{"id":61649,"date":"2023-05-11T15:46:04","date_gmt":"2023-05-11T14:46:04","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/de\/?p=61649&preview=true&preview_id=61649"},"modified":"2023-08-02T08:02:26","modified_gmt":"2023-08-02T07:02:26","slug":"redis-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/redis-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"Redis vs. MongoDB: Welches System solltest du w\u00e4hlen?"},"content":{"rendered":"

Wenn du deine Anwendung entwickelst, kann die von dir gew\u00e4hlte Datenbank die Geschwindigkeit des Datenabrufs, die Skalierbarkeit und die Gesamtleistung beeinflussen. MongoDB<\/a> und Redis sind eine beliebte Wahl im modernen Datenbankmanagement.<\/p>\n

Beide sind skalierbare, quelloffene NoSQL-Datenbanken<\/a>, die in Bezug auf Einfachheit und Geschwindigkeit sehr vergleichbare Ergebnisse liefern. Jede hat einzigartige St\u00e4rken, die den unterschiedlichen Bed\u00fcrfnissen der Entwickler entsprechen.<\/p>\n

In diesem Artikel werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen MongoDB und Redis erl\u00e4utert, damit du herausfinden kannst, welche f\u00fcr dein Projekt besser geeignet ist. Wenn du jetzt die richtige Entscheidung triffst, kannst du dir in Zukunft viel Kopfzerbrechen ersparen.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

MongoDB vs. Redis: Unterschiedliche Speicher f\u00fcr unterschiedliche Bed\u00fcrfnisse<\/h2>\n

Unterschiedliche Anwendungen<\/a> erfordern unterschiedliche Datenbankarchitekturen<\/a>, was bedeutet, dass MongoDB und Redis die besten Voraussetzungen f\u00fcr bestimmte Szenarien bieten. Der wichtigste Unterschied zwischen den beiden ist ihr jeweiliges Speichermodell, das sich auf die Geschwindigkeit der Datenabfrage, das Speichervolumen und das Risiko von Datenverlusten und Abst\u00fcrzen auswirken kann.<\/p>\n

MongoDB speichert Daten standardm\u00e4\u00dfig auf der Festplatte als Sammlungen von bin\u00e4ren JSON-Dokumenten (BSON). Diese Festplattenspeicherung bietet ein gr\u00f6\u00dferes Speichervolumen und ein geringeres Risiko von Systemabst\u00fcrzen. Die Speicherung von Daten als BSON-Dokumente erm\u00f6glicht es MongoDB, viele Datentypen zu verarbeiten, die mit normalem JSON nicht geparst werden k\u00f6nnen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Daten im Arbeitsspeicher oder in der Cloud gespeichert werden.<\/p>\n

Au\u00dferdem hat MongoDB kein Schema und keine feste Datenstruktur und erfordert keine Erstellung von Dokumentenstrukturen. Dadurch ist es f\u00fcr Anf\u00e4nger\/innen leichter zug\u00e4nglich und kann gro\u00dfe Datenmengen im Laufe der Zeit schneller verarbeiten.<\/p>\n

MongoDB bietet au\u00dferdem eine hervorragende Skalierbarkeit mit einer Vielzahl von horizontalen, vertikalen und elastischen Optionen. Dadurch l\u00e4sst sich die Datenbank leicht an sp\u00e4tere \u00c4nderungen anpassen und eignet sich daher besser f\u00fcr Start-ups und Unternehmen, die potenzielle Entwicklungen und Wachstum ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen.<\/p>\n

Wenn dein Projekt jedoch schnell wechselnde Daten beinhaltet, ist Redis die bessere Wahl. Die Vielseitigkeit von Redis beruht auf der Speicherung von Daten in Schl\u00fcssel\/Wert-Formaten, die eine Vielzahl von Datentypen unterst\u00fctzen. Es kann auch als Message Broker und Cache fungieren.<\/p>\n

Im Gegensatz zu MongoDB verwendet Redis einen In-Memory-Speicher mit On-Disk-Persistenz und kann so einstr\u00f6mende Daten schneller im Arbeitsspeicher verarbeiten als MongoDB. Au\u00dferdem eignet sich der In-Memory-Speicher besser f\u00fcr Echtzeit-Analysen wie Ad Targeting<\/a>, Social Media Analytics, Apache Kafka und andere Streaming-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n

Datenbank-Architektur<\/h2>\n

Die Datenbankarchitektur bestimmt die Regeln f\u00fcr das Sammeln, Speichern, Abrufen, Verbessern und Integrieren von Daten innerhalb eines bestimmten Datenbankmanagementsystems. Ein solides Verst\u00e4ndnis der Datenbankarchitektur ist unerl\u00e4sslich, da sie sich auf die Leistung und Skalierbarkeit der Datenbank auswirkt.<\/p>\n

MongoDB verwendet eine dokumentenorientierte Architektur und eine unstrukturierte Abfragesprache<\/a>, was bedeutet, dass die Daten nicht in Zeilen und Spalten gespeichert werden m\u00fcssen. Die Dokumente haben ein flexibles Schema und eine flexible Struktur, die es erm\u00f6glicht, im Laufe der Zeit Felder einzuf\u00fcgen oder zu entfernen. Hierarchische und verschachtelte Daten werden perfekt unterst\u00fctzt.<\/p>\n

