viel Kopfzerbrechen ersparen.
MongoDB vs. Redis: Unterschiedliche Speicher für unterschiedliche Bedürfnisse
Unterschiedliche Anwendungen erfordern unterschiedliche Datenbankarchitekturen, was bedeutet, dass MongoDB und Redis die besten Voraussetzungen für bestimmte Szenarien bieten. Der wichtigste Unterschied zwischen den beiden ist ihr jeweiliges Speichermodell, das sich auf die Geschwindigkeit der Datenabfrage, das Speichervolumen und das Risiko von Datenverlusten und Abstürzen auswirken kann.
MongoDB speichert Daten standardmäßig auf der Festplatte als Sammlungen von binären JSON-Dokumenten (BSON). Diese Festplattenspeicherung bietet ein größeres Speichervolumen und ein geringeres Risiko von Systemabstürzen. Die Speicherung von Daten als BSON-Dokumente ermöglicht es MongoDB, viele Datentypen zu verarbeiten, die mit normalem JSON nicht geparst werden können. Außerdem können Daten im Arbeitsspeicher oder in der Cloud gespeichert werden.
Außerdem hat MongoDB kein Schema und keine feste Datenstruktur und erfordert keine Erstellung von Dokumentenstrukturen. Dadurch ist es für Anfänger/innen leichter zugänglich und kann große Datenmengen im Laufe der Zeit schneller verarbeiten.
MongoDB bietet außerdem eine hervorragende Skalierbarkeit mit einer Vielzahl von horizontalen, vertikalen und elastischen Optionen. Dadurch lässt sich die Datenbank leicht an spätere Änderungen anpassen und eignet sich daher besser für Start-ups und Unternehmen, die potenzielle Entwicklungen und Wachstum berücksichtigen müssen.
Wenn dein Projekt jedoch schnell wechselnde Daten beinhaltet, ist Redis die bessere Wahl. Die Vielseitigkeit von Redis beruht auf der Speicherung von Daten in Schlüssel/Wert-Formaten, die eine Vielzahl von Datentypen unterstützen. Es kann auch als Message Broker und Cache fungieren.
Im Gegensatz zu MongoDB verwendet Redis einen In-Memory-Speicher mit On-Disk-Persistenz und kann so einströmende Daten schneller im Arbeitsspeicher verarbeiten als MongoDB. Außerdem eignet sich der In-Memory-Speicher besser für Echtzeit-Analysen wie Ad Targeting, Social Media Analytics, Apache Kafka und andere Streaming-Lösungen.
Datenbank-Architektur
Die Datenbankarchitektur bestimmt die Regeln für das Sammeln, Speichern, Abrufen, Verbessern und Integrieren von Daten innerhalb eines bestimmten Datenbankmanagementsystems. Ein solides Verständnis der Datenbankarchitektur ist unerlässlich, da sie sich auf die Leistung und Skalierbarkeit der Datenbank auswirkt.
MongoDB verwendet eine dokumentenorientierte Architektur und eine unstrukturierte Abfragesprache, was bedeutet, dass die Daten nicht in Zeilen und Spalten gespeichert werden müssen. Die Dokumente haben ein flexibles Schema und eine flexible Struktur, die es ermöglicht, im Laufe der Zeit Felder einzufügen oder zu entfernen. Hierarchische und verschachtelte Daten werden perfekt unterstützt.
MongoDB verwendet auch BSON, was bedeutet, dass die Datenspeicherung viele Dateitypen unterstützen kann, die von SQL-Datenbanken normalerweise nicht unterstützt werden. Aufgrund der hohen Datenreplikationsrate wird jedoch viel Speicherplatz benötigt. Außerdem gibt es keine Fremdschlüssel und Joins.
Redis setzt dagegen stark auf Key/Value-Stores, die Daten in einer eigenen Sammlung speichern, die zwei Elemente enthält: einen Schlüssel und den ihm zugewiesenen Wert. Es verwendet einen eindeutigen Bezeichner (einen Schlüssel), um bestimmte Daten zu speichern und abzurufen. Diese Schlüssel werden in einem Wörterbuch gespeichert und benötigen einen Parser, damit sie mehrere Werte verarbeiten können (da jeder Schlüssel standardmäßig nur einen einzigen Wert enthalten kann).
Redis unterstützt auch verschiedene Datenstrukturen und Werte, wie z. B. Hashes, Strings, Sets, Listen, Mengen, sortierte Mengen, Streams, geografische Indizes und Bitmaps. Ihre Speicherung ist jedoch durch den verfügbaren Speicherplatz auf dem RAM beschränkt, und die gespeicherten Daten sind nicht so skalierbar oder im Laufe der Zeit leicht zugänglich.
