{"id":63593,"date":"2023-07-10T09:40:59","date_gmt":"2023-07-10T08:40:59","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/de\/?p=63593&preview=true&preview_id=63593"},"modified":"2023-08-23T14:10:33","modified_gmt":"2023-08-23T13:10:33","slug":"dynamodb-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/dynamodb-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"DynamoDB vs. MongoDB: Treff eine Wahl und sag Nein zu SQL"},"content":{"rendered":"

Datenbanken<\/a> sind eine Schl\u00fcsselkomponente der meisten Anwendungen und Websites. Sie speichern wichtige Daten wie Inhalte und Nutzerdaten und k\u00f6nnen Ereignisse innerhalb einer Anwendung aufzeichnen. Es gibt viele verschiedene Datenbanktechnologien, und die von dir gew\u00e4hlte Technologie kann sich auf alles auswirken, von der Anwendungsarchitektur bis zu den Entwicklungsprozessen<\/a>.<\/p>\n

Wir nehmen hier DynamoDB und MongoDB<\/a> unter die Lupe, zwei beliebte Angebote, die keine traditionellen relationalen Datenbanken sind. Du kannst selbst entscheiden, ob dieser „NoSQL“-Ansatz das Richtige f\u00fcr deine Anwendung ist und welche dieser beiden Datenbankplattformen die Aufgabe am besten erf\u00fcllt.<\/p>\n

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

Die Technologie verstehen: DynamoDB vs. MongoDB<\/h2>\n

In den letzten zehn Jahren sind NoSQL-Datenbanken immer beliebter geworden, um der Nachfrage nach flexibleren und skalierbaren Technologien gerecht zu werden. Das Wachstum von sozialen Netzwerken und nutzergenerierten Inhalten hat diese Nachfrage teilweise angeheizt.<\/p>\n

Jahrelang verwendeten die meisten Anwendungen traditionelle SQL-Datenbanken, in denen jede Datenzeile eine bestimmte Entit\u00e4t und ihre Beziehungen zu anderen Entit\u00e4ten beschreibt. Bei der Beantwortung einer Abfrage f\u00fcgt eine relationale Datenbank die Daten aus verschiedenen Zeilen zusammen und gibt sie an eine Client-Anwendung zur\u00fcck. Diese Architektur ist optimiert, um den Speicherplatzbedarf zu reduzieren und doppelte, sich wiederholende Daten zu vermeiden, da jedes Element einer Ergebnismenge normalerweise nur einmal in der Datenbank gespeichert wird.<\/p>\n

Im Gegensatz dazu speichern NoSQL-Datenbanken in der Regel die Basisentit\u00e4t und die zugeh\u00f6rigen Daten in einem einzigen Dokument. Das bedeutet, dass einige Daten mehrfach gespeichert werden, was den Speicherbedarf erh\u00f6ht. Aber da die Speicherkosten gesunken sind, hat die Skalierbarkeit von NoSQL-L\u00f6sungen f\u00fcr viele Anwendungsf\u00e4lle Vorrang. Aufgrund ihrer zugrunde liegenden Architektur eignen sich NoSQL-Datenbanken hervorragend f\u00fcr den Betrieb in Clustern, bei denen die Daten \u00fcber mehrere Knoten verteilt sind.<\/p>\n

Was ist DynamoDB?<\/h2>\n

DynamoDB ist eine serverlose NoSQL-Datenbank, die von Amazon entwickelt wurde, um sein ber\u00fchmtes Online-Shopping-Angebot zu unterst\u00fctzen, und die 2012 auf seiner Cloud-Hosting-Plattform Amazon Web Services (AWS)<\/a> f\u00fcr Entwickler<\/a> zur Verf\u00fcgung gestellt wurde. Wie bei Amazons Shop beantwortet DynamoDB Abfragen ohne den Rechenaufwand, der f\u00fcr die manchmal komplizierten Joins einer relationalen Datenbank erforderlich ist.<\/p>\n

DynamoDB ist ein skalierbarer Key-Value-Speicher, in dem alle Daten, die mit einem bestimmten Schl\u00fcssel verbunden sind, mit diesem gespeichert werden. Es ist keine Verkn\u00fcpfung erforderlich! Nachdem diese Anforderung weggefallen ist, haben die Ingenieure DynamoDB so optimiert, dass die Daten schnell zur\u00fcckgegeben werden.<\/p>\n

Amazon stellt DynamoDB \u00fcber AWS als vollst\u00e4ndig verwalteten Service zur Verf\u00fcgung. Deshalb ist er bei Entwicklern so beliebt, denn sie k\u00f6nnen DynamoDB mit minimalem Datenbank-Overhead nutzen. Au\u00dferdem l\u00e4sst sich der Service leicht skalieren, wenn die Anwendungen immer mehr Nutzer haben. Und wenn ein Unternehmen andere AWS-Tools nutzt, kann DynamoDB nahtlos in diese integriert werden.<\/p>\n

\"DynamoDB
Das DynamoDB-Logo<\/figcaption><\/figure>\n

Wie funktioniert DynamoDB?<\/h3>\n

DynamoDB ist ein NoSQL-Schl\u00fcsselwertspeicher. Da es sich um einen verwalteten Dienst handelt, sind die zugrunde liegende Architektur und Infrastruktur f\u00fcr den Entwickler nicht einsehbar.<\/p>\n

Unter der Haube werden die Daten anhand des Prim\u00e4rschl\u00fcssels partitioniert, wobei jede Partition drei Knoten enth\u00e4lt, die eine Kopie der Daten speichern. Diese Partitionierung erm\u00f6glicht eine einfache Skalierung, da die Daten \u00fcber mehrere Server verteilt sind. Au\u00dferdem sorgt die Datenreplikation f\u00fcr Redundanz, wenn ein bestimmter Knoten ausf\u00e4llt.<\/p>\n

Einer der drei Knoten wird als Leader Node bezeichnet, auf dem alle Schreibvorg\u00e4nge zuerst ausgef\u00fchrt werden, bevor sie auf die anderen beiden Knoten repliziert werden. Indem zuerst auf den Leader Node geschrieben wird, kann DynamoDB konsistente Schreibvorg\u00e4nge gew\u00e4hrleisten. Um eine optimale Lesekonsistenz zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen alle DynamoDB-Lesevorg\u00e4nge ebenfalls \u00fcber den Leader Node laufen.<\/p>\n

Da dieser Ansatz bei leseintensiven Anwendungen mit Leistungseinbu\u00dfen verbunden ist, bietet DynamoDB den Nutzern die M\u00f6glichkeit, sich f\u00fcr „eventuelle“ Konsistenz zu entscheiden. Dadurch k\u00f6nnen die Lesevorg\u00e4nge auf alle Knoten verteilt werden. Diese Option kann jedoch zu Lasten der Genauigkeit verlaufen, wenn die Daten vor einem Lesevorgang noch nicht an alle Knoten weitergegeben wurden.<\/p>\n

Vor- und Nachteile von DynamoDB<\/h3>\n

Die wichtigsten Vorteile von DynamoDB sind, dass es serverlos, skalierbar und schnell ist. Du kannst es in wenigen Minuten mit minimalem Infrastruktur-Overhead konfigurieren. AWS<\/a> k\u00fcmmert sich um die Sicherheit, die Upgrades, die Serververwaltung und die Gew\u00e4hrleistung der Hochverf\u00fcgbarkeit. Au\u00dferdem kann DynamoDB unendlich skaliert werden (nur begrenzt durch die physische Gr\u00f6\u00dfe von AWS), und das bei einem Pay-for-Use-Modell. Und schlie\u00dflich bietet DynamoDB schnelle Lese- und Schreibvorg\u00e4nge mit Skalierungsf\u00e4higkeiten, die eine anhaltend schnelle Leistung gew\u00e4hrleisten, wenn der Datenspeicher w\u00e4chst.<\/p>\n

Ein Nachteil sind die minimalen Abfrageoptionen. Schl\u00fcsselabfragen sind hilfreich, aber wenn du komplexere Abfragen – wie z. B. Aggregationen – ben\u00f6tigst, musst du die Daten zur Analyse in eine externe Datenbank exportieren. Au\u00dferdem ist DynamoDB nur \u00fcber AWS verf\u00fcgbar. Wenn du bereits in das AWS-\u00d6kosystem integriert bist, wird das kein Problem sein. Wenn dein Unternehmen die L\u00f6sung vor Ort einsetzen will, muss es sich anderweitig umsehen.<\/p>\n

Was ist MongoDB?<\/h2>\n

MongoDB ist ein NoSQL-Dokumentenspeicher, der 2009 als Open-Source-Datenbank<\/a> mit der Option auf kommerzielle Supportpakete ver\u00f6ffentlicht wurde. Sie speichert JSON-Dokumente als bin\u00e4re JSON-Objekte (BSON<\/a>), die komplexe Datenstrukturen wie verschachtelte Eigenschaften und Arrays speichern k\u00f6nnen.<\/p>\n

MongoDB l\u00e4uft auf Windows-, macOS- und Linux-Plattformen und unterst\u00fctzt viele Programmiersprachen. Du findest MongoDB auch auf den g\u00e4ngigen Cloud-Plattformen<\/a> von Amazon, Google<\/a> und Microsoft<\/a>.<\/p>\n

MongoDB ist vor allem wegen seiner Flexibilit\u00e4t beliebt. Es bietet alle Vorteile einer NoSQL-Datenbank und erf\u00fcllt gleichzeitig komplexere Anforderungen wie ACID-Transaktionen<\/a> f\u00fcr Datenintegrit\u00e4t, Aggregationsabfragen<\/a> und das Zusammenf\u00fchren von Datens\u00e4tzen. Und dank der nativen JavaScript<\/a>-Unterst\u00fctzung ist es eine immer beliebtere Backend-Datenbank f\u00fcr Websites, die diese beliebte Programmiersprache verwenden.<\/p>\n

\"DynamoDB
Das MongoDB-Logo<\/figcaption><\/figure>\n

Wie funktioniert MongoDB?<\/h3>\n

MongoDB speichert BSON-Objekte, die ein oder mehrere Schl\u00fcssel-Werte-Paare enthalten. Bei den Werten kann es sich um einfache Datentypen wie Strings und Zeitstempel oder um komplexe Typen wie verschachtelte Objekte und Arrays handeln.<\/p>\n

MongoDB speichert Dokumente in Sammlungen, \u00e4hnlich wie Zeilen in einer Tabelle. Es ist \u00fcblich, dass Dokumente in einer Sammlung ein \u00e4hnliches Schema haben, aber selbst Dokumente mit denselben Schl\u00fcsseln k\u00f6nnen unterschiedliche Schemata haben – Schl\u00fcssel mit demselben Namen m\u00fcssen nicht denselben Datentyp speichern. MongoDB kann die Validierung von Eigenschaften erzwingen, wenn Datens\u00e4tze eingef\u00fcgt oder aktualisiert werden, und es gibt die Anforderung, dass die Daten in bestimmten Schl\u00fcsseln einen bestimmten Typ haben m\u00fcssen.<\/p>\n

MongoDB bietet auch Sharding<\/a>, das der Partitionierung in DynamoDB \u00e4hnelt. Beim Sharding werden die Daten auf der Grundlage eines Shard-Schl\u00fcssels auf mehrere Server verteilt. Durch die Verteilung der Daten k\u00f6nnen Lese- und Schreibvorg\u00e4nge auf mehrere Server verteilt werden, so dass ein einzelner Server nicht \u00fcberlastet wird.<\/p>\n

Vor- und Nachteile von MongoDB<\/h3>\n

Zus\u00e4tzlich zu den typischen Vorteilen von NoSQL unterst\u00fctzt MongoDB mehrere Plattformen – wichtig f\u00fcr Unternehmen, die bei der Wahl ihres Cloud-Anbieters<\/a> flexibel sein oder eine Datenbank vor Ort hosten wollen.<\/p>\n

MongoDB unterst\u00fctzt au\u00dferdem komplexe Abfragen und Aggregationen durch seine Aggregationspipeline. Das macht sie im Vergleich zu anderen NoSQL-Datenbanken besonders flexibel, da sie analytische Abfragen, Dokumentensuchen und das Zusammenf\u00fchren von Daten unterst\u00fctzt. Allerdings kann die Leistung bei gro\u00dfen Datenmengen abnehmen. Dar\u00fcber hinaus bietet MongoDB Atlas<\/a> eine serverlose Option f\u00fcr Unternehmen, die die Last des Infrastrukturmanagements loswerden wollen.<\/p>\n

Einer der Nachteile von MongoDB ist, dass die Datenmenge recht gro\u00df sein kann, da in den Dokumenten sowohl die Daten als auch die Schl\u00fcssel gespeichert werden m\u00fcssen. Und obwohl die Aggregationspipelines von MongoDB leistungsstarke Tools sind, sind sie aufgrund der Verwendung einer speziellen Syntax \u00e4u\u00dferst komplex zu schreiben und zu erstellen.<\/p>\n

Schlie\u00dflich gibt es einen Infrastruktur-Overhead f\u00fcr diejenigen, die MongoDB Atlas nicht nutzen, insbesondere f\u00fcr Produktionssysteme, die Replikation und Sharding nutzen, um die Leistungsf\u00e4higkeit des Systems zu gew\u00e4hrleisten. Dazu geh\u00f6ren die \u00dcberwachung, die Verwaltung von Datenschiefst\u00e4nden, die Durchf\u00fchrung von Upgrades und die Verwaltung der Sicherheit.<\/p>\n

Unterm Strich: DynamoDB vs. MongoDB<\/h2>\n

Obwohl DynamoDB und MongoDB<\/a> beides NoSQL-Datenbanken<\/a> sind, unterscheiden sie sich erheblich. Dein Anwendungsfall wird entscheidend daf\u00fcr sein, welche Datenbank du verwