Da es auf dem Markt eine Vielzahl von Datenbanken gibt, streiten sich die Nutzer oft über MongoDB und MySQL, um die bessere Option zu finden.

Unternehmen, die eine relationale Datenbank wie MySQL verwenden, könnten bei der Verwaltung und Speicherung ihrer Daten angesichts der sich ändernden Anforderungen auf gewisse Schwierigkeiten stoßen. Gleichzeitig fragen sich neue Unternehmen, welche Datenbank sie wählen sollen, damit sie in ihrer Entwicklungspipeline keine Probleme bekommen.

Auch Entwickler/innen, die Finanzanwendungen entwickeln, sind oft verwirrt, ob sie beim alten Standby MySQL bleiben oder mit MongoDB ein weiteres Stück vom Kuchen abbekommen sollen.

Das bringt uns zu dieser Debatte. Der Vergleich zwischen MongoDB und MySQL wird dir helfen, die Unterschiede zwischen den beiden Datenbanken zu verstehen, ihre Vor- und Nachteile und welche für welchen Zweck besser ist. Kurz gesagt, es wird dir helfen, die richtige Datenbank für deine Projekte auszuwählen.

Also, willkommen zur Debatte!

MongoDB vs. MySQL: Was sind sie?

Bevor wir mit dem Vergleich beginnen, wollen wir kurz skizzieren, was MongoDB und MySQL jeweils sind.

Was ist MongoDB?

 Die MongoDB-Webseite mit den Worten "MongoDB: Die Anwendungsdatenplattform
MongoDB.

MongoDB ist ein leistungsfähiges, kostenloses, nicht-relationales Datenbanksystem, das für die Speicherung großer Datenmengen verwendet wird. Es wurde vor 12 Jahren im Jahr 2009 von 10gen (jetzt MongoDB Inc.) mit einer Server Side Public License veröffentlicht. T ist ein NoSQL-Datenbankprogramm, das in C++, Python und JavaScript geschrieben wurde und plattformübergreifend kompatibel ist. Es unterstützt Betriebssysteme wie Windows, macOS und Linux und Sprachen wie C, PHP, Java, Ruby, Node.js und mehr.

MongoDB unterscheidet sich von herkömmlichen Datenbanksystemen in der Art und Weise, wie die Daten gespeichert werden.

Anstatt Daten in Zeilen und Spalten zu speichern, verwendet MongoDB ein dokumentenorientiertes Design, das Daten in verschiedenen JSON-ähnlichen Dokumenten und Sammlungen darstellt. Diese Dokumente enthalten eine Reihe von Wert- oder Schlüsselpaaren verschiedener Typen, wie verschachtelte Dokumente und Arrays. Die Schlüssel/Wertpaare können von einem Dokument zum anderen unterschiedlich strukturiert sein.

MongoDB bietet mehr Sicherheit, Zuverlässigkeit und Effizienz sowie die Möglichkeit, die Datenstruktur oder das Schema flexibel zu ändern. Dadurch ermöglicht sie eine höhere Geschwindigkeit und einen höheren Speicherbedarf.

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Eigenschaften von MongoDB

Schauen wir uns nun einige der wichtigsten Funktionen von MongoDB an:

  • Replikation: Mit MongoDB kannst du mithilfe der Replikation (Replikatsätze) mehrere Kopien deiner Daten erstellen und sie auf verschiedenen Servern einsetzen. Diese Funktion ist hilfreich für Datensicherungen und Katastrophenmanagement. Im Falle eines Serverausfalls kannst du deine Daten jederzeit von den Kopien auf anderen Servern abrufen.
  • Indizierung: Du kannst Felder in MongoDB-Dokumenten als primär oder sekundär indizieren. Dadurch wird die Suchleistung in der Datenbank verbessert und du kannst die Suche in den Indizes und nicht im gesamten Dokument durchführen, was automatisch zu einer höheren Suchgeschwindigkeit beiträgt.
  • Ad-hoc-Abfragen: Ad-hoc-Abfragen sind temporäre Befehle, die unterschiedliche Ergebnisse für die Ausführung von Abfragen liefern. Das heißt, MongoDB unterstützt Bereichsabfragen, reguläre Ausdrücke (Regex) und Feldsuchen. Außerdem enthalten die Abfragen von den Nutzern definierte JavaScript-Funktionen und können bestimmte Dokumentfelder zurückgeben. Mit Hilfe der MongoDB Query Language (MQL) kannst du diese Ad-hoc-Abfragen in Echtzeit aktualisieren, was für Echtzeit-Analysen in Unternehmen nützlich ist.
  • Sharding: MongoDB ist in der Lage, mit Hilfe von Sharding, einer Methode zur Aufteilung großer Datensätze auf verschiedene Datensammlungen, horizontal zu skalieren. Dabei können die Nutzer/innen einen Shard-Schlüssel (einen Master-Schlüssel mit einzelnen oder mehreren Replikaten) wählen, um die Datenverteilung in einer Sammlung zu bestimmen und die Daten in verschiedene Bereiche über Shards hinweg aufzuteilen. Jeder Shard funktioniert wie eine eigene Datenbank. Die Bildung einer einzigen Datenbank mit anderen Shards trägt zum Lastausgleich bei und führt komplizierte Abfragen aus.
  • Lastausgleich: MongoDB ermöglicht eine kontrollierte Gleichzeitigkeit, um mehrere Client-Anfragen an verschiedene Server gleichzeitig zu bearbeiten. Dies trägt dazu bei, die Last auf den einzelnen Servern zu verringern, die Verfügbarkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten und skalierbare Anwendungen zu ermöglichen.
  • Dateispeicher: Du kannst MongoDB als Dateisystem, bekannt als GridFS, verwenden, das mit Datenreplikations- und Lastausgleichsfunktionen für mehrere Computer ausgestattet ist, um Dateien zu speichern. GridFS, das Grid-Dateisystem, enthält MongoDB-Treiber und du kannst mit Nginx- und lighttpd-Plugins oder dem Dienstprogramm mongofiles darauf zugreifen. Mit MongoDB können Entwickler auch Dateien und Inhalte manipulieren.
  • Aggregation: Mit der Datenaggregation können Benutzer ähnliche Ergebnisse wie mit der SQL-Klausel - GROUP BY erhalten. MongoDB bietet drei Möglichkeiten der Aggregation:
    1. Aggregationspipeline: Diese bietet für die meisten Operationen eine bessere Aggregationsleistung als andere.
    2. Single-Purpose-Aggregation: Sie wird verwendet, um Dokumente aus einer Sammlung zu aggregieren.
    3. Map-Reduce-Funktion: Sie wird für die Stapelverarbeitung von Daten verwendet, um aggregierte Ergebnisse zu erhalten. Die Funktion map gruppiert die Daten nach Schlüsselwerten, während die Funktion reduce die Operationen darauf ausführt.
  • Capped Collections: MongoDB unterstützt Capped Collections, den Sammlungstyp, der die Reihenfolge der Dateneingabe regelt.

Verwendungszwecke von MongoDB

MongoDB wird in Tausenden von Unternehmen weltweit zur Datenspeicherung oder als Datenbankdienst für ihre Anwendungen eingesetzt. Es ist nützlich für:

  • Content-Management-Systeme wie WordPress zur Eingabe, Speicherung und Bearbeitung von Inhalten
  • Datenspeicherung für Web- und mobile Anwendungen
  • Websites für soziale Netzwerke
  • Pflege von geografischen oder standortbezogenen Daten
  • E-Commerce Produktkataloge und Asset Management
  • Cloud-basierte Systeme
  • Verlagerung von Workloads vom Mainframe
  • Echtzeit-Analysen mit hoher Geschwindigkeit
  • Skalierbare und leistungsstarke Videospiele
  • Modernisierung der Zahlungsarchitektur und Legacy-Modernisierung
  • Systeme mit wachsendem Datenspeicherbedarf, Bedarf an schnellerer Protokollierung und Caching sowie wechselnden Designs
  • MEAN-Technologie-Stack für die Webentwicklung, wobei M für MongoDB steht und die übrigen Technologien ExpressJS, AngularJS bzw. NodeJS sind.

Unternehmen wie Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC und andere nutzen MongoDB. Hier sind einige der bekanntesten Anwendungsfälle von MongoDB:

  • Aadhar: Aadhar ist ein Projekt zur eindeutigen Identifizierung Indiens und die größte biometrische Datenbank der Welt. MongoDB ist eine der Datenbanken, in der die biometrischen und demografischen Daten von mehr als 1,2 Milliarden Menschen gespeichert werden.
  • eBay: Das amerikanische E-Commerce-Unternehmen eBay, das sowohl im B2C- als auch im C2C-Bereich tätig ist, nutzt MongoDB in seinen verschiedenen Projekten wie Suchvorschlägen, Cloud-Management und Metadatenspeicherung.
  • Shutterfly: Shutterfly ist eine beliebte Foto-Sharing-Plattform, die MongoDB zum Speichern und Verwalten von mehr als 6 Milliarden Bildern mit einer Transaktionskapazität von 10.000 Operationen/Sekunde nutzt.

