{"id":51374,"date":"2022-06-15T12:25:55","date_gmt":"2022-06-15T11:25:55","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/de\/?p=51374&#038;preview=true&#038;preview_id=51374"},"modified":"2023-07-27T11:44:33","modified_gmt":"2023-07-27T10:44:33","slug":"mongodb-vs-postgresql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/mongodb-vs-postgresql\/","title":{"rendered":"MongoDB vs. PostgreSQL: 15 kritische Unterschiede"},"content":{"rendered":"<p>Wenn du ein neues Projekt beginnst, ist es f\u00fcr Entwickler\/innen oft schwierig, sich f\u00fcr einen Stack zu entscheiden. Die Wahl der richtigen Technologie zur L\u00f6sung eines Problems kann eine nervenaufreibende Erfahrung sein. <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/wordpress-datenbank\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Vor allem bei Datenbanken<\/a> kann es schwierig sein, sich zu entscheiden, vor allem wenn du dir nicht sicher bist, wie deine Daten verwendet werden sollen.<\/p>\n<p>Da Datenbanken ein grundlegendes Fundament der Softwareentwicklung sind und verschiedene Zwecke f\u00fcr Projekte aller Art und Gr\u00f6\u00dfe erf\u00fcllen, ist es hilfreich, die Bedeutung von Datenbanken zu verstehen, um eine geeignete Datenbankstruktur f\u00fcr deinen Stack auszuw\u00e4hlen.<\/p>\n<p>Dieser Artikel hilft dir bei der Auswahl der richtigen <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/open-source-database\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Open-Source-Datenbank<\/a>, indem er die Unterschiede zwischen zwei gro\u00dfartigen Datenbankmanagementsystemen untersucht: MongoDB und PostgreSQL.<\/p>\n<div><\/div><kinsta-auto-toc heading=\"Table of Contents\" exclude=\"last\" list-style=\"arrow\" selector=\"h2\" count-number=\"-1\"><\/kinsta-auto-toc>\n<h2>Was ist MongoDB?<\/h2>\n<figure id=\"attachment_123013\" aria-describedby=\"caption-attachment-123013\" style=\"width: 1999px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-123013 size-full\" src=\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/MongoDB-logo.png\" alt=\"Das MongoDB-Logo, das den Text neben einem aufrechten, gr\u00fcnen Blatt zeigt.\" width=\"1999\" height=\"539\"><figcaption id=\"caption-attachment-123013\" class=\"wp-caption-text\">MongoDB-Logo. (Bildquelle: <a href=\"https:\/\/mecdata.it\/en\/2021\/01\/spostare-un-database-mariadb-da-un-server-windows-ad-un-altro-server-windows\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Mecdata<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/mongodb-vs-mysql\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MongoDB ist eine plattform\u00fcbergreifende, nicht-relationale Open-Source-Datenbank<\/a>, die am 11. Februar 2009 ver\u00f6ffentlicht wurde. Sie ist daf\u00fcr bekannt, dass sie JSON-\u00e4hnliche Dokumente mit optionalen Schemata verwendet.<\/p>\n<p>MongoDB gilt als einer der <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/besten-cloud-speicherdienste\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">fortschrittlichsten Cloud-Datenbankdienste<\/a> auf dem Markt und bietet eine beispiellose Datenmobilit\u00e4t und -verteilung in Azure, AWS und <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/cloud-plattform-fuer-entwickler\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Google Cloud<\/a> sowie eine integrierte Automatisierung zur Optimierung von Arbeitslast und Ressourcen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem kannst du mit der Atlas CLI, der Benutzeroberfl\u00e4che oder einem <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/was-ist-laas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Ressourcenanbieter<\/a> in wenigen Minuten eine Cloud-Datenbank erstellen.<\/p>\n<p>Mit MongoDB Atlas kannst du deine Anwendung am Laufen halten, um mit dem steigenden Datenverkehr Schritt zu halten, wenn neue Funktionen in deine Pipeline aufgenommen werden. MongoDB Atlas bietet seinen Nutzern fortschrittliche <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/wordpress-datenbank-plugin\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Datenbankoptimierungstools<\/a>, damit du immer \u00fcber die Datenbankressourcen verf\u00fcgst, die du f\u00fcr die Weiterentwicklung deiner Anwendung brauchst.<\/p>\n\n<h3>Hauptmerkmale<\/h3>\n<p>Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von MongoDB, die sie zu einer der besten nicht-relationalen Datenbanken auf dem Markt machen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Leistungsberatung<\/strong>: Wenn sich deine Anwendungen weiterentwickeln, unterst\u00fctzt dich MongoDB mit den besten On-Demand-Schema-Design-Praktiken f\u00fcr h\u00f6chste Effizienz.<\/li>\n<li><strong>Multi-Cloud-Cluster<\/strong>: Mit MongoDB kannst du belastbare und leistungsstarke Anwendungen entwickeln, die zwei oder mehr Clouds gleichzeitig nutzen.<\/li>\n<li><strong>Lastausgleich<\/strong>: MongoDB erm\u00f6glicht eine kontrollierte Gleichzeitigkeit, um mehrere Client-Anfragen parallel zu anderen Servern zu bearbeiten. Dies kann dazu beitragen, die Last auf jedem Server zu verringern und gleichzeitig die Datenkonsistenz und Betriebszeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\n<p>MongoDB wird von Tausenden von Unternehmen weltweit zur Datenspeicherung oder als Datenbankdienst f\u00fcr ihre Anwendungen genutzt.<\/p>\n<p>MongoDB spielt eine zentrale Rolle bei:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Content Management<\/strong>: Mit MongoDB kannst du jede Art von Inhalt bereitstellen und speichern, jede Funktion konstruieren und jede Art von Daten in eine einzige Datenbank einflechten. MongoDB macht dich mit Standard-Hardware und produktiveren Teams erfolgreich, so dass dein Projekt nur 10 % der Kosten verursacht, w\u00e4hrend du alle Funktionen f\u00fcr die Erstellung von inhaltsreichen Anwendungen nutzen kannst.