MongoDB verwendet auch BSON, was bedeutet, dass die Datenspeicherung viele Dateitypen unterst\u00fctzen kann, die von SQL-Datenbanken<\/a> normalerweise nicht unterst\u00fctzt werden. Aufgrund der hohen Datenreplikationsrate wird jedoch viel Speicherplatz ben\u00f6tigt. Au\u00dferdem gibt es keine Fremdschl\u00fcssel und Joins.<\/p>\n

Redis setzt dagegen stark auf Key\/Value-Stores, die Daten in einer eigenen Sammlung speichern, die zwei Elemente enth\u00e4lt: einen Schl\u00fcssel und den ihm zugewiesenen Wert. Es verwendet einen eindeutigen Bezeichner (einen Schl\u00fcssel), um bestimmte Daten zu speichern und abzurufen. Diese Schl\u00fcssel werden in einem W\u00f6rterbuch gespeichert und ben\u00f6tigen einen Parser, damit sie mehrere Werte verarbeiten k\u00f6nnen (da jeder Schl\u00fcssel standardm\u00e4\u00dfig nur einen einzigen Wert enthalten kann).<\/p>\n

Redis unterst\u00fctzt auch verschiedene Datenstrukturen und Werte, wie z. B. Hashes, Strings, Sets, Listen, Mengen, sortierte Mengen, Streams, geografische Indizes und Bitmaps. Ihre Speicherung ist jedoch durch den verf\u00fcgbaren Speicherplatz auf dem RAM beschr\u00e4nkt, und die gespeicherten Daten sind nicht so skalierbar oder im Laufe der Zeit leicht zug\u00e4nglich.<\/p>\n

MongoDB vs. Redis: Die wichtigsten Unterschiede<\/h2>\n

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen MongoDB und Redis:<\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nRedis<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Geschwindigkeit<\/strong><\/td>\nDie schemafreie Struktur erm\u00f6glicht eine hohe Geschwindigkeit, wenn gro\u00dfe Datenmengen auf der Festplatte gespeichert werden.<\/td>\nViel schneller als MongoDB, au\u00dfer wenn gro\u00dfe Datenmengen im In-Memory-Speicher liegen.<\/td>\n<\/tr>\n
Skalierbarkeit<\/strong><\/td>\nDas eingebaute Sharding erm\u00f6glicht die Skalierung \u00fcber mehrere geografische Regionen und Knotenpunkte hinweg.<\/p>\n

Hashed Sharding, Range Sharding, Zone Sharding und Cross-Sharding-Operationen sind m\u00f6glich.<\/p>\n

Konsistente Multi-Cloud-Backups sind mit MongoDB Atlas leicht zug\u00e4nglich.<\/p>\n

Die Mehrsprachigkeit wird von allen Community- und offiziellen Treibern unterst\u00fctzt.<\/td>\n

Der Redis-Cluster erm\u00f6glicht Skalierbarkeit.<\/p>\n

Nur Hashed Sharding. Shards werden manuell verwaltet.<\/p>\n

Keine Konsistenz beim Shard-Backup.<\/p>\n

Die Treiberunterst\u00fctzung ist begrenzt.<\/td>\n<\/tr>\n

Transaktionale Datenintegrit\u00e4t<\/strong><\/td>\nUnterst\u00fctzung von ACID-Transaktionen mit mehreren Belegen und einer Syntax mit mehreren Anweisungen.<\/td>\nUnterst\u00fctzung von Multi-Befehls- und Multi-Record-Transaktionen.<\/p>\n

Keine Unterst\u00fctzung f\u00fcr Standard-Rollbacks.<\/td>\n<\/tr>\n

Speicherverwendung<\/strong><\/td>\nFestplattenspeicher. Verbraucht einen hohen Speicherbedarf von etwa 1 GB pro 100.000 Assets.<\/td>\nIn-Memory-Speicher. Ben\u00f6tigt etwa 4 GB RAM.<\/p>\n

H\u00f6herer Speicherverbrauch als MongoDB.<\/td>\n<\/tr>\n

Indizes<\/strong><\/td>\nDie Indexerstellung ist einfach und vielf\u00e4ltig.<\/p>\n

Der Performance Advisor von MongoDB Atlas kann den Nutzern neue Indizes empfehlen.<\/p>\n

Sekund\u00e4re Indizes k\u00f6nnen leicht verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, die Daten auf verschiedene Weise verarbeiten.<\/td>\n

Sekund\u00e4re Indizes sind nicht einfach zu erstellen und werden manuell gepflegt.<\/td>\n<\/tr>\n
Hohe Verf\u00fcgbarkeit<\/strong><\/td>\nHohe Verf\u00fcgbarkeit durch Replikation.<\/td>\nHohe Verf\u00fcgbarkeit durch prim\u00e4r-sekund\u00e4re Replikation \u00fcber mehrere Knoten und Servicezentren hinweg.<\/td>\n<\/tr>\n
Abfragesprache<\/strong><\/td>\nDie MongoDB Query API fragt Dokumente mit Textsuchen, Bereichen und einzelnen oder mehreren Schl\u00fcsseln ab.<\/p>\n