Was ist MySQL?

Die MySQL-Website zeigt einen Rennwagen und die Worte "MySQL Database Service with HeatWave".
MySQL.

MySQL ist ein freies, quelloffenes relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS). Es organisiert und speichert Daten in einem tabellarischen Format mit Zeilen und Spalten, in denen Datentypen miteinander in Beziehung stehen. Es unterliegt der GNU General Public License und du findest sein Repository auf GitHub.

Diese Datenbank wurde ursprünglich 1995 von MySQL AB entwickelt, einem schwedischen Unternehmen, dessen Gründer die Schweden David Axmark, der finnische Schwede Michael Widenius und Allan Larsson waren. Sun Microsystems hat MySQL AB jedoch aufgekauft, und 2010 hat Oracle Sun Microsystems übernommen.

Die Nomenklatur von MySQL ist ebenfalls interessant – sie kombiniert zwei Begriffe:

  • My: Der Name von Michael Widenius‘ Tochter.
  • SQL: Steht für Structural Query Language.

SQL ist eine domänenspezifische Programmiersprache, mit der Daten in einem RDBMS verwaltet werden können, indem Funktionen wie Erstellen, Extrahieren, Löschen und Ändern von Daten ausgeführt werden.

MySQL arbeitet mit vielen Betriebssystemen wie Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD und Solaris zusammen, um ein RDBMS im Speichersystem eines Geräts zu implementieren, den Netzwerkzugriff zu ermöglichen, Benutzer zu verwalten, die Integritätsprüfung der Datenbank zu erleichtern und Backups zu erstellen. Es ist in C++ und C geschrieben und nutzt einen lexikalischen Analysator, während der SQL-Parser yacc verwendet.

Diese Datenbank hat positives Feedback erhalten, vor allem für die durchschnittliche Nutzung mit ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche. Sie ist schnell und stabil und verfügt über einen Multithreading- und Multiuser-Datenbankserver.

MySQL ist in zwei Editionen erhältlich: als Open-Source Community Server und als proprietärer Enterprise Server. Letzterer bietet eine Vielzahl von Server-Plugins, die du installieren kannst, ohne die Codebasis zu verändern.

Funktionen von MySQL

Lass uns mehr über die Funktionen dieses beliebten RDBMS sprechen.

  • Replikation und Clustering: MySQL ermöglicht Replikation und Clustering, die die Skalierbarkeit und Leistung von Anwendungen durch verschiedene Synchronisationsarten verbessern. Du kannst auch Daten von einem SQL-Server auf andere replizierende SQL-Server kopieren. So kannst du auch Daten in mehreren Datenbanken sichern, um Datenverluste zu vermeiden.
  • Passwort-Unterstützung: MySQL ermöglicht ein Passwortverschlüsselungssystem zur Überprüfung des Hosts, wenn jemand versucht, auf die Datenbank zuzugreifen. Es erhöht die Sicherheit der Datenbank und stellt sicher, dass nur autorisierte Personen Zugriff haben. Darüber hinaus bietet die neueste Version, MySQL 8.0, Unterstützung für ein doppeltes Passwort, so dass Entwickler die Passwortdaten ohne Ausfallzeiten ändern können.
  • Leistungsschema: Es überwacht die Anwendungsleistung, die Ressourcenauslastung und Serverereignisse. So kannst du Ressourcen angemessen zuweisen, die Leistung der Anwendung verbessern, wenn du eine Verlangsamung feststellst, und bei verdächtigen Serverereignissen die notwendigen Schritte einleiten.
  • Online-Schema: MySQL unterstützt mehrere Online-Schemata, die dir helfen, deine Anforderungen an die Datenspeicherung zu erfüllen und mehr Flexibilität zu bieten.
  • Ausfallsicherheit: MySQL-unterstützte Anwendungen sind widerstandsfähig gegen Ausfälle und können solche Situationen problemlos bewältigen. Dadurch bietet es eine hohe Datenverfügbarkeit für alle Arten von Anwendungen, ob im Web oder mobil.
  • Transaktionsunterstützung: Du erhältst Unterstützung für mehrstufige und verteilte Transaktionen, grenzenloses Blockieren auf Zeilenebene und ACID-konforme Transaktionen. Im Zusammenhang mit der Transaktionsverarbeitung gibt es vier Prinzipien, die ACID-Prinzipien. Sie stehen für Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit. Außerdem hilft es dir, Datenbank-Snapshots und Integrität mit Einschränkungen wie Multiversions-Gleichzeitigkeitskontrolle und Fremdschlüssel-Implementierung zu erhalten.
  • GUI-Unterstützung: In MySQL stehen zahlreiche GUI-Werkzeuge zur Verfügung, die das Erstellen, Entwerfen und Verwalten von Befehlszeilenwerkzeugen erleichtern und so Zeit sparen. Datenbankarchitekten, Administratoren und Entwickler können diese Werkzeuge nutzen, um ihre Arbeit zu rationalisieren.
  • Beschränkungen: Die horizontale Skalierung ist nicht einfach; Millionen von Lese- oder Schreibvorgängen beeinträchtigen die Leistung der Datenbank und beinhalten andere Einschränkungen, die auch relationale Datenbanken aufweisen.

Einsatzmöglichkeiten von MySQL

MySQL gibt es seit über zwei Jahrzehnten und bietet Unternehmen auf der ganzen Welt die Möglichkeit, eine große Anzahl von Daten zu speichern. Hier sind einige der Einsatzmöglichkeiten von MySQL und wer es benutzt.

  • Content Management Systeme und Blogs
  • E-Commerce-Anwendungen mit einer Vielzahl von Produkten
  • Logging-Anwendungen
  • Data Warehousing
  • Für Anwendungen, die eine hohe Datensicherheit erfordern, Social Media Sites wie Facebook und Instagram
  • MySQL wird in Speicher-Engines wie InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole und Federated eingesetzt.
  • Der LAMP-Stack ist ein Technologie-Stack für die Webentwicklung, der MySQL als eine seiner Komponenten verwendet. Er steht für Linux, Apache, MySQL und PHP/Python/Perl.
  • Er wird in verschiedenen Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud usw. installiert.

Oracle Cloud bietet MySQL als Service an, mit dem Nutzer den MySQL-Server installieren und in der Cloud einsetzen können. Auf diese Weise musst du ihn nicht auf deinen lokalen Servern installieren.

Bekannte Unternehmen, die MySQL nutzen, sind Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla und viele mehr. Hier sind einige der bekanntesten Anwendungsfälle von MySQL:

  • Wikipedia: Wikipedia ist eine freie Enzyklopädie, die Wissen über den ganzen Globus verbreitet. Sie nutzt MySQL und braucht eine hohe Skalierbarkeit, um die wachsende Zahl der Nutzer zu bewältigen. Die Datenbank hilft ihnen, ihre Inhalte zu aktualisieren, mehr Inhalte und Besucher aufzunehmen und Tausende von Einträgen und Bearbeitungen zu ermöglichen.
  • Twitter: Twitter ist von temporalem Sharding für die Speicherung von Tweets zu einer verteilteren Methode mit T-bird übergegangen. T-bird wurde mit Gizzard entwickelt, das MySQL verwendet.

Temporäres Sharding war teuer und benötigte mehr Maschinen, um die Tweets zu füllen. Außerdem gab es Probleme mit der Lastverteilung und es war logisch kompliziert für DBA. Die MySQL-Unterstützung von T-bird löst diese Probleme.

Das war alles über MongoDB und MySQL, um dir den Kontext zu verdeutlichen. Jetzt wollen wir MongoDB und MySQL miteinander vergleichen, damit du entscheiden kannst, was für deine nächste Softwareanwendung besser geeignet ist.

MongoDB vs. MySQL DBMS Vergleich

Hier sind einige Parameter, anhand derer wir MongoDB und MySQL vergleichen werden.

Architektur

Eine Gegenüberstellung von MongoDB und MySQL, die die Architektur beider Systeme mit Flussdiagrammen für Server, Abfrage-Client und Backup-Client vergleicht
MongoDB vs. MySQL Architektur

Die Architektur ist die Grundlage eines jeden Systems und bildet den Rahmen, in dem alle Funktionen und Features eingeführt werden können. Deshalb ist es wichtig, die Architektur von MongoDB und MySQL zu vergleichen und sie genau zu verstehen, um herauszufinden, was die bessere Wahl für deine Anwendung ist.

MongoDB

Die Architektur von MongoDB basiert auf der Nexus-Architektur, die die Funktionen von relationalen Datenbanken vereint. Sie erfüllt die Anforderungen moderner Anwendungen, indem sie hohe Skalierbarkeit, globale Verfügbarkeit und ein flexibles Schema bietet. Daher ist es relativ einfach, Änderungen am Design vorzunehmen.

Darüber hinaus bietet MongoDB offizielle Treiber für führende Entwicklungsumgebungen wie AWS, Azure und Kubernetes, Programmiersprachen wie JavaScript, Python usw. und Frameworks wie Django.

MySQL

MySQL hingegen verfügt über eine Client-Server-Architektur mit einem für hohe Leistung und Multithreading optimierten Speicher. In der Dokumentation werden auch einige Techniken zur Leistungsoptimierung vorgestellt, die sich mit der Konfiguration und nicht mit der Feinabstimmung von SQL-Messungen befassen.

Der Gewinner: Es ist ein Unentschieden.

Datenspeicherformat

Ein direkter Vergleich zwischen dem MongoDB- und dem MySQL-Datenspeicherformat, wobei die MongoDB-Daten in einer vertikalen Aufzählung und die MySQL-Daten in einer 3x2-Tabelle dargestellt werden
MongoDB gegen MySQL: Datenspeicherformat

MongoDB

Das Datenspeicherformat in MongoDB kann wie folgt aussehen:

{
Account Number: 1234567890
First Name: "Jon"
Last Name: "Doe"
Branch Name: "Los Angeles"
}

Du kannst sehen, dass das Format JSON-ähnlich ist und du die Daten leicht ändern kannst, d.h. du kannst ohne Probleme weitere Daten hinzufügen, Informationen entfernen und Daten ändern. Das obige Beispiel zeigt, dass es kein festes Schema für die Datenbank gibt, was für mehr Flexibilität sorgt.

MySQL

Das Format für die Datenspeicherung in MySQL sieht dagegen etwa so aus:

Kontonummer Vorname Nachname Filialname
12345678901 Jon Doe Los Angeles
12345678902 Jane Doe Seattle

Die obige Tabelle zeigt, wie MySQL die Daten in Form von Zeilen und Spalten organisiert. Es hat eine feste, starre Struktur, die im Vergleich zu MongoDB schwer zu ändern ist. Das liegt daran, dass du keine zusätzlichen Zeilen oder Spalten einführen kannst; du musst das Design so gestalten, dass es für jede Zeile eine Spalte gibt und umgekehrt, sonst verstößt es gegen das Schema. Aber in MongoDB kannst du die Daten leicht ändern.

Die Terminologie von MongoDB unterscheidet sich leicht von der von MySQL:

MongoDB MySQL
Sammlung Tabelle
Dokument Zeile
Feld Spalte
Verknüpfen und Einbetten Verknüpfen
Sharding Partitionieren
RepISet Replikation

Der Gewinner: Das Datenspeicherformat von MongoDB ist einfacher zu ändern.

Schema-Flexibilität

Die Datenbank, für die du dich entscheidest, muss so flexibel sein, dass du das Design oder Schema deiner Datenbank je nach Bedarf ändern kannst. Sonst wird es sehr ärgerlich, wenn sich die Anforderungen auch nur geringfügig ändern.

Vergleichen wir also MongoDB und MySQL danach, wie flexibel ihre Schemata sind.

MongoDB

MySQL bietet ein flexibles Schema, das es den Nutzern ermöglicht, das Design je nach Bedarf zu ändern, insbesondere bei Big-Data-Anwendungen. Damit kannst du verschiedene Datentypen einfach kombinieren und speichern und das Schema dynamisch und ohne Ausfallzeiten ändern. Da es sich um ein nicht-relationales Datenbanksystem handelt, kannst du mehrere Dokumente in einer Sammlung speichern, auch wenn keine Beziehung zwischen ihnen besteht. Es verwendet JSON-ähnliche Dokumente mit optionalen Schemata.

Allerdings gibt es keine Transaktionen und Joins, so dass du das Schema häufig optimieren musst, je nachdem, wie die Anwendung auf die Daten zugreift.

MySQL

In MySQL musst du Spalten und Tabellen klar definieren, bevor du Daten zusammen mit Zeilen und Spalten speichern kannst. Hier besteht jedes Feld aus einer Zeile und einer Spalte. Das bedeutet, dass du bei der Datenspeicherung nicht so flexibel bist wie in MongoDB. Das bedeutet auch, dass der Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess langsamer ist.

Wenn du aber ein festes Schema für deine Anwendungen hast, ist MySQL am besten geeignet. Es bietet eine bessere Datenkonsistenz, ohne dass du das Schema immer wieder ändern oder Zeit dafür verschwenden musst. Aber auch hier gilt: Wenn du wechselnde Anforderungen hast, kann MongoDB die bessere Option für dich sein.

Gewinner: MongoDB bietet eindeutig mehr Schema-Flexibilität.

Verwendete Abfragesprache

Es ist wichtig zu wissen, welche Datenbank welche Abfragesprache verwendet. Das hilft dir, zu verstehen, welche Sprache für dich praktischer ist, damit du nach der Installation nicht durcheinander kommst.

MongoDB

MongoDB verwendet die MongoDB Query Language (MQL) anstelle von SQL. Sie ist ausdrucksstark und reichhaltig und unterstützt CRUD-Funktionen, mit denen du Daten erstellen, lesen, aktualisieren und löschen kannst. Außerdem ermöglicht sie die Aggregation von Daten, geografische Abfragen und die Textsuche.

Wenn du Daten abfragen willst, musst du Dokumente mit übereinstimmenden Eigenschaften als die der erwarteten Ergebnisse definieren. Das bedeutet, dass du Abfrageoperationen durchführen musst, um Daten aus der Datenbank zu holen, wie db.collection.find(). MongoDB führt Abfragen typischerweise mit Operatoren aus, die mit JSON verknüpft sind. Außerdem unterstützt sie OR- und boolesche AND-Abfragen.

MongoDB verwendet jedoch keine Join-Operationen und hat auch keine anderen gleichwertigen Operatoren.

MySQL

MySQL hingegen verwendet SQL wie andere relationale Datenbanken. Es kann Daten aus verschiedenen Tabellen zusammenführen, indem es die Join-Funktionalität unterstützt. Das ist es, was eine relationale Datenbank wie MySQL „relational“ macht Mit dieser Operation kannst du Daten aus mehreren Tabellen in einer Abfrage verknüpfen.

Das heißt, SQL hat eine:

  • Data Definition Language (DDL) zum Erstellen, Löschen und Ändern von Tabellen
  • Data Transaction Language (DTL) mit Operationen wie Commit und Rollback
  • Data Manipulation Language (DML) mit Optionen wie Einfügen, Löschen und Aktualisieren von Zeilen
  • Data Control Language (DCL) mit Befehlen zum Widerrufen und Gewähren

Gewinnerin: Es ist ein Unentschieden.

Leistung und Geschwindigkeit

Ein Seite-an-Seite-Vergleich der Leistung und Geschwindigkeit von MongoDB und MySQL, indem das Takt- und Steigerungsdiagramm mit einem steigenden Pfeil auf beiden Seiten angezeigt wird
MongoDB vs. MySQL: Leistung und Geschwindigkeit.

Leistung und Geschwindigkeit sind etwas, das du bei der Wahl einer Datenbank nie außer Acht lassen darfst. Du musst wissen, was du von welcher Datenbank erwarten kannst und für welche Zwecke. Und für vielbeschäftigte Profis wie Entwickler und Administratoren ist jede Sekunde entscheidend.

Deshalb musst du dich für eine Datenbank entscheiden, die eine bessere Leistung bietet, um deine Produktivität zu unterstützen, und nicht andersherum. Vergleichen wir also ihre Geschwindigkeit und Leistung.

Da sowohl MongoDB als auch MySQL unterschiedliche Ansätze zur Datenspeicherung haben, ist es etwas schwierig, ihre Leistung zu beurteilen. Du kannst zwei SQL-Datenbanken anhand einiger Standard-Benchmarks vergleichen, aber bei nicht-relationalen Datenbanken ist das schwierig.

Wir vergleichen MongoDB und MySQL anhand gängiger Operationen und wie sie bei größeren Datenmengen abschneiden.

MongoDB

Da MongoDB eine große Menge an unstrukturierten Daten speichert und einen dokumentenbasierten Speicheransatz verfolgt, ist sie relativ schneller als MySQL. Das bedeutet, dass MongoDB die Daten in einem einzigen Dokument für eine Entität speichert und so schneller Daten lesen oder schreiben kann. Funktionen wie die Replikation können ein wichtiger Grund dafür sein. Aufgrund der Jason-ähnlichen Objektspeicherung ist die Leistung von MongoDB auch besser, wenn es sich um Objekte handelt.

Außerdem ist MongoDB nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden und gibt dir die Freiheit, die Leistung mit Alternativen zu verbessern, wenn du mit einem Dienst nicht zufrieden bist.

MySQL

MySQL kann beim Umgang mit großen Datenmengen eine langsame Leistung aufweisen. Das liegt daran, dass es Tabellen in einer normalisierten Form speichert. Wenn du Daten ändern oder extrahieren willst, musst du viele Tabellen durchgehen, um Daten zu schreiben oder zu lesen, was die Serverlast erhöht und die Leistung beeinträchtigt. Für transaktionale Vorgänge kannst du dich für MySQL entscheiden.

Es erfordert eine bestimmte Datenstruktur, um Daten in die Datenbank einfügen zu können. Daher ist sie nicht geeignet, wenn du unstrukturierte Daten speichern willst. Außerdem ist es manchmal schwierig, ein geeignetes Schema zu entwerfen, wenn es sich um komplexe Daten handelt.

Der Gewinner: MongoDB ist schneller und leistungsfähiger.

Sicherheit

Vergleich der Sicherheit von MongoDB und MySQL, indem zwei sich gegenüberliegende schlagende Hände und ein Sicherheitszeichen in der oberen Mitte gezeigt werden
MongoDB vs. MySQL: Sicherheit.

Angesichts der zunehmenden Cyberattacken auf der ganzen Welt ist die Sicherheit immer eines der wichtigsten Kriterien beim Vergleich zweier Systeme. Deshalb ist es wichtig, MongoDB mit MySQL zu vergleichen, um herauszufinden, welches der beiden Systeme für deine Anwendungen sicherer ist.

MongoDB

MongoDB nutzt eine rollenbasierte Zugriffskontrolle mit flexiblen Berechtigungen für Benutzer und Geräte. Jedem Nutzer wird eine Rolle zugewiesen, auf deren Grundlage er bestimmte Berechtigungen für den Zugriff auf Daten und die Durchführung von Operationen erhält. So haben z. B. Benutzer wie leitende Angestellte eine höhere Freigabestufe, d. h. ihre Rechte sind umfangreicher.

Dies ist eine Möglichkeit, deine Datenbank zu sichern, damit keine unbefugten Nutzer/innen oder Angriffe auf deine Datenbank zugreifen und sie ausnutzen können. Darüber hinaus ermöglicht MongoDB die Verschlüsselung über Transport Layer Security (TLS) und ein Sicherheitsprotokoll namens Secure Sockets Layer (SSL) für zusätzliche Sicherheit. Du kannst auch verschlüsselte Dokumente mit einem Hauptschlüssel in Datensammlungen schreiben, um die Daten im Ruhezustand zu verschlüsseln.

MySQL

MySQL hingegen verfügt über eine privilegienbasierte Zugriffskontrolle. Es unterstützt auch Verschlüsselungsfunktionen wie MongoDB und verfügt über ein ähnliches Authentifizierungsmodell, einschließlich Autorisierung, Authentifizierung und Auditing. Du kannst Nutzern Rollen und Berechtigungen zuweisen und ihnen damit Zugriffsrechte für Datensätze und Operationen ermöglichen. Außerdem kannst du TLS und SSL beantragen, um die Sicherheit zu erhöhen.

In seinem jüngsten Update hat MySQL auch die Unterstützung von doppelten Passwörtern eingeführt, um den Datenzugriff noch sicherer zu machen.

Obwohl sich beide in puncto Sicherheit ein Kopf-an-Kopf-Rennen liefern, gilt MySQL als sicherer. Der Grund dafür liegt in seiner starren Architektur und seinem Schema, das eine bessere Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit bietet.

Gewinner: MySQL ist sicherer (wobei die starre Architektur auch nicht schlecht ist).

Skalierbarkeit

Ein direkter Vergleich der Skalierbarkeit von MongoDB und MySQL, bei dem drei Personen unter MongoDB und eine einzelne Person unter MySQL an verschiedenen Bildschirmen arbeiten
MongoDB vs. MySQL: Skalierbarkeit.

Wenn deine Anwendung mit einer wachsenden Nutzerbasis und steigendem Datenverkehr wächst, musst du in der Lage sein, sie reibungslos zu skalieren, um den wechselnden Anforderungen gerecht zu werden. Wenn deine Anwendung nicht skalierbar ist, können deine Kunden schlechte Erfahrungen mit häufigen Abstürzen, Verzögerungen und Ausfallzeiten machen. Und niemand nutzt solche Systeme gerne, und sie springen auf andere Alternativen um, wenn nicht jetzt, dann früher.

Deshalb ist es wichtig, dass du dich um die Skalierbarkeit deiner Anwendung kümmerst, und die von dir gewählte Datenbank kann die Skalierbarkeit beeinflussen. Vergleichen wir also MongoDB und MySQL im Hinblick auf ihre Skalierbarkeit.

MongoDB

MongoDB ist extrem skalierbar. Das ist einer der Hauptgründe, warum sie für wachsende Webseiten, CMS-Systeme und E-Commerce-Shops verwendet wird. MongoDB kann horizontal skalieren, indem es ein Verfahren namens Sharding verwendet. Ein Shard ist ein Teil einer Datenbank, und Sharding ist eine Technik zur Verteilung von Daten auf mehrere Sammlungen und Maschinen. Sie ermöglicht es dir, Systeme mit höherem Durchsatz und großen Datensätzen einzusetzen.

Dank der höheren Skalierbarkeit kannst du ganz einfach mehrere Servercluster erstellen, indem du je nach Bedarf immer mehr Server zu deiner Datenbank hinzufügst. Du kannst ein Replikat deiner Datensätze in einem Sharded-Cluster mit höherer Schreib- und Leseleistung speichern, um Anwendungen verschiedener Größenordnungen zu unterstützen. Außerdem kannst du so sicherstellen, dass deine Daten gesichert sind und im Falle von Cyberangriffen oder Katastrophen nicht verloren gehen.

Ganz zu schweigen davon, dass du durch die Aufteilung der Last und der Datensätze auf verschiedene Server die Kosten im Vergleich zu einem einzigen Server mit allen Daten, der teure High-End-Hardware benötigt, senken kannst. Ein weiterer Vorteil des Shardings in MongoDB ist, dass es den Speicherplatz maximiert und einen dynamischen Lastausgleich ermöglicht.

Außerdem unterstützt MongoDB bereichsbasiertes Sharding oder Datenpartitionierung sowie transparentes Routing von Abfragen und automatische Verteilung des Datenvolumens.

MySQL

Die Skalierbarkeit von MySQL ist begrenzt. Es gibt zwei Möglichkeiten, deine Anwendung zu skalieren – die Erstellung von Read Replicas oder die vertikale Skalierung. Sie ermöglicht Datenreplikation und vertikale Skalierung durch Clustering, um die Skalierbarkeit und Leistung der Anwendung durch verschiedene Synchronisationsarten zu verbessern.

Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass MySQL eine vertikale Skalierung bietet, während MongoDB eine horizontale Skalierung mit mehr Flexibilität ermöglicht. Vertikale Skalierung bedeutet, dass das System es dir ermöglicht, die Last zu erhöhen, indem du die CPU- oder RAM-Spezifikationen in nur einem Server mit einer Obergrenze erhöhst.

Wenn du eine Replikation durchführen willst, ist das mit Lesereplikationen ganz einfach. Damit kannst du schreibgeschützte Kopien deiner Datenbank erstellen und sie zu verschiedenen Servern hinzufügen, allerdings mit Einschränkungen – eine davon betrifft die Gesamtzahl der Replikate, die du hinzufügen kannst. Aufgrund dieser Einschränkung kann es zu Problemen mit Anwendungen kommen, die regelmäßig auf deine Datenbanken zugreifen (oder die viel schreiben).

Obwohl die Multi-Main-Replikation in MySQL eingeführt wurde, ist ihre Implementierung im Vergleich zu den Funktionen von MongoDB noch begrenzt. Die Skalierung der Schreibzugriffe kann zwar erhöht werden, aber nur für einzelne Anwendungen; jede von ihnen kann in verschiedene Hauptdatenbanken schreiben und die Skalierung nutzen.

Außerdem gibt es bei MySQL keine Standardimplementierung für Sharding. Obwohl MySQL zwei Sharding-Methoden anbietet – MySQL Fabric (Sharding-Framework) und automatisches Sharding – werden diese wegen der vielen Hindernisse und Einschränkungen nur selten eingesetzt. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen wie Facebook ein eigenes Sharding-Framework.

Wenn du Sharding aus Gründen der Skalierbarkeit einsetzt, musst du den richtigen Sharding-Schlüssel wählen, da der falsche Schlüssel das System unflexibel machen kann. Eine Änderung des Sharding-Schlüssels kann sich zum Beispiel negativ auf eine Anwendung, die Nodal-Transaktionen und den Standort auswirken. Außerdem kann es zu Problemen mit der Datenkonsistenz kommen, wenn Shard-Änderungen unvollständig sind.

Wenn du MySQL verwendest, musst du daher sorgfältig die richtigen Entscheidungen für Schemaänderungen und die Zuordnung zwischen Datenpartitionen, Sharding-Schlüsseln, Knoten und Datenbanken treffen.

Gewinner: MongoDB bietet eine höhere Skalierbarkeit, während MySQL viele Einschränkungen hat und zu Inkonsistenzen und Problemen führen kann, wenn bestimmte Prozesse nicht richtig ausgeführt werden, wie bereits erläutert.

Transaktionsmodell: ACID vs. BASE

Einer der wichtigsten Schritte bei der Auswahl einer Datenbank ist es, ihr Transaktionsmodell herauszufinden. Das Transaktionsmodell besteht aus Regeln, die festlegen, wie eine Datenbank Daten speichert, manipuliert und organisiert.

Zwei Transaktionsmodelle sind weit verbreitet:

  • ACID (Atomic, Consistent, Isolated, and Durable)
  • BASE (Basic Availability, Soft State, and Eventual consistency)

Nach dem CAP-Theorem (Consistency, Availability, and Partition) ist es unmöglich, in einem partitionstoleranten verteilten System oder einem System, das auch bei vorübergehenden Kommunikationsunterbrechungen weiterarbeitet, sowohl Verfügbarkeit als auch Konsistenz zu erreichen.

Der Unterschied zwischen einer Datenbank mit ACID- und BASE-Modell besteht darin, wie sie mit dieser Einschränkung umgehen. Eine ACID-Datenbank bietet ein konsistenteres System, während eine BASE-Datenbank eine höhere Verfügbarkeit bietet.

Jetzt wollen wir herausfinden, welche Modelle MongoDB und MySQL verfolgen.

MongoDB

MongoDB folgt dem BASE-Modell und stellt sicher, dass eine Transaktion immer verfügbar ist. So funktioniert es:

  • Grundlegend verfügbar: Die Datenbank mit dem BASE-Modell stellt die Datenverfügbarkeit sicher, indem sie die Daten auf verschiedene Knoten im Datenbankcluster repliziert und verteilt, anstatt sofortige Konsistenz zu erzwingen.
  • Weicher Zustand: Die Datenwerte im BASE-Modell können sich im Laufe der Zeit ändern, da es keine sofortige Konsistenz gibt. Das Modell kann auch mit einem Datenbankkonzept brechen, das seine Konsistenz erzwingt und diese Verantwortung an deine Entwickler/innen delegiert.
  • Eventuell konsistent: BASE erzwingt zwar keine sofortige Konsistenz, kann es aber. Und wenn es das tut, kannst du immer noch Daten lesen.

Das BASE-Modell wird neben MongoDB auch von anderen Datenbanken wie Redis und Cassandra verwendet. Dieses Modell ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn du in deiner Anwendung eine Sentiment-Analyse benötigst.

Kundenservice- und Marketingunternehmen können dies für ihre Recherchen in sozialen Netzwerken nutzen. Die Datenbank kann auch die großen Datenmengen in sozialen Netzwerken verarbeiten.

MySQL

MySQL folgt dem ACID-Modell, um die Konsistenz bei jeder Transaktion zu gewährleisten. Es eignet sich für Unternehmen, die sich mit analytischer Online-Verarbeitung wie Data Warehousing oder Online-Transaktionsverarbeitung wie Finanzinstitute beschäftigen. Solche Unternehmen benötigen eine Datenbank, die kleine gleichzeitige Transaktionen in beliebiger Größe bewältigen kann. So funktioniert ACID:

  • Atomar: Jede Transaktion im ACID-Modell wird entweder ordnungsgemäß ausgeführt oder ganz gestoppt, während die Datenbank zum Ausgangszustand der Transaktion zurückkehrt. Damit wird sichergestellt, dass die Daten in der gesamten Datenbank gültig sind.
  • Konsistent: Transaktionen sind konsistent und beeinträchtigen niemals die strukturelle Integrität der Datenbank.
  • Isoliert: Diese Eigenschaft stellt sicher, dass keine Transaktion andere Transaktionen beeinträchtigt und so die Integrität der Datenbank gefährdet.
  • Dauerhaft: Daten, die sich auf eine abgeschlossene Transaktion beziehen, bleiben auch bei einem Strom- oder Netzwerkausfall erhalten. Selbst wenn eine Transaktion fehlschlägt, werden keine Daten beeinträchtigt.

Da sie eine höhere Sicherheit und Transaktionsgarantie bietet, verwenden Finanzinstitute ausschließlich ACID-Datenbanken. Ihr atomarer Charakter erleichtert auch sichere Geldtransfers. Sie sorgt dafür, dass unterbrochene Transaktionen sofort beendet werden, um Fehler zu vermeiden.

Andere ACID-konforme relationale Datenbanken als MySQL sind PostgreSQL, SQLite, Oracle usw. Darüber hinaus sind auch einige nicht-relationale Datenbanken bis zu einem gewissen Grad ACID-konform, z. B. Apache CouchDB und IBM Db2.

Die Frage, welches Transaktionsmodell besser ist, ist nicht eindeutig zu beantworten, da beide für unterschiedliche Anwendungsfälle und Projektaspekte nützlich sind. ACID-Datenbanken eignen sich für Projekte, die aufgrund ihrer strukturierten Natur mehr Konsistenz, Zuverlässigkeit und Vorhersagbarkeit erfordern.

Die BASE-Datenbank hingegen eignet sich besser für Projekte, die eine höhere und einfachere Skalierung und mehr Flexibilität erfordern.

Gewinner: Es ist ein Unentschieden.

Einfachheit der Nutzung

Ein Seite-an-Seite-Vergleich der Benutzerfreundlichkeit von MongoDB und MySQL, der ein Mädchen zeigt, das mit MongoDB arbeitet, und einen Jungen, der mit verschiedenen Tools unter MySQL arbeitet
MongoDB vs. MySQL: Benutzerfreundlichkeit.

Wenn du dich für eine Datenbank entscheidest, musst du darauf achten, wie einfach die Datenbank zu bedienen ist. Sie sollte deinem Team keine Schwierigkeiten bereiten, sonst sinkt die Produktivität und du musst Ressourcen und Zeit für die Schulung der Mitarbeiter/innen aufwenden.

Lass uns also herausfinden, welche Datenbank – MongoDB vs. MySQL – einfacher zu bedienen ist.

MongoDB

Die Datenspeicherung in MongoDB ist recht einfach und jeder mit Programmierkenntnissen kann sie verstehen. Sie speichert Daten in einem unstrukturierten Format in Sammlungen, um mehr Flexibilität zu bieten. Entwickler/innen, die keine Datenbankexpert/innen sind, können MongoDB zur Unterstützung ihrer Anwendungsentwicklung nutzen.

Mit unterschiedlichen Schemata bietet MongoDB eine flexible Schnittstelle für Teams, die nicht die Funktionen benötigen, die eine relationale Datenbank wie MySQL bietet. Entwickler, die eine Webanwendung entwickeln, die nicht von einem strukturierten Schema abhängt, können MongoDB verwenden.

Allerdings müssen nicht alle Mitarbeiter/innen in deinem Team mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB vertraut sein. In diesem Fall musst du ihnen helfen, es zu verstehen, wenn du mit dieser Datenbank weitermachen willst. Außerdem sind bestimmte Abfragen völlig anders als bei NoSQL-Datenbanken, z. B. Aktualisieren, Einfügen, Löschen usw.

MySQL

MySQL hat eine Struktur, die jeder mit grundlegenden Programmierkenntnissen leicht verstehen kann. MySQL zu erlernen und zu benutzen ist einfach. Deshalb fangen die meisten Menschen mit MySQL oder einer anderen SQL-Datenbank an, wenn es um Datenbanken geht.

Selbst wenn deine Entwickler/innen keine MySQL-Kenntnisse haben, aber Erfahrung mit anderen SQL-Datenbanken, werden sie wahrscheinlich schnell aufholen.

Außerdem lassen sich Abfragen wie Select, Join usw. in SQL-basierten Datenbanken wie MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL usw. mühelos ausführen.

Entwickler/innen, die Anwendungen entwickeln, die starre und komplexe Datenstrukturen und Schemata mit einer größeren Anzahl von Tabellen benötigen, werden es leicht haben, mit MySQL zu arbeiten. Es ist auch einfacher, eine Anwendung zu entwickeln, die erstklassige Sicherheit benötigt oder häufige Transaktionen beinhaltet.

Zum Beispiel können Bankanwendungen MySQL nutzen, um große Datensätze mit sensiblen Informationen zu speichern. Sie brauchen erstklassige Sicherheit, Transaktionsgarantie und Integrität.

Gewinner: Im Vergleich zwischen MongoDB und MySQL ist MySQL aufgrund seiner Einfachheit und Struktur leichter zu bedienen.

Verfügbarkeit der Volltextsuche

MongoDB

Diese Datenbank hat vor kurzem eine Volltextsuche eingeführt, die mit einem bestimmten Indextyp auf einem Array von Strings ausgeführt wird. Außerdem unterstützt MongoDB die Begriffssuche und die Phasensuche, damit Nutzer/innen mit unterschiedlichen Kenntnissen leicht etwas finden können.

Außerdem unterstützt MongoDB auch die boolesche Suche mit Phrasen und Begriffen. Trotz einiger Einschränkungen kannst du diese Funktion ganz einfach ausführen. Für die Volltextsuche bietet die Datenbank keine Kontrolle über die Definition von Teilmengenfeldern. Sie gleicht jedes enthaltene Feld einheitlich ab und zeigt dir das Ergebnis an.

MySQL

MySQL unterstützt die Volltextsuche schon seit geraumer Zeit. Sie wird mit einem speziellen Indextyp ausgeführt und mit Hilfe der Phrasensuche, der Begriffssuche und der booleschen Suche erleichtert.

Aber wenn es um geclusterte Datenbanken geht, unterstützt MySQL noch keine Volltextindizierung. Dies kann also als Einschränkung betrachtet werden.

Gewinner: Die Volltextindizierung von MongoDB ist einfacher und hat kaum Einschränkungen.

Datenreplikation

Die Datenreplikation ist ein wichtiger Teil einer Datenbank. Das bedeutet, dass es eine Möglichkeit gibt, Kopien deiner Daten zu erstellen und sie auf anderen Datenbankservern zu speichern. Das verbessert nicht nur die Skalierbarkeit und Leistung der Anwendung, sondern ermöglicht auch die Sicherung der Daten, damit sie nicht verloren gehen. Außerdem erhöht es die Effizienz beim Zugriff auf die Daten.

Vergleichen wir MongoDB und MySQL danach, wie gut sie Replikation anbieten.

MongoDB

Die einzige Art der Replikation, die MongoDB unterstützt, ist die Haupt-Sekundärdatenreplikation, bei der jede Dateneinheit aus einem einzigen Hauptserver besteht. Diese Konfiguration erlaubt eine große Anzahl von Knoten (Nicht-Haupt- oder -Sekundärknoten) und schränkt die Operationen auf eine einzige Datenbank ein.

Der einzelne Hauptserver akzeptiert sowohl Schreib- als auch Lesezugriffe, und die Konfiguration kann auch Sekundärserver mit Lesezugriff umfassen. Hier werden die Daten asynchron vom Haupt- zum Nebenknoten repliziert. Diese Art der Replikation ist normalerweise schneller, aber nicht sehr zuverlässig.

Die Main-Secondary-Replikation in MongoDB geht den Datenreplikaten voraus, kann aber weniger Redundanz bieten. MongoDB bietet die Möglichkeit, die Haupt-Sekundärkonfiguration in Replikatsätze umzuwandeln. MongoDB bietet die Möglichkeit, Haupt- und Sekundärkonfigurationen in Replikatsätze umzuwandeln. Mit Hilfe von Replikatsätzen können verschiedene Kopien von Daten erstellt werden, wobei jedem Mitglied des Replikatsatzes während des gesamten Prozesses eine Rolle – entweder primär oder sekundär – zugewiesen wird.

Außerdem finden Lese- oder Schreibvorgänge standardmäßig auf dem primären Replikat statt, das du dann auf ein sekundäres Replikat replizieren kannst. Außerdem sind Replikatsätze robuster und für den Produktionseinsatz geeignet.

MySQL

Im Gegensatz zu MongoDB, das nur eine einzige Replikationsmethode unterstützt, bietet MySQL zwei Arten von Replikationsmethoden – Haupt-Haupt-Replikation und Haupt-Sekundär-Replikation. Mit der Multi-Source-Replikation kannst du Daten ganz einfach parallel von verschiedenen Hauptsystemen replizieren.

Die Main-Main-Replikation funktioniert ähnlich wie die Main-Secondary-Replikation, unterscheidet sich aber dadurch, dass beide Knoten gleichzeitig Replikate und Hauptquellen sind. Das bedeutet, dass es eine zirkuläre Replikation zwischen den Knoten gibt. Hier kannst du mehrere Hauptknoten haben, die die Schreib- und Leseanfragen annehmen. Du kannst auch mehrere Sekundärknoten für jeden Hauptknoten erhalten. Außerdem ist die Replikation zwischen den Hauptknoten asynchron.

Der Vorteil einer Main-Main-Datenbank ist, dass du die Hauptknoten über das gesamte Netzwerk auf mehrere Standorte verteilen kannst. Die Main-Main-Konfiguration ist für den modernen Einsatz besser geeignet, da jede Einheit über einen vollständigen Datensatz verfügt. Selbst wenn eine Einheit ausfällt, sind die anderen da, um sie zu bedienen. Der Nachteil ist, dass es zu Kommunikationslatenzen kommen kann.

Abgesehen davon kann MySQL auch andere Replikationsmodelle wie Multi-Main-Cluster und Gruppenreplikation verwenden.

Gewinner: MySQL bietet im Vergleich zu MongoDB eindeutig mehr Optionen für eine zuverlässige Replikation.

Index-Optimierung

Die Indexierung hilft dir, Daten in einer Datenbank schnell zu finden. Obwohl die Indexoptimierung ein gemeinsames Merkmal von MongoDB und MySQL ist, haben sie unterschiedliche Ansätze. Daher ist es wichtig zu verstehen, welcher Ansatz besser ist und dir mehr Komfort bietet.

Vergleichen wir also MongoDB und MySQL danach, wie sie die Indexoptimierung durchführen.

MongoDB

Wenn du keinen Index finden kannst, musst du jedes Dokument in einer Sammlung durchsuchen, um das Dokument auszuwählen, das mit deiner Abfrage übereinstimmt. Dieser Prozess ist mühsam und zeitaufwändig. Außerdem erfordert er mehr Aufwand, da es keine bestimmte Struktur gibt, in der die Daten gespeichert werden.

MySQL

Wenn der Index nicht definiert ist, beginnt die Datenbank-Suchmaschine, die gesamte Tabelle zu durchsuchen, um die entsprechende Zeile zu finden. Da es sich um eine relationale Datenbank mit einer geeigneten Struktur handelt, funktioniert die Suchabfrage optimal und liefert schnellere Ergebnisse als MongoDB.

Gewinner: MySQL bietet eine schnellere Indexoptimierung.

Native Language Drivers

MongoDB

In MongoDB gibt es für Entwickler weniger Einschränkungen. MongoDB-Treiber und APIs müssen nativ für die verwendete Programmiersprache sein.

MySQL

MySQL bietet Entwicklern nur begrenzte Möglichkeiten, mit JSON-Daten zu interagieren, da es mehrere SQL-Funktionsschichten gibt. Außerdem ist sie mit vielen Einschränkungen verbunden, die zu einem großen Aufwand werden können und eine bessere Planung und Ausführung erfordern. Die Entwickler, die über idiomatische APIs interagieren wollen, stehen ebenfalls vor vielen Schwierigkeiten.

Gewinner: MongoDB ist hier der klare Sieger.

Community-Support und Einsätze

Egal, ob du ein Anfänger oder ein Experte bist, du kannst jederzeit auf Probleme stoßen. Wenn das passiert, kannst du die Hilfe der Entwicklergemeinschaft deiner Datenbank in Anspruch nehmen. Sie kann deine Fragen beantworten, dir helfen, mehr zu lernen, und dir die Möglichkeit geben, zur Community beizutragen.

Außerdem musst du wissen, welche Datenbank auf welchen Plattformen laufen kann. Das hilft dir bei der Entscheidung, welche Datenbank du auf der Grundlage deiner Projektanforderungen und anderer verwendeter Technologien auswählen solltest.

Vergleichen wir also MongoDB und MySQL anhand ihrer Unterstützung durch die Community und ihrer Einsatzmöglichkeiten.

MongoDB

MongoDB Inc. ist Eigentümer und Betreiber von MongoDB. Da die Zahl der Nutzer von NoSQL-Datenbanken stark zunimmt, ist dies eine der Datenbanken in dieser Kategorie. Aufgrund ihrer tadellosen Funktionen und ihrer Open-Source-Verfügbarkeit hat sie eine starke Community, auf die du zählen kannst.

MongoDB ist einfach zu benutzen und kann auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden, darunter Windows, Linux, macOS, FreeBSD und Solaris, und ist für Web-, Cloud- und SaaS-Anwendungen verfügbar.