<\/li>\n<li><strong>Zahlungsverkehr<\/strong>: Wenn du ein neues Produkt f\u00fcr den Zahlungsverkehr entwickelst, wird die Datenagilit\u00e4t von MongoDB daf\u00fcr sorgen, dass das neue Produkt schnell auf den Markt kommt, ohne dass du dich um unn\u00f6tige Komplexit\u00e4t wie Datenfragmentierung k\u00fcmmern musst. Auch wenn du ein reifes Unternehmen f\u00fchrst, das <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/paypal-alternativen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">sein Zahlungssystem modernisieren<\/a> will, kannst du die Flexibilit\u00e4t von MongoDB nutzen, um es als konsolidierte operative Datenschicht zu verwenden.<\/li>\n<li><strong>Personalisierung<\/strong>: MongoDB erm\u00f6glicht es dir, die Erfahrungen von Millionen von Kunden in Echtzeit zu personalisieren, z. B. durch gezielte Angebote, angepasste Homepages und die Anmeldung bei sozialen Netzwerken. Du kannst sogar komplexe Abfragen direkt mit deinen Daten durchf\u00fchren, ohne dich um das Transformieren, Extrahieren und Laden k\u00fcmmern zu m\u00fcssen.<\/li>\n<li><strong>Mainframe-Offloading<\/strong>: Mit MongoDB kannst du Workloads ganz einfach vom Mainframe weg verlagern. Beim Mainframe-Offloading werden h\u00e4ufig genutzte Mainframe-Daten in eine auf MongoDB aufbauende operative Datenschicht (ODL) repliziert, auf die Operationen von konsumierenden Anwendungen umgelenkt werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Was ist PostgreSQL?<\/h2>\n<figure id=\"attachment_123014\" aria-describedby=\"caption-attachment-123014\" style=\"width: 1920px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-123014 size-full\" src=\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/PostgreSQL-logo.png\" alt=\"Das PostgreSQL-Logo, das den Text unter einem stilisierten blauen Elefanten zeigt, der in Schwarz und Wei\u00df umrandet ist.\" width=\"1920\" height=\"1080\"><figcaption id=\"caption-attachment-123014\" class=\"wp-caption-text\">PostgreSQL Logo. (Bildquelle: <a href=\"https:\/\/uberconf.com\/blog\/bruce_snyder\/2013\/06\/installing_postgresql_9_0_on_mac_os_x_10_6_8_via_macports\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Uberconf<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Trotz der Beliebtheit von NoSQL-Datenbanken sind relationale Datenbanken aufgrund ihrer Robustheit und ihrer starken Abfragef\u00e4higkeiten weiterhin f\u00fcr verschiedene Anwendungen relevant.<\/p>\n<p>Relationale Datenbanken eignen sich hervorragend f\u00fcr komplexe Abfragen und datenbasierte Berichte, wenn sich die Datenstruktur nicht h\u00e4ufig \u00e4ndert. Open-Source-Datenbanken wie PostgreSQL sind im Vergleich zu ihren lizenzierten Kollegen wie SQL Server und Oracle eine kosteng\u00fcnstige Alternative als stabile Produktionsdatenbank.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/was-ist-postgresql\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PostgreSQL ist ein \u00e4u\u00dferst stabiles Datenbankmanagementsystem<\/a>, das in \u00fcber 20 Jahren gemeinschaftlicher Entwicklung ein hohes Ma\u00df an Integrit\u00e4t, Ausfallsicherheit und Korrektheit erreicht hat. Du kannst PostgreSQL als prim\u00e4res Data Warehouse oder als Datenquelle f\u00fcr verschiedene mobile, geospatiale, analytische und Web-Anwendungen nutzen.<\/p>\n<p>PostgreSQL ist au\u00dferdem lizenzkostenfrei, so dass das Risiko eines \u00fcberm\u00e4\u00dfigen Einsatzes entf\u00e4llt. Die engagierte Gruppe von Enthusiasten und Mitwirkenden findet regelm\u00e4\u00dfig Bugs und L\u00f6sungen und tr\u00e4gt so zur allgemeinen Sicherheit des Datenbanksystems bei.<\/p>\n<h3>Hauptmerkmale<\/h3>\n<p>Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von PostgreSQL, die es zu einer der am h\u00e4ufigsten verwendeten Datenbanken machen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nicht-atomare Spalten<\/strong>: Eine der Haupteinschr\u00e4nkungen eines relationalen Modells ist, dass Spalten atomar sein m\u00fcssen. PostgreSQL kennt diese Einschr\u00e4nkung jedoch nicht und erlaubt Spalten mit Subwerten, auf die Abfragen leicht zugreifen k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Unterst\u00fctzung f\u00fcr JSON-Daten<\/strong>: Die F\u00e4higkeit, JSON abzufragen und zu speichern, erm\u00f6glicht es PostgreSQL, auch NoSQL-Workloads auszuf\u00fchren &#8211; zum Beispiel, wenn du eine Datenbank entwirfst, um Daten von mehreren Sensoren zu speichern, und du dir nicht sicher bist, welche spezifischen Spalten du brauchst, um alle Arten von Sensoren zu unterst\u00fctzen. In diesem Fall kannst du eine Tabelle so konstruieren, dass eine der Spalten JSON ist, um die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden oder unstrukturierten Daten zu speichern.<\/li>\n<li><strong>Fensterfunktionen<\/strong>: Die Fensterfunktionen von PostgreSQL spielen eine wichtige Rolle und machen sie zu einem Favoriten f\u00fcr Analyseanwendungen. Mit Window-Funktionen kannst du Funktionen ausf\u00fchren, die sich \u00fcber mehrere Zeilen erstrecken und die gleiche Anzahl von Zeilen zur\u00fcckgeben. Fensterfunktionen unterscheiden sich von Aggregatfunktionen in dem Sinne, dass Aggregatfunktionen nach der Aggregation nur eine einzige Zeile zur\u00fcckgeben k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\n<p>Hier sind ein paar Anwendungsf\u00e4lle, in denen PostgreSQL n\u00fctzlich ist:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>F\u00f6derierte Hub-Datenbank<\/strong>: Die JSON-Unterst\u00fctzung und die Wrapper f\u00fcr Fremddaten erm\u00f6glichen es PostgreSQL, sich mit anderen Datenspeichern zu verbinden &#8211; einschlie\u00dflich NoSQL-Typen &#8211; und als f\u00f6derierter Knotenpunkt f\u00fcr polyglotte Datenbanksysteme zu dienen.