MongoDB vs. Redis: Die wichtigsten Unterschiede
Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen MongoDB und Redis:
| MongoDB | Redis | |
| Geschwindigkeit | Die schemafreie Struktur ermöglicht eine hohe Geschwindigkeit, wenn große Datenmengen auf der Festplatte gespeichert werden. | Viel schneller als MongoDB, außer wenn große Datenmengen im In-Memory-Speicher liegen. |
| Skalierbarkeit | Das eingebaute Sharding ermöglicht die Skalierung über mehrere geografische Regionen und Knotenpunkte hinweg.
Hashed Sharding, Range Sharding, Zone Sharding und Cross-Sharding-Operationen sind möglich. Konsistente Multi-Cloud-Backups sind mit MongoDB Atlas leicht zugänglich. Die Mehrsprachigkeit wird von allen Community- und offiziellen Treibern unterstützt. |
Der Redis-Cluster ermöglicht Skalierbarkeit.
Nur Hashed Sharding. Shards werden manuell verwaltet. Keine Konsistenz beim Shard-Backup. Die Treiberunterstützung ist begrenzt. |
| Transaktionale Datenintegrität | Unterstützung von ACID-Transaktionen mit mehreren Belegen und einer Syntax mit mehreren Anweisungen. | Unterstützung von Multi-Befehls- und Multi-Record-Transaktionen.
Keine Unterstützung für Standard-Rollbacks. |
| Speicherverwendung | Festplattenspeicher. Verbraucht einen hohen Speicherbedarf von etwa 1 GB pro 100.000 Assets. | In-Memory-Speicher. Benötigt etwa 4 GB RAM.
Höherer Speicherverbrauch als MongoDB. |
| Indizes | Die Indexerstellung ist einfach und vielfältig.
Der Performance Advisor von MongoDB Atlas kann den Nutzern neue Indizes empfehlen. Sekundäre Indizes können leicht verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, die Daten auf verschiedene Weise verarbeiten. |
Sekundäre Indizes sind nicht einfach zu erstellen und werden manuell gepflegt. |
| Hohe Verfügbarkeit | Hohe Verfügbarkeit durch Replikation. | Hohe Verfügbarkeit durch primär-sekundäre Replikation über mehrere Knoten und Servicezentren hinweg. |
| Abfragesprache | Die MongoDB Query API fragt Dokumente mit Textsuchen, Bereichen und einzelnen oder mehreren Schlüsseln ab.
Sie erstellt materialisierte Ansichten der abgerufenen Daten (bei Bedarf) und führt geografische Abfragen und Graphenüberquerungen durch. |
Key-Value-Abfragen allein. Geringere Abfragefunktionen, die mit externen Redis-Modulen erweitert werden können. |
| Persistenter Speicher | Die Funktion Persistent Volume in Kubernetes sorgt für die Persistenz von Daten/Speichern. | Append-Only File Datenpersistenz und Snapshot unterstützen die persistente Speicherung. |
| Datenaggregation | Single Purpose, Map-Reduce-Funktion und Aggregationspipeline ermöglichen die Datenaggregation.
MongoDB Atlas verwendet den Aggregationspipeline-Builder, um Aggregationspipelines zu erstellen und zu verarbeiten. |
Map-Reduce-Funktion und Aggregationspipelines werden verwendet. |
MongoDB vs. Redis: Ideale Einsatzmöglichkeiten
Bei der Entscheidung zwischen zwei Technologien ist es wichtig, die Spezifikationen zu vergleichen. Welches Datenbanksystem für dich am besten geeignet ist, hängt vor allem von der Art der Anwendung ab, die du entwickelst.
Wenn hohe Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeiten die entscheidenden Faktoren sind, ist Redis der Topkandidat für optimale Leistung. Es kann die Arbeitslast von Anwendungen wie der Betrugserkennung und der Entwicklung moderner Spiele bewältigen, die große Mengen sich ständig ändernder Echtzeitdaten schnell und effektiv verarbeiten müssen.
MongoDB ist dagegen besser in Bezug auf Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und damit ideal für Anwendungen, die große Datenmengen über einen langen Zeitraum speichern. Beispiele dafür sind E-Commerce-Websites, Foto-Sharing-Anwendungen und Programme für Mitarbeiterleistungen.
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Zusammenfassung
MongoDB und Redis sind beide ausgezeichnete Optionen für die Datenbankverwaltung. Ihre Unterschiede in Bezug auf Speicherung, Modell, Architektur und Funktionen bedeuten, dass die richtige Wahl für dich von den spezifischen Anforderungen deines Projekts abhängt.
MongoDB ist stabil und zuverlässig und eignet sich am besten für allgemeine Projekte. Durch das Speichermodell auf der Festplatte ist sie jedoch relativ langsam bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten.
Redis hingegen ist durch seine In-Memory-Speicherung viel besser für die Verarbeitung großer Mengen von Echtzeitdaten geeignet. Es lässt sich jedoch nicht so gut skalieren und hat eine höhere Einstiegshürde für neue Entwickler/innen.
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