MySQL

Die Oracle Corporation ist derzeit Eigentümerin und Verwalterin von MySQL, das ursprünglich zu Sun Microsystems und davor zu MySQL AB gehörte. Da es MySQL schon seit über 20 Jahren gibt, hat es eine breite Benutzerbasis auf der ganzen Welt. Dementsprechend groß ist auch die Unterstützung der Community. Wenn du Teil dieser großen Gemeinschaft wirst, kannst du dich mit ihr verbinden, lernen und dein Datenbankwissen erweitern.

Auch die Installation von MySQL ist mühelos. Du kannst es sogar manuell mit Hilfe des Quellcodes, den du auf GitHub findest, erstellen und installieren. Du kannst es auch aus einem Binärpaket installieren, wenn keine besonderen Anpassungen erforderlich sind.

MySQL ist für Web-, Cloud- und SaaS-Anwendungen wie MongoDB verfügbar und läuft auf verschiedenen Plattformen wie Windows, macOS, Linux, Solaris und FreeBSD. Es kann auch auf Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Oracle Cloud und Amazon EC2 ausgeführt werden. Du kannst MySQL mit dem Paketmanager herunterladen und problemlos für viele Linux-Distributionen installieren. Anschließend musst du eventuell Optimierungs- und Sicherheitseinstellungen vornehmen.

Gewinner: Aufgrund der breiten Community-Basis und der einfachen Nutzung und Bereitstellung punktet MySQL gegenüber MongoDB.

Marktanteil und Popularität

MongoDB und MySQL sind beide große Namen in der Datenbankbranche. Es ist also an der Zeit, herauszufinden, welche von beiden beliebter ist und warum und wie hoch ihr Marktanteil auf der ganzen Welt ist.

MongoDB

MongoDB ist die beliebteste nicht-relationale Datenbank und wird auf dem gesamten Datenbankmarkt gut angenommen.

Laut Datanyze liegt MongoDB mit einem Marktanteil von 4,5 % auf Platz 7 der Datenbanken. Außerdem wird hervorgehoben, dass über 7.000 Unternehmen weltweit MongoDB nutzen.

Darstellung des Marktanteils von MongoDB durch Nennung verschiedener Werte für unterschiedliche Bereiche
MongoDB Marktanteil.

Der Grund für die Beliebtheit von MongoDB ist die Flexibilität und Skalierbarkeit einer Anwendung, die Entwickler/innen benötigen, um die wachsenden Anforderungen der Nutzer/innen zu erfüllen. Außerdem ermöglicht sie es den Nutzern, Daten zu manipulieren, einfach abzufragen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus hat MongoDB über 177k Repositories und 923k+ Commits auf GitHub.

MySQL

MySQL ist eine der beliebtesten Datenbanken der Welt. Sie wird als eigenständiges System verwendet oder mit anderen wie MongoDB, PostgreSQL usw. kombiniert.

Laut einem Bericht von Statista ist MySQL im Juni 2021 weltweit das zweitbeliebteste DBMS nach Oracle. Dafür gibt es viele Gründe: Es ist kostenlos, quelloffen und verfügt über großartige Funktionen. Es bietet Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit, die es für moderne Projekte geeignet machen. Außerdem ziehen die große Online-Community und die Benutzerfreundlichkeit viele Nutzer an.

Ein anderer Bericht zeigt, dass der Marktanteil von MySQL bei 46,83 % liegt, mit mehr als 144.000 aktiven Kunden.

Darstellung des Marktanteils von MySQL durch horizontale Nennung verschiedener Werte für unterschiedliche Bereiche
MySQL Marktanteil.

Darüber hinaus verfügt MySQL über 222k+ Repositories und über 7 Millionen Commits auf GitHub.

Gewinner: MySQL ist zweifelsohne die beliebtere der beiden.

MongoDB vs. MySQL: Wann sollte man sie verwenden?

MongoDB und MySQL haben beide ihre Vor- und Nachteile, Stärken und Schwächen. Deshalb sind sie in unterschiedlichen Fällen nützlich.

MongoDB

Diese Datenbank ist nützlich, wenn du eine höhere Datenverfügbarkeit sowie eine schnellere, automatische und schnelle Datenwiederherstellung haben möchtest. Da sie eine hervorragende Skalierbarkeit bietet, kannst du MongoDB in Betracht ziehen, wenn du eine Anwendung oder Webseite mit wachsenden Anforderungen entwickelst.

Für kleine Unternehmen, die noch keine Datenbank haben, kann ein Administrator das Beste aus MongoDB herausholen. Allerdings sollte dies keine Dauerlösung sein, wenn du Wachstum anstrebst. Auch wenn du die Kosten für die Schemamigration senken willst, kann MongoDB eine sinnvolle Option sein.

Außerdem kann MongoDB für dich geeignet sein, wenn du die meisten deiner Dienste in der Cloud betreibst. MongoDB verfügt über eine native Architektur mit Skalierbarkeitsfunktionen wie Sharding, um die von dir gewünschte horizontale Skalierung und geschäftliche Agilität zu erreichen.

MySQL

MySQL ist die bessere Wahl für ein Start-up in der Anfangsphase, das nicht sofort skalieren muss. Auch wenn du an einem Projekt arbeitest, das in der Zukunft nicht viel Skalierung benötigt, kannst du MySQL in Betracht ziehen. Außerdem lässt es sich leicht einrichten und warten.

Außerdem kannst du MySQL in Betracht ziehen, wenn du ein festes Schema mit strukturierten Daten haben möchtest, das du nicht mit der Zeit ändern musst. Auch wenn du ein begrenztes Budget hast und trotzdem eine hohe Leistung benötigst, ist MySQL die richtige Wahl.

Auch wenn du eine Finanzanwendung oder ein Projekt mit hohen Transaktionsraten entwickelst, ist MySQL eine gute Wahl. Seine Sicherheitsfunktionen sorgen außerdem dafür, dass deine Anwendung und deine Daten nicht in die falschen Hände geraten oder bei einem Cyberangriff gestohlen werden.

Der Gewinner: Da beide für verschiedene Arten von Unternehmen nützlich sind, gibt es hier keinen klaren Gewinner.

MongoDB vs. MySQL: Vorteile und Nachteile

Sieh dir die verschiedenen Vor- und Nachteile von MongoDB und MySQL an:

MongoDB

Die Vorteile von MongoDB sind:

  • Sie ist äußerst anpassungsfähig und flexibel, um sich an veränderte Geschäftsanforderungen und Situationen anzupassen.
  • Mühelose Skalierung nach oben oder unten
  • Ermöglicht Abfragen und Rückgabefelder innerhalb eines Dokuments
  • Unterstützt die Datenreplikation, damit du Kopien deiner Daten aufbewahren kannst und sie nicht verloren gehen
  • Ermöglicht die Speicherung verschiedener Dateitypen mit unterschiedlichen Größen, ohne dass dein Tech-Stack beeinträchtigt wird
  • Ermöglicht die Erstellung von Indizes zur Verbesserung der Suchleistung
  • Läuft auf mehreren Servern und bietet Datenduplizierung und Lastausgleich, so dass es auch bei einem Hardware-Ausfall funktioniert
  • Folgt dem BASE-Modell, um eine höhere Datenverfügbarkeit zu bieten
  • Einfach zu benutzen

Die Nachteile von MongoDB sind:

  • Das ACID-Modell ist im Vergleich zu anderen Datenbanksystemen nicht sehr stark
  • Bietet keine Option für Stored Procedures, was bedeutet, dass du deine Geschäftslogik nicht auf Datenbankebene implementieren kannst, anders als bei relationalen Datenbanken
  • Transaktionen können manchmal komplex oder unsicher sein
  • Eine etwas steile Lernkurve
  • Die Dokumentation ist schlecht strukturiert
  • Höherer Speicherverbrauch, keine Joins oder integrierte Analysen

MySQL

MySQL bietet die folgenden Vorteile:

  • Unterstützt mehrere Replikationsoptionen wie Main-Secondary, Main-Main, Scale-Out, Gruppenreplikation usw.
  • Einfach zu benutzen und zu installieren mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Außerdem kannst du die Software leicht erlernen und Fehler beheben, indem du verschiedene Quellen wie nützliche Bücher, Whitepaper und Blogs nutzt.
  • Kann große Datenmengen verwalten, von der Speicherung bis zur Durchführung von Operationen
  • Bietet weniger Overhead in Verbindung mit der Speicher-Engine
  • Ist sicherer und verwendet eine privilegienbasierte Authentifizierung
  • Bietet Funktionen wie globale Datenverteilung und Berichterstattung, die es für Anwendungen unterschiedlicher Form und Größe nützlich machen
  • Unterstützt eine Speicher-Engine, um häufig genutzte Tabellen zu finden

Die Nachteile der Verwendung von MySQL sind:

  • Keine Zwischenspeicherung von Stored Procedures
  • Transaktionen mit Systemkatalogen sind nicht ACID-konform
  • MySQL-Tabellen für Trigger oder Prozeduren sind meist vorgesperrt
  • Systemabstürze können den gesamten Systemkatalog beschädigen
  • Verlässt sich stark auf SQL
  • Unterstützt keine Python- oder Java-Integrationen

Gewinner: Es gibt keinen klaren Gewinner, da sowohl MySQL als auch MongoDB einige Vor- und Nachteile haben.

MongoDB vs. MySQL: Editionen und Preisgestaltung

Obwohl MongoDB und MySQL quelloffen und kostenlos sind, bieten sie auch kostenpflichtige Editionen an, die mehr Funktionen und Vorteile bieten.

MongoDB

MongoDB bietet verschiedene kostenlose und kostenpflichtige Versionen an. Du kannst die kostenlose Version für kleine Anwendungen nutzen, die in einer gemeinsamen Cloud bereitgestellt werden. Hier sind die drei Editionen:

  • MongoDB Community Server: Er ist kostenlos und läuft auf Windows, OS X und Linux.
  • MongoDB Enterprise Server: Er ist für die kommerzielle Nutzung gedacht.
  • MongoDB Atlas: Eine vollständig verwaltete On-Demand-Cloud-Datenbank, die auf GCP, Azure und AWS läuft.

Wenn du also unterschiedliche Anforderungen hast, kannst du eine Preisstufe wählen, die auf der Art der Cloud, den Sicherheitsstandards und dem Speicherplatz basiert. Es gibt drei Preispläne:

  • Shared: $0/Monat
  • Dediziert: Verfügbar für $57/Monat
  • Serverlos: Ab $0,30 pro Million Lesungen

MySQL

Neben der kostenlosen Version gibt es bei MySQL diese kommerziellen Pläne:

  • MySQL Standard Edition: Erhältlich ab $2.000/Jahr
  • MySQL Enterprise Edition: Erhältlich für $5000/Jahr
  • MySQL Cluster CGE: Erhältlich für $10.000/Jahr

Gewinner: Es ist ein Unentschieden, wenn man die Preise und Vorteile vergleicht.

MongoDB vs. MySQL: Wichtige Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Ein Venn-Diagramm, das die Überschneidung der Ähnlichkeiten zwischen MongoDB und MySQL zusammen mit ihrem Logo zeigt
Gemeinsamkeiten zwischen MongoDB und MySQL.

Die wichtigsten Gemeinsamkeiten zwischen MongoDB und MySQL sind folgende:

Ähnlichkeiten

MongoDB und MySQL haben beide:

  • Sind quelloffene und kostenlose Datenbanken.
  • Sie verwenden eine leistungsstarke Abfragesprache.
  • Unterstützen die Volltextsuche mit Hilfe der Phrasen- und Begriffssuche.
  • Bieten eine Indexsuche mit Hilfe der Phrasen- und Textsuche.
  • Haben eine starke Community-Unterstützung mit Tausenden von Fachleuten
  • Bietet Indexoptimierung
  • Bietet Datenreplikation durch Haupt- und Sekundärkonfiguration.

Unterschiede

Werfen wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen MongoDB und MySQL in einer übersichtlichen Tabelle:

Parameter MongoDB MySQL
Art der Datenbank Es handelt sich um ein quelloffenes, nicht-relationales (NoSQL) Datenbanksystem, das von MongoDB Inc. entwickelt wurde. Es handelt sich um ein quelloffenes, relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das von MySQL AB entwickelt wurde und sich derzeit im Besitz von Oracle befindet.
Struktur der Datenbank Es speichert Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten und Sammlungen. Das Schema kann variieren und ist leicht zu ändern Sie speichert Daten in einer tabellarischen Struktur mit Zeilen und Spalten.
Architektur Sie folgt der Nexus-Architektur mit höherer Flexibilität und Verfügbarkeit. Sie folgt der Client-Server-Architektur mit optimierter Speicherleistung und Multithreading.
Schema-Flexibilität Hochflexibles Schema, das einfache Designänderungen ohne Ausfallzeiten ermöglicht. Das Schema ist starr, so dass Änderungen nicht einfach möglich sind.
Abfragesprache MongoDB verwendet die MongoDB Query Language (MQL), die reichhaltige, ausdrucksstarke CRUD-Funktionen bietet. Sie verwendet SQL und holt Daten aus anderen Tabellen mithilfe der Join-Funktion.
Leistung und Geschwindigkeit T ist schneller als MySQL und ermöglicht schnelle Lese- und Schreibanfragen. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist es relativ langsamer als MongoDB, da es die Daten in einem Tabellenformat speichert.
Sicherheit Da es keine feste Struktur gibt, können Inkonsistenzen und Datensicherheitsprobleme auftreten. MySQL bietet eine bessere Sicherheit, da es definierte Datenstrukturen mit höherer Konsistenz hat.
Native Language Drivers MySQL bietet weniger Einschränkungen für Entwickler und unterstützt native MongoDB-Treiber und APIs wie die der verwendeten Programmiersprache. Für die Interaktion mit JSON gibt es aufgrund der verschiedenen SQL-Funktionsebenen nur begrenzte Möglichkeiten.
Skalierbarkeit Sie ist hoch skalierbar und bietet horizontale Skalierung durch Sharding. Die Skalierbarkeit ist begrenzt, und du hast die Möglichkeit, über Read Replicas oder vertikale Skalierung zu skalieren.
Transaktionsmodell MongoDB folgt dem BASE-Modell mit höherer Verfügbarkeit. Es folgt dem ACID-Modell mit mehr Konsistenz.
Benutzerfreundlichkeit Die Nutzung von MongoDB ist einfach und leicht. MySQL ist mit einer definierten, leicht verständlichen Struktur für jeden leichter zu bedienen.
Terminologien Sammlung, Feld, Dokument, Verknüpfung und eingebettetes Dokument Tabelle, Spalte, Zeile und Joins

Kann MongoDB MySQL ersetzen?

Die Antwort auf die obige Frage lautet: „Vielleicht!“

Während der Ersatz von MySQL durch MongoDB für bestimmte Anwendungsfälle und Situationen eine kluge Entscheidung sein kann, wird er für andere nicht funktionieren. Aufgrund der außergewöhnlichen Flexibilität, Skalierbarkeit und der vielen nützlichen Funktionen von MongoDB ist sie schneller.

Weltweit anerkannte Unternehmen wie eBay und Twitter nutzen diese Datenbank, um ihre Anforderungen an die Datenspeicherung und -verwaltung zu erfüllen. Du kannst also MySQL ersetzen, wenn du Probleme hast wie:

  • Große Daten; da MySQL Probleme bei der Verarbeitung großer Daten ohne richtiges Schema haben kann
  • Komplexe Daten, die du nicht in eine Datenbank formen kannst
  • Wenn du skalieren und die Datenpartitionierung vereinfachen willst
  • Ersetze MongoDB, wenn du große Daten mit geringem Geschäftswert hast und sie in einem Open-Source-Modell bereitstellst.

Wenn du jedoch eine sichere Anwendung wie eine Finanz- oder Bankanwendung erstellen willst, solltest du MySQL nicht durch MongoDB ersetzen. Auch wenn du Anwendungen für Marketing oder Analysen erstellen willst, ist MySQL besser geeignet.

Bei der Vielzahl von Datenbanken, die auf dem Markt erhältlich sind, läuft die Debatte oft auf MongoDB vs. MySQL hinaus... welche ist die richtige für dich? 🤔Click to Tweet

Zusammenfassung

MongoDB und MySQL haben unterschiedliche Architekturen und Funktionen, die für verschiedene Anwendungsfälle geeignet sind. Sie haben ihre Vor- und Nachteile, die erklären, welche Lösung für welchen Zweck geeignet ist.

Daher gibt es hier keine Einheitslösung für alle. In diesem Vergleich zwischen MongoDB und MySQL können wir nicht sagen, dass eine der beiden Datenbanken überlegen ist. Das liegt nicht daran, dass dieses Spiel unentschieden ausgegangen ist, sondern daran, dass sie für eine Vielzahl von Aufgaben geeignet sind.

Da Flexibilität und Skalierbarkeit starke Attribute von MongoDB sind, eignet sie sich für Anwendungen mit wechselnden Anforderungen und großem Wachstum. Die Stärken von MySQL sind dagegen Sicherheit und Konsistenz. Deshalb eignet sich MySQL besser für Anwendungen, die Transaktionen erfordern, für finanzbasierte Anwendungen usw. und für Anwendungen, die nicht so häufig geändert werden müssen.

Bevor du dich also für MongoDB oder MySQL entscheidest, solltest du deine Bedürfnisse und Prioritäten für dein Projekt ermitteln und dann diejenige wählen, die deinen Anforderungen besser entspricht.

Hast du eine Meinung zu MongoDB vs. MySQL? Lass es uns in den Kommentaren unten wissen!


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