<\/li>\n<li><strong>Wissenschaftliche Daten<\/strong>: Wissenschaftliche und Forschungsprojekte k\u00f6nnen Terabytes an Daten erzeugen, die m\u00f6glichst effizient und nutzbringend verwaltet werden m\u00fcssen. PostgreSQL bietet eine wunderbare SQL-Engine mit robusten analytischen F\u00e4higkeiten, die die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen kinderleicht machen.<\/li>\n<li><strong>Fertigung<\/strong>: Zahlreiche Industrieunternehmen von Weltrang nutzen PostgreSQL als Speicher-Backend, um Innovationen zu beschleunigen und <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/kundenbindung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">das Wachstum durch kundenorientierte Prozesse voranzutreiben<\/a> und die Leistung der Lieferkette zu optimieren.<\/li>\n<li><strong>LAPP Open-Source Stack<\/strong>: PostgreSQL kann dynamische Anwendungen und Webseiten als Teil einer robusten Alternative zum LAMP-Stack ausf\u00fchren. LAPP steht f\u00fcr Linux, Apache, PostgreSQL, Python, PHP und Perl.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>MongoDB vs. PostgreSQL: Kopf-an-Kopf-Vergleich<\/h2>\n<p>Die eigentliche Frage ist nicht MongoDB vs. PostgreSQL, sondern vielmehr die beste Dokumentendatenbank vs. die beste relationale Datenbank.<\/p>\n<p>Oft haben die Projektleiter zu Beginn eines Entwicklungsprojekts ein gutes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr den Anwendungsfall, sind sich aber nicht im Klaren dar\u00fcber, welche spezifischen Anwendungsfunktionen ihre Nutzer und ihr Unternehmen ben\u00f6tigen. Am Ende m\u00fcssen sie sich auf eine Entscheidung festlegen und hoffen, dass sie die beste L\u00f6sung ist.<\/p>\n<p>Im n\u00e4chsten Abschnitt erl\u00e4utern wir die Unterschiede zwischen MongoDB und PostgreSQL, damit du die Entscheidung leichter treffen kannst. Unsere Informationen basieren auf Schl\u00fcsselfaktoren wie Architektur, ACID-Konformit\u00e4t, Erweiterbarkeit, Replikation, Sicherheit und Support, um nur einige zu nennen.<\/p>\n<p>Lass uns eintauchen!<\/p>\n<h3>ACID-Konformit\u00e4t<\/h3>\n<p>Eine der wichtigsten Eigenschaften von relationalen Datenbanken, die das Schreiben von Anwendungen vereinfachen, sind ACID-Transaktionen. Was die Isolationsebenen innerhalb von Datenbanktransaktionen angeht, so verwendet PostgreSQL standardm\u00e4\u00dfig die Isolationsebene &#8222;Read Committed&#8220;. PostgreSQL erm\u00f6glicht es den Nutzern auch, die Read-Committed-Isolation-Level bis hin zur Serializable-Isolation-Level einzustellen.<\/p>\n<p>Wichtig dabei ist, dass Transaktionen es erm\u00f6glichen, verschiedene \u00c4nderungen an einer Datenbank in einer Gruppe vorzunehmen oder r\u00fcckg\u00e4ngig zu machen. In einer relationalen Datenbank w\u00fcrden die Daten daher in unabh\u00e4ngigen Eltern-Kind-Tabellen in einem tabellarischen Schema modelliert werden.<\/p>\n<p>Im Vergleich dazu haben es Dokumentendatenbanken leichter, Transaktionen auszuf\u00fchren, weil sie die Daten in einem Dokument zusammenfassen und da das Lesen und Schreiben ein atomarer Vorgang ist, ist keine Transaktion f\u00fcr mehrere Dokumente erforderlich.<\/p>\n<p>MongoDB unterst\u00fctzt eine vollst\u00e4ndige Isolierung, w\u00e4hrend ein Dokument aktualisiert wird. Bei Fehlern wird der Aktualisierungsvorgang zur\u00fcckgesetzt, sodass die \u00c4nderung r\u00fcckg\u00e4ngig gemacht wird und die Clients eine konsistente Ansicht des Dokuments erhalten.<\/p>\n<p>MongoDB unterst\u00fctzt auch Datenbanktransaktionen \u00fcber mehrere Dokumente hinweg, so dass zusammengeh\u00f6rige \u00c4nderungen als Gruppe zur\u00fcckgesetzt oder best\u00e4tigt werden k\u00f6nnen. Dank der F\u00e4higkeit zu dokumenten\u00fcbergreifenden Transaktionen ist MongoDB eine der wenigen Datenbanken, die die Flexibilit\u00e4t, Geschwindigkeit und Leistungsf\u00e4higkeit des Dokumentenmodells mit den ACID-Garantien herk\u00f6mmlicher Datenbanken verbindet.<\/p>\n<h3>Architektur\/Dokumentenmodell<\/h3>\n<p>Das Dokumentenmodell von MongoDB erm\u00f6glicht eine nat\u00fcrliche Zuordnung von Benutzern zu Objekten innerhalb des Anwendungscodes, wodurch es f\u00fcr <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/was-ist-ein-full-stack-entwickler\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Full-Stack-Entwickler<\/a> einfacher zu erlernen und zu nutzen ist. Dokumente bieten dir die M\u00f6glichkeit, hierarchische Beziehungen darzustellen, um Arrays und andere komplexere Strukturen einfach zu speichern.<\/p>\n<p>Durch die Speicherung von Daten in Feldern wie verschachtelten Unterdokumenten und Arrays k\u00f6nnen zusammengeh\u00f6rige Informationen in JSON-Dokumenten f\u00fcr einen schnellen Abfragezugriff \u00fcber die <a href=\"https:\/\/docs.mongodb.com\/manual\/tutorial\/query-documents\/?_ga=2.130438031.1290848558.1648275110-1418576625.1643962152\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MongoDB-Abfragesprache<\/a> zusammen gespeichert werden.<\/p>\n<p>Mit MongoDB kannst du Daten als Dokumente in einer bin\u00e4ren Darstellung speichern, die als bin\u00e4res JSON (BSON) bekannt ist. Die Felder k\u00f6nnen sich je nach Dokument unterscheiden. Daher ist es nicht n\u00f6tig, dem System die Struktur der Dokumente mitzuteilen &#8211; Dokumente sind selbstbeschreibend.<\/p>\n<p>Wenn du ein neues Feld zu einem Dokument hinzuf\u00fcgen m\u00f6chtest, kann dieses Feld generiert werden, ohne dass sich dies auf andere Dokumente in der Sammlung auswirkt oder ein ORM oder ein zentraler Systemkatalog aktualisiert werden muss.<\/p>\n<p>MongoDB bietet dir auch die M\u00f6glichkeit der Schema-Validierung, um Data Governance-Kontrollen f\u00fcr jede Sammlung durchzusetzen. Diese Flexibilit\u00e4t ist praktisch, wenn du Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenstellst oder \u00c4nderungen an Dokumenten im Laufe der Zeit ber\u00fccksichtigst, vor allem, wenn die neue Anwendungsfunktionalit\u00e4t konsequent eingesetzt wird.<\/p>\n<p>PostgreSQL verf\u00fcgt \u00fcber ein Client-Server-Architekturmodell, das aus den folgenden zwei Prozessen besteht:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Client-seitiger Prozess<\/strong>: Dies sind die Anwendungen, mit denen die Benutzer mit der Datenbank interagieren. In der Regel haben sie eine einfache Benutzeroberfl\u00e4che und kommunizieren \u00fcber APIs zwischen dem Benutzer und der Datenbank.<\/li>\n<li><strong>Serverseitiger Prozess<\/strong>: Dies ist die &#8222;Postgres&#8220;-Anwendung, die sich um Operationen, Verbindungen, dynamische und statische Werte k\u00fcmmert. Eine laufende PostgreSQL-Site wird von einem Postmaster verwaltet, einem zentralen koordinierenden Prozess. Der Postmaster-Daemon ist verantwortlich f\u00fcr:\n<ul>\n<li>Durchf\u00fchren der Wiederherstellung<\/li>\n<li>Initialisierung des Servers<\/li>\n<li>Herunterfahren des Servers<\/li>\n<li>Ausf\u00fchren von Hintergrundprozessen<\/li>\n<li>Verbindungsanfragen von neuen Clients verwalten<\/li>\n<\/ul>\n<p>.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Erweiterbarkeit<\/h3>\n<p>Erweiterbarkeit ist einfach die Eigenschaft, dass sie so konzipiert ist, dass neue F\u00e4higkeiten oder Funktionalit\u00e4ten hinzugef\u00fcgt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>PostgreSQL unterst\u00fctzt die Erweiterbarkeit auf verschiedene Arten, einschlie\u00dflich gespeicherter Funktionen und Prozeduren. Was PostgreSQL umfangreich macht, sind seine kataloggesteuerten Operationen.<\/p>\n<p>Relationale Datenbanken speichern Informationen \u00fcber Tabellen, Datenbanken, Spalten usw. oft in Systemkatalogen. Diese &#8222;Datenverzeichnisse&#8220; erscheinen dem Benutzer als Tabellen, aber sie enthalten auch Informationen, die intern vom Datenbanksystem gespeichert werden.<\/p>\n<p>PostgreSQL speichert die Informationen \u00fcber die Spalten und Tabellen zusammen mit den Informationen \u00fcber die vorhandenen Datentypen, Funktionen und Zugriffsmethoden.<\/p>\n<p>Das ist noch nicht alles: PostgreSQL kann auch vom Benutzer geschriebenen Code durch dynamisches Laden in sich selbst einbinden. Oft ben\u00f6tigen die Benutzer bestimmte Funktionen, die \u00fcber gemeinsam genutzte Bibliotheken implementiert werden k\u00f6nnen. Die Benutzer k\u00f6nnen einfach die Codedatei angeben und PostgreSQL l\u00e4dt sie nach Bedarf.<\/p>\n<p>Andererseits ist MongoDB inzwischen erweiterbar, so dass die Nutzer\/innen eigene Funktionen erstellen und innerhalb des Frameworks verwenden k\u00f6nnen. Das entspricht den benutzerdefinierten Funktionen (UDF), mit denen Nutzer von relationalen Datenbanken (wie PostgreSQL) SQL-Anweisungen erweitern k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem unterst\u00fctzen sowohl PostgreSQL als auch MongoDB verschiedene Erweiterungen und Plugins <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/adminer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">wie Adminer<\/a> f\u00fcr die Datenbankverwaltung.<\/p>\n<h3>Kollaboration und Agilit\u00e4t<\/h3>\n<p>MongoDB hat ein Dokumentenmodell, das die Zusammenarbeit und Entwicklung einfacher und schneller macht. MongoDB verwendet im Wesentlichen JSON oder BSON, um seine Daten als Dokumente zu speichern.<\/p>\n<p>BSON enth\u00e4lt mehrere Datentypen, die in JSON-Daten nicht vorkommen, wie <code>DateTime<\/code>, <code>long<\/code>, <code>int<\/code> und <code>byte<\/code> array, die eine effizientere Datenverarbeitung erm\u00f6glichen, da sie spezifischer auf den Datentyp abgestimmt sind, anstatt alles wie ein universeller &#8222;Zahlentyp&#8220; zu behandeln. Abfragen werden schneller ausgef\u00fchrt, da sie in einem Serialisierungsformat vorliegen, das JSON-\u00e4hnliche Dokumente effektiv archiviert.<\/p>\n<p>BSON \u00fcberspringt die Schl\u00fcssel, die f\u00fcr die Abfrage nicht n\u00fctzlich sind, und erm\u00f6glicht so ein schnelleres Abrufen der Daten. Ein Nutzer kann die Struktur des Dokuments weiter definieren und es weiterentwickeln, indem er neue Felder einf\u00fchrt, Daten \u00fcberarbeitet oder es nach eigenem Ermessen weiterentwickelt.<\/p>\n<p>Diese Flexibilit\u00e4t ist ein enormer Vorteil f\u00fcr MongoDB, da sie dazu beitr\u00e4gt, Verz\u00f6gerungen zu vermeiden, die dadurch entstehen, dass der Administrator aufgefordert wird, die Anweisungen der Datendefinitionssprache umzustrukturieren und dann mit der Neuerstellung oder dem Neuladen einer Datenbank von vorne zu beginnen.<\/p>\n<p>MongoDB erleichtert auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern oder Teams, so dass keine Zwischenschaltung oder komplizierte Kommunikation zwischen den Teams erforderlich ist.<\/p>\n<p>F\u00fcr die Zusammenarbeit bietet PostgreSQL Berechtigungen auf Benutzerebene, Rollenvererbung und Berechtigungen auf Tabellenebene. Du kannst Benutzer verwalten und ihnen Lese- und Schreibrechte erteilen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem kannst du mit der Auditing-Option die Datenzugriffsaktivit\u00e4ten verschiedener Gruppen oder Benutzer\/innen \u00fcberpr\u00fcfen, was eine zus\u00e4tzliche Sicherheitsebene darstellt. PostgreSQL ist jedoch nicht so schnell wie MongoDB, da es eine relationale Datenbank ist, die Daten in Zeilen und Spalten speichert.<\/p>\n<h3>Unterst\u00fctzung von Fremdschl\u00fcsseln<\/h3>\n<p>Eine wichtige Eigenschaft, die MongoDB von PostgreSQL unterscheidet, ist die Art und Weise, wie die Daten gespeichert werden.<\/p>\n<p>Da es sich um eine nicht-relationale Datenbank handelt, verwendet MongoDB Sammlungen anstelle von Tabellen. Ein Fremdschl\u00fcssel ist einfach eine Gruppe von Attributen in einer Tabelle, die auf den Prim\u00e4rschl\u00fcssel einer anderen Tabelle verweist. Der Fremdschl\u00fcssel verbindet diese beiden Tabellen miteinander.<\/p>\n<p>Da es in MongoDB keine Tabellen gibt, gibt es in MongoDB auch keine Fremdschl\u00fcssel und somit auch keine Fremdschl\u00fcssel-Beschr\u00e4nkungen. Allerdings gibt es in MongoDB einen DBRef-Standard, mit dem die Erstellung der Referenzen standardisiert wird.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/postgresql-vs-sql-server\/#main-features\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PostgreSQL hingegen unterst\u00fctzt Fremdschl\u00fcssel<\/a>, da es SQL-kompatibel ist. Durch die Aktivierung von Fremdschl\u00fcssel-Beschr\u00e4nkungen kann PostgreSQL das Einf\u00fcgen von ung\u00fcltigen Daten in Fremdschl\u00fcsselspalten verhindern.<\/p>\n<h3>Partitionierung und Sharding<\/h3>\n<p>Beim Partitionieren und Sharding geht es im Wesentlichen darum, gro\u00dfe Datens\u00e4tze in kleinere Teilmengen aufzuteilen. Sharding bedeutet, dass die Daten auf mehreren Computern gespeichert werden, w\u00e4hrend Partitioning diese Daten in einer einzigen Datenbankinstanz zusammenfasst.<\/p>\n<p>MongoDB ist skalierbar, weil es die Daten auf mehrere Instanzen innerhalb des Clusters aufteilt. Die Dokumente werden nicht in Teile aufgeteilt, da sie unabh\u00e4ngige Einheiten sind, was es einfacher macht, sie auf verschiedene Server zu verteilen, w\u00e4hrend die Daten lokal erhalten bleiben.<\/p>\n<p>\u00dcber den Cloud-Dienst MongoDB Atlas k\u00f6nnen die Daten problemlos \u00fcber verschiedene Regionen verteilt werden. Du kannst auch w\u00e4hlen, ob du sie st\u00e4ndig in bestimmten Regionen oder in globalen Regionen speichern willst, um eine geringere Latenz zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<p>Seit Version 5.0 verf\u00fcgt MongoDB \u00fcber eine &#8222;Live&#8220;-Resharding-Funktion, die dir viel Zeit spart, da du nur eine Richtlinie festlegen musst. Die Datenbank kann die Daten automatisch umverteilen, wenn es soweit ist.<\/p>\n<p>Fr\u00fcher konnte man das tun, ohne das System herunterzufahren, aber der Prozess war kompliziert und riskant. W\u00e4hrend MongoDB eine Zeit lang \u00fcber eine globale Geopartitionierung verf\u00fcgte, wuchsen die Daten in den verschiedenen L\u00e4ndern unterschiedlich schnell. Live Resharding k\u00f6nnte f\u00fcr Daten, die innerhalb eines Landes lokal bleiben m\u00fcssen, von Vorteil sein.<\/p>\n<p>PostgreSQL hingegen unterst\u00fctzt die deklarative Partitionierung, d. h. eine M\u00f6glichkeit, die Aufteilung einer Tabelle in Partitionen festzulegen. Die Tabelle, die aufgeteilt wird, wird partitionierte Tabelle genannt, die Spezifikation besteht aus der Partitionierungsmethode und die Liste der zu verwendenden Spalten oder Ausdr\u00fccke wird Partitionsschl\u00fcssel genannt.<\/p>\n<p>Du kannst die Partitionierung \u00fcber einen Bereich implementieren, wobei die Tabelle durch Bereiche partitioniert werden kann, die durch eine Schl\u00fcsselspalte oder eine Reihe von Spalten definiert sind, ohne dass sich die den verschiedenen Partitionen zugewiesenen Wertebereiche \u00fcberschneiden.<\/p>\n<p>Du kannst auch eine Listenpartitionierung implementieren, bei der die Tabelle nach den angegebenen Schl\u00fcsselwerten partitioniert wird.<\/p>\n<h3>Replikation<\/h3>\n<p>Bei der Replikation wird eine Kopie desselben Datensatzes auf mehr als einem Server erstellt. Sie erm\u00f6glicht es Datenbankadministratoren, eine hohe Datenredundanz und eine hohe Verf\u00fcgbarkeit der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<p>Bei MongoDB wird dies durch die Verwendung eines &#8222;Replikatsets&#8220; erreicht &#8211; ein synchronisierter Cluster, der aus drei oder mehr Servern besteht, zwischen denen die Daten st\u00e4ndig repliziert werden. Dies bietet Redundanz und Schutz vor Ausfallzeiten, die bei einer geplanten Wartungspause oder einem Systemausfall auftreten k\u00f6nnen, und erh\u00f6ht so die Fehlertoleranz der Datenbank.<\/p>\n<p>Replikats\u00e4tze k\u00f6nnen auch \u00fcber verschiedene Rechenzentren hinweg implementiert werden, da sie bei regionalen Ausf\u00e4llen sehr n\u00fctzlich sind. Dies ist mit MongoDB Atlas m\u00f6glich, der den Aufbau und die Konfiguration dieser Cluster vereinfacht und beschleunigt.<\/p>\n<p>PostgreSQL bietet eine Prim\u00e4r-Sekund\u00e4r-Replikation. Write-ahead Logs erm\u00f6glichen es, die \u00c4nderungen mit den Replikationsknoten zu teilen, wodurch eine asynchrone Replikation m\u00f6glich wird. Andere Replikationsarten sind die logische Replikation, die Streaming-Replikation und die physische Replikation.<\/p>\n<h3>Indizes<\/h3>\n<p>Indizes sind Objekte oder Strukturen, die es uns erm\u00f6glichen, bestimmte Zeilen oder Daten schneller abzurufen.<\/p>\n<p>PostgreSQL bietet eine Reihe einzigartiger Indextypen, um jede Abfrage effizient bearbeiten zu k\u00f6nnen. Zu den Indexierungstechniken geh\u00f6ren B-B\u00e4ume, Mehrspaltenindizes und Ausdr\u00fccke. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen in PostgreSQL auch partielle und erweiterte Indexierungstechniken wie GiST, KNN Gist, SP-Gist, GIN, BRIN, abdeckende Indizes und Bloomfilter implementiert werden.<\/p>\n<p>MongoDB hingegen erm\u00f6glicht es dir, Daten in jeder Struktur zu speichern, auf die durch Indizierung schnell zugegriffen werden kann, egal wie tief sie in Arrays oder Unterdokumenten verschachtelt sind.<\/p>\n<h3>Sprache und Syntax<\/h3>\n<p>Sowohl MongoDB als auch PostgreSQL unterst\u00fctzen eine Vielzahl von Sprachen.<\/p>\n<p>MongoDB bietet Treiberunterst\u00fctzung f\u00fcr einige der besten Datenbanksprachen wie <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/python-tutorials\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Python<\/a>, R, Java, Scala, C, C++, C#, Node.js und viele mehr. Diese MongoDB-Bibliotheken und -Treiber unterst\u00fctzen alle Funktionen von MongoDB und sorgen f\u00fcr hohe Leistung und Skalierbarkeit in allen Anwendungen.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/postgresql-vs-mysql\/#languages-supported\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PostgreSQL unterst\u00fctzt mehrere prozedurale Sprachen<\/a> mit einer Basisdistribution wie PL\/pgSQL, PL\/Python, PL\/Perl und PL\/Tcl sowie andere Sprachen, die au\u00dferhalb der PostgreSQL-Kerndistribution entwickelt und gepflegt werden, wie PL\/Java, PL\/PHP und PL\/Ruby.<\/p>\n<h3>Normalisierung<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Database_normalization\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Normalisierung<\/a> ist der Prozess der Strukturierung einer relationalen Datenbank, um Datenredundanz zu reduzieren, Anomalien bei der Daten\u00e4nderung zu minimieren und die Datenintegrit\u00e4t zu verbessern.<\/p>\n<p>MongoDB kann sowohl mit normalisierten als auch mit denormalisierten Datenmodellen (auch als eingebettete Modelle bekannt) umgehen.<\/p>\n<p>Eingebettete Modelle erm\u00f6glichen es Anwendungen, zusammenh\u00e4ngende Informationen im selben Datenbankdatensatz zu speichern, was zu einer besseren Leistung bei Lesevorg\u00e4ngen f\u00fchrt und die M\u00f6glichkeit bietet, zusammenh\u00e4ngende Daten in einem einzigen Datenbankvorgang abzurufen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem kannst du zusammenh\u00e4ngende Daten in einer einzigen atomaren Schreiboperation aktualisieren, w\u00e4hrend Anwendungen weniger Abfragen stellen m\u00fcssen, um gemeinsame Operationen durchzuf\u00fchren. Dokumente in MongoDB f\u00fcr das eingebettete Datenmodell m\u00fcssen kleiner sein als die maximale BSON-Dokumentgr\u00f6\u00dfe (16 MB).<\/p>\n<p>Normalisierte Datenmodelle beschreiben Beziehungen durch Referenzen zwischen Dokumenten. Dies ist vorteilhaft, wenn die Einbettung zu Datenduplikaten f\u00fchren kann, die Vorteile bei der Leseleistung aber nicht ausreichen, um die Auswirkungen der Duplikate zu \u00fcberwiegen.<\/p>\n<p>Allerdings verursacht der Denormalisierungsprozess in der Regel einen hohen Speicherverbrauch, wenn zuvor normalisierte Daten in einer Datenbank gruppiert werden, um die Leistung zu erh\u00f6hen.<\/p>\n<p>PostgreSQL-Schemas haben eine identifizierte Beziehung. Die Struktur kann mit einer 1:1, 1:many oder many:1 Beziehung identifiziert werden. Die Normalisierung von Daten kann sehr vorteilhaft sein, da sie redundante Kopien von Daten beseitigt und damit auch die Integrit\u00e4t gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n<h3>Leistung<\/h3>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/application-performance-monitoring\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Bewertung der Leistung<\/a> von zwei verschiedenen Datenbanksystemen ist eine Herausforderung, da sowohl MongoDB als auch PostgreSQL die Daten auf unterschiedliche Weise speichern und abrufen.<\/p>\n<p>MongoDB wurde f\u00fcr die horizontale Skalierung entwickelt, da es seine Leistung oft mit zus\u00e4tzlichen Maschinen kombiniert und nicht auf die Rechenleistung angewiesen ist. Sie ist in der Lage, riesige Anwendungen zu betreiben, unabh\u00e4ngig von der Gr\u00f6\u00dfe der Daten oder der Anzahl der Nutzer.<\/p>\n<p>MongoDB eignet sich auch f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle, die eine schnelle Ausf\u00fchrung von Abfragen erfordern und eine gro\u00dfe Datenmenge verarbeiten k\u00f6nnen. Sie kann insgesamt Hunderte von Maschinen umfassen.<\/p>\n<p>Seit MongoDB 4.4 sorgen Abfragen, die gegen Replikats\u00e4tze ausgef\u00fchrt werden, f\u00fcr eine verbesserte und vorhersehbare Leistung durch &#8222;abgesicherte&#8220; Lesevorg\u00e4nge. Diese Lesevorg\u00e4nge werden an mehrere Knoten innerhalb des Replikatsets gerichtet, bis der schnellste Knoten antwortet.<\/p>\n<p>PostgreSQL ist zwar nicht so schnell wie MongoDB, was die reine Einf\u00fcgegeschwindigkeit angeht, aber daf\u00fcr \u00fcbertrifft es die ACID-Konformit\u00e4t. Transaktionen werden sicher und zuverl\u00e4ssig verarbeitet, so dass eine ganze Transaktion fehlschlagen kann, anstatt einen teilweise erfolgreichen Schreibvorgang auszuf\u00fchren.<\/p>\n<p>MongoDB hat erst vor kurzem (mit Version 4) damit begonnen, ACID-Transaktionen \u00e4hnlich wie SQL-Datenbanken zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<p>Im Gegensatz zu MongoDB ist PostgreSQL auf eine Skalierungsstrategie (vertikale Skalierung) f\u00fcr Datenvolumen und Schreibvorg\u00e4nge angewiesen. Dazu werden einem bestehenden Datenbankknoten weitere Hardware-Ressourcen wie Festplatten, CPUs und Speicher hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n<p>PostgreSQL hat jedoch einige Anstrengungen zur Leistungsoptimierung unternommen, z. B. einen ausgereiften Query Planner, <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/tailwind-jit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Just-in-Time-Kompilierung (JIT)<\/a> von Ausdr\u00fccken, Tabellenpartitionierung und Parallelisierung von Leseabfragen.<\/p>\n<h3>Preis<\/h3>\n<p>PostgreSQL ist v\u00f6llig kostenlos und quelloffen. Daher kann jeder seine Funktionen nutzen und bei Bedarf problemlos \u00c4nderungen am Code vornehmen.<\/p>\n<p>MongoDB ist ebenfalls ein Open-Source-Tool. Allerdings gibt es f\u00fcr MongoDB auch andere Optionen wie Enterprise und Atlas (f\u00fcr die Cloud), die unterschiedliche Preise haben. F\u00fcr die MongoDB Enterprise Edition wird ein On-Premise-Preismodell angeboten.<\/p>\n<p>Mongo RealmDB steht allen Atlas-Nutzern kostenlos zur Evaluierung und leichten Nutzung zur Verf\u00fcgung und erm\u00f6glicht es Entwicklern, mobile Anwendungen zu erstellen und zu ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n<figure id=\"attachment_123015\" aria-describedby=\"caption-attachment-123015\" style=\"width: 1542px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-123015 size-full\" src=\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/MongoDB-Realm-Pricing.png\" alt=\"Die Preisoptionen f\u00fcr MongoDB Realm f\u00fcr Compute, Sync, Request und Transfer sind in einem Tabellenformat aufgelistet.\" width=\"1542\" height=\"372\"><figcaption id=\"caption-attachment-123015\" class=\"wp-caption-text\">Preisoptionen f\u00fcr Mongo RealmDB. (Bildquelle: <a href=\"https:\/\/www.mongodb.com\/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MongoDB Pricing<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Auch bei der Datenmigration kann es zu einem Mehraufwand kommen; dies ist jedoch unabh\u00e4ngig von der Datenbank, die du in deinem System implementiert hast, Standard.<\/p>\n<h3>Abfrageverarbeitung<\/h3>\n<p>PostgreSQL verwendet das relationale Datenbankmodell, bei dem die Daten in Tabellen gespeichert werden und die strukturierte Abfragesprache (SQL) f\u00fcr den Datenbankzugriff verwendet wird. SQL-Befehle k\u00f6nnen mit dem PostgreSQL-Terminal <strong>psql<\/strong> eingegeben werden. PostgreSQL verf\u00fcgt \u00fcber eine Large-Object-Funktion, die einen Stream-\u00e4hnlichen Zugriff auf Benutzerdaten erm\u00f6glicht, die in einer speziellen Large-Object-Struktur gespeichert sind.<\/p>\n<p>Bevor die Daten hinzugef\u00fcgt werden, muss das Datenbankschema erstellt werden, um ein klares Verst\u00e4ndnis der Datenbeziehungen zu erhalten, damit die Abfragen bearbeitet werden k\u00f6nnen. Zusammenh\u00e4ngende Informationen k\u00f6nnen in separaten Tabellen in der Datenbank gespeichert werden. Auf diese kann \u00fcber Fremdschl\u00fcssel und Joins zugegriffen werden.<\/p>\n<p>Es kann schwierig sein, die Struktur der Datenbank anzupassen, sobald sie geladen ist. Es braucht mehrere Teams in der Entwicklung, im Betrieb und den Datenbankadministrator, um die \u00c4nderungen an der Struktur sorgf\u00e4ltig zu koordinieren.<\/p>\n<p>Auf der anderen Seite muss die Datenstruktur von MongoDB nicht im Voraus geplant werden, da sie im Wesentlichen mit unstrukturierten Daten arbeitet. Die Datenstruktur l\u00e4sst sich auch viel einfacher anpassen.<\/p>\n<p>Die Entwickler k\u00f6nnen ausw\u00e4hlen, was f\u00fcr die Anwendung wichtig ist, und die erforderlichen \u00c4nderungen vornehmen. MongoDB verwendet MQL, mit dem man mit Dokumenten in MongoDB arbeiten und Daten herausnehmen kann, w\u00e4hrend man gleichzeitig die Flexibilit\u00e4t und Leistungsf\u00e4higkeit von SQL hat.<\/p>\n<p>MongoDB verarbeitet Daten als JSON-Dokumente. Du kannst auch nach den Feldern innerhalb des JSON-Dokuments fragen. MongoDB ist also sehr n\u00fctzlich, wenn du Dokumente in einem flexiblen Datenfeld speichern willst.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend PostgreSQL die Funktion <code>GROUP_BY<\/code> verwendet, um Aggregatabfragen zu verarbeiten und auszuf\u00fchren, verwendet MongoDB in der Regel Aggregationspipelines, um seine Abfragen zu verarbeiten.<\/p>\n<p>Ein gro\u00dfer Nachteil von MongoDB ist jedoch, dass du Tabellen nicht einfach verbinden kannst. In PostgreSQL ist das mit einer JOIN-Anweisung ganz einfach.<\/p>\n<p>MongoDB hat versucht, dieses Problem zu l\u00f6sen, indem es mehrdimensionale Datentypen eingef\u00fchrt hat, mit denen du einen Dokumentenspeicher in einen anderen einbetten kannst. Das ist jedoch un\u00fcbersichtlich und nicht so elegant wie die einfache <code>join<\/code> Funktion, die PostgreSQL integriert hat.<\/p>\n<h3>Sicherheit<\/h3>\n<p>Wenn <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/wordpress-sicherheit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">es um die Sicherheit geht<\/a>, \u00fcbertrumpft PostgreSQL MongoDB. Die strengen Regeln f\u00fcr die Struktur der Datenbank machen PostgreSQL zu einer sehr sicheren Datenbank, so dass sie zuverl\u00e4ssig f\u00fcr Bankensysteme verwendet werden kann.<\/p>\n<p>PostgreSQL bietet eine Vielzahl von Authentifizierungsmethoden, darunter ein Pluggable Authentication Module (PAM) und das Lightweight Directory Access Protocol (LDAP), die die Angriffsfl\u00e4che der Server reduzieren. Au\u00dferdem wird der Schutz auf Serverebene durch hostbasierte Authentifizierung und Zertifikatsauthentifizierung gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus bietet PostgreSQL Datenverschl\u00fcsselung und erm\u00f6glicht die Verwendung von <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/arten-von-ssl-zertifikaten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">SSL-Zertifikaten<\/a>, wenn deine Daten \u00fcber das Web oder \u00f6ffentliche Netzwerke \u00fcbertragen werden. PostgreSQL erm\u00f6glicht es dir auch, die Client-Zertifikat-Authentifizierungs-Tools (CCA) als Option zu implementieren und kryptogene Funktionen zu verwenden, um verschl\u00fcsselte Daten in PostgreSQL zu speichern.<\/p>\n<p>Das Sicherheitsniveau von PostgreSQL kann sich jedoch von einem Cloud-System zum anderen unterscheiden, auch wenn es sich um dieselbe Datenbank handelt.<\/p>\n<p>MongoDB Atlas funktioniert bei den drei <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/cloud-marktanteil\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">gr\u00f6\u00dften Cloud-Anbietern<\/a> auf die gleiche Weise, was die Migration zwischen mehreren Clouds erleichtert.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem verf\u00fcgt MongoDB \u00fcber eine clientseitige Verschl\u00fcsselung und eine Verschl\u00fcsselung auf Feldebene, die es den Nutzern erm\u00f6glicht, Daten zu verschl\u00fcsseln, bevor sie sie \u00fcber das Netzwerk an die Datenbank senden. Da die Daten jedoch in Schl\u00fcssel-Wert-Paaren in einem Datensatz gespeichert werden, ist die Sicherheit nicht so hoch wie bei PostgreSQL; der Schwerpunkt von MongoDB liegt auf der Geschwindigkeit.<\/p>\n<h3>Unterst\u00fctzung &#038; Gemeinschaft<\/h3>\n<p>PostgreSQL ist vollst\u00e4ndig quelloffen und wird von seiner Community unterst\u00fctzt, was es als vollst\u00e4ndiges \u00d6kosystem st\u00e4rkt. PostgreSQL ver\u00f6ffentlicht regelm\u00e4\u00dfig aktualisierte Versionen, und Entwickler, Enthusiasten oder Drittfirmen bieten Unterst\u00fctzung und versuchen, das System weiterzuentwickeln, indem sie Fehler beheben oder kleine \u00c4nderungen am Datenbanksystem vornehmen.<\/p>\n<p>Wie PostgreSQL verf\u00fcgt auch MongoDB \u00fcber ein Community-Forum, in dem sich die Nutzer\/innen mit anderen Nutzer\/innen austauschen und ihre allgemeinen Fragen beantworten lassen k\u00f6nnen. Der MongoDB-Unternehmenssupport kann au\u00dferdem eine umfangreiche Wissensdatenbank mit Anwendungsf\u00e4llen, detaillierten Tutorials, technischen Hinweisen zu Optimierungen und Best Practices umfassen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem gibt es kostenlose Online-Kurse mit Schulungen und Zertifizierungen, die von MongoDB angeboten werden.<\/p>\n<h3>Herausforderungen<\/h3>\n<p>Wir haben zwar die Eigenschaften von MongoDB und PostgreSQL besprochen, die sie zu einem Hit bei den Entwicklern machen, aber sie haben auch ihre Schw\u00e4chen.<\/p>\n<p>MongoDB legt den Schwerpunkt auf schnelle Datenverarbeitung, hat aber nicht die Datensicherheit, die PostgreSQL zu bieten hat. MongoDB ist ziemlich speicherintensiv, da der Denormalisierungsprozess in der Regel einen hohen Speicherverbrauch verursacht.<\/p>\n<p>Da es keine Unterst\u00fctzung f\u00fcr Joins gibt, werden MongoDB-Datenbanken au\u00dferdem mit zu vielen Daten gef\u00fcllt &#8211; manchmal sogar doppelt &#8211; und belasten so den Speicher stark. MongoDB hat auch versucht, die Interpretation in andere Abfragesprachen als Teil seiner Erweiterbarkeit einzubeziehen; dies kann jedoch die Leistung beeintr\u00e4chtigen, da die Datenbank urspr\u00fcnglich nicht f\u00fcr relationale Datenmodelle entwickelt wurde.<\/p>\n<p>Die \u00dcbersetzung von SQL- in MongoDB-Abfragen kann zus\u00e4tzliche Zeit in Anspruch nehmen, was den Einsatz und die Entwicklung verz\u00f6gern kann.<\/p>\n<p>Auf der anderen Seite ist PostgreSQL zwar einfach zu installieren und an fast alle Plattformen anpassbar, aber seine Effizienz kann sich von Plattform zu Plattform unterscheiden. Au\u00dferdem gibt es keine \u00dcberpr\u00fcfungswerkzeuge oder Berichtsinstrumente, die den aktuellen Zustand der Datenbank anzeigen k\u00f6nnten. M\u00f6glicherweise musst du die Datenbank st\u00e4ndig \u00fcberpr\u00fcfen, wenn etwas nicht so l\u00e4uft wie geplant, damit du einen Fehler nicht erst bemerkst, wenn es zu sp\u00e4t ist.<\/p>\n<p>PostgreSQL ist auch etwas langsamer, da es sich auf Kompatibilit\u00e4t konzentriert. Es wurden zwar Anstrengungen unternommen, um die Geschwindigkeit von PostgreSQL zu verbessern, aber die \u00c4nderungen sind noch nicht ganz ausgereift.<\/p>\n<h3>MongoDB vs. PostgreSQL: Wof\u00fcr solltest du dich entscheiden?<\/h3>\n<p>MongoDB ist eine nicht-relationale Datenbank, w\u00e4hrend PostgreSQL eine relationale Datenbank ist. W\u00e4hrend NoSQL-Datenbanken die Daten in Schl\u00fcssel-Wert-Paaren als einen Datensatz speichern, speichern relationale Datenbanken die Daten in verschiedenen Tabellen.<\/p>\n<p>Wenn du Wert auf schnellere Datenintegration und Skalierbarkeit \u00fcber mehrere Server hinweg legst, k\u00f6nnte MongoDB die richtige Wahl f\u00fcr dein Unternehmen sein.<\/p>\n<p>MongoDB funktioniert am besten, wenn es in eine Analyseplattform integriert wird, denn die Geschwindigkeit von MongoDB sorgt f\u00fcr eine dynamische Leistung, mit der das Verhalten der Nutzer\/innen in Echtzeit verfolgt werden kann. MongoDB kann auch von gro\u00dfem Nutzen f\u00fcr dein Unternehmen sein, wenn du eine <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/nodejs-vs-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">viel genutzte Webanwendung<\/a> hast, die nicht auf ein strukturiertes Schema angewiesen ist, wie z. B. die New York Times (die tats\u00e4chlich MongoDB nutzt), oder f\u00fcr <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/woocommerce-vs-shopify\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Produktkataloge<\/a>, in denen du mehrere Objekte mit verschiedenen Attributsammlungen speichern musst.<\/p>\n<p>Andererseits ist PostgreSQL die perfekte L\u00f6sung f\u00fcr <a href=\"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/datenvisualisierungs-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Datenanalyse<\/a> und Warehousing. Wenn du ein Datenbank-Automatisierungstool oder eine Bankanwendung entwickelst, bei der du Wert auf Datensicherheit und Transaktionsgarantien legst, k\u00f6nnte PostgreSQL die richtige L\u00f6sung sein.<br \/>\n<\/p>\n<h2>Zusammenfassung<\/h2>\n<p>Zusammenfassend haben wir bisher die grundlegenden Details von PostgreSQL und MongoDB behandelt. Wir haben ihre Geschichte, die wichtigsten Funktionen und die Unterschiede zwischen ihnen besprochen.<\/p>\n<p>Obwohl sowohl PostgreSQL als auch MongoDB hervorragende Datenbanken sind, kommt es letztendlich auf dich an, die richtige Datenbank f\u00fcr dein Unternehmen zu w\u00e4hlen.<\/p>\n<p>Welche der beiden Datenbanken, PostgreSQL oder MongoDB, bevorzugst du? Lass es uns in den Kommentaren wissen!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn du ein neues Projekt beginnst, ist es f\u00fcr Entwickler\/innen oft schwierig, sich f\u00fcr einen Stack zu entscheiden. 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