Sie erstellt materialisierte Ansichten der abgerufenen Daten (bei Bedarf) und f\u00fchrt geografische Abfragen und Graphen\u00fcberquerungen durch.<\/td>\n

Key-Value-Abfragen allein. Geringere Abfragefunktionen, die mit externen Redis-Modulen erweitert werden k\u00f6nnen.<\/td>\n<\/tr>\n
Persistenter Speicher<\/strong><\/td>\nDie Funktion Persistent Volume in Kubernetes sorgt f\u00fcr die Persistenz von Daten\/Speichern.<\/td>\nAppend-Only File Datenpersistenz und Snapshot unterst\u00fctzen die persistente Speicherung.<\/td>\n<\/tr>\n
Datenaggregation<\/strong><\/td>\nSingle Purpose, Map-Reduce-Funktion und Aggregationspipeline erm\u00f6glichen die Datenaggregation.<\/p>\n

MongoDB Atlas verwendet den Aggregationspipeline-Builder, um Aggregationspipelines zu erstellen und zu verarbeiten.<\/td>\n

Map-Reduce-Funktion und Aggregationspipelines werden verwendet.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

MongoDB vs. Redis: Ideale Einsatzm\u00f6glichkeiten<\/h2>\n

Bei der Entscheidung zwischen zwei Technologien ist es wichtig, die Spezifikationen zu vergleichen. Welches Datenbanksystem f\u00fcr dich am besten geeignet ist, h\u00e4ngt vor allem von der Art der Anwendung ab, die du entwickelst.<\/p>\n

Wenn hohe Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeiten die entscheidenden Faktoren sind, ist Redis der Topkandidat f\u00fcr optimale Leistung. Es kann die Arbeitslast von Anwendungen wie der Betrugserkennung und der Entwicklung moderner Spiele bew\u00e4ltigen, die gro\u00dfe Mengen sich st\u00e4ndig \u00e4ndernder Echtzeitdaten schnell und effektiv verarbeiten m\u00fcssen.<\/p>\n

MongoDB ist dagegen besser in Bezug auf Skalierbarkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit und damit ideal f\u00fcr Anwendungen, die gro\u00dfe Datenmengen \u00fcber einen langen Zeitraum speichern. Beispiele daf\u00fcr sind E-Commerce-Websites<\/a>, Foto-Sharing-Anwendungen und Programme f\u00fcr Mitarbeiterleistungen.<\/p>\n

Redis mit Kinsta<\/h2>\n

Das Redis Add-on<\/a> von Kinsta ist ein persistenter Objekt-Cache, der die Caching-Funktion von hochdynamischen Websites wie Diskussionsforen, Mitgliederseiten, E-Commerce-Seiten, Foren und hochaktiven Blogs verbessert.<\/p>\n

Er kann auch deinen WordPress-Projekten helfen, indem er die persistente Speicherung<\/a> von Werten erm\u00f6glicht, die vom nativen Objekt-Cache von WordPress erzeugt werden. Die persistente Speicherung erm\u00f6glicht es deinem Projekt, zwischengespeicherte Objekte wiederzuverwenden, anstatt die MySQL-Datenbank zweimal (oder \u00f6fter) f\u00fcr dasselbe Objekt abzufragen. Dadurch werden die Reaktionszeit einer Website und die Belastung der MySQL-Datenbank verringert und die F\u00e4higkeit, Datenverkehr zu verarbeiten, verbessert.<\/p>\n\n

Zusammenfassung<\/h2>\n

MongoDB und Redis sind beide ausgezeichnete Optionen f\u00fcr die Datenbankverwaltung. Ihre Unterschiede in Bezug auf Speicherung, Modell, Architektur und Funktionen bedeuten, dass die richtige Wahl f\u00fcr dich von den spezifischen Anforderungen deines Projekts abh\u00e4ngt.<\/p>\n

MongoDB ist stabil und zuverl\u00e4ssig und eignet sich am besten f\u00fcr allgemeine Projekte. Durch das Speichermodell auf der Festplatte ist sie jedoch relativ langsam bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten.<\/p>\n

Redis hingegen ist durch seine In-Memory-Speicherung viel besser f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Mengen von Echtzeitdaten geeignet. Es l\u00e4sst sich jedoch nicht so gut skalieren und hat eine h\u00f6here Einstiegsh\u00fcrde f\u00fcr neue Entwickler\/innen.<\/p>\n

Mit dem Redis-Add-on von Kinsta kannst du Redis bequem in dein Projekt integrieren, ohne dich um die Komplexit\u00e4t der Verwaltung k\u00fcmmern zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem steigert es deine Produktivit\u00e4t, indem du dich auf andere Gesch\u00e4ftsprobleme konzentrieren kannst.<\/p>\n

Teste das Redis-Add-on<\/a> von Kinsta f\u00fcr ultraschnellen Speicher und probiere unser Datenbank-Hosting<\/a> kostenlos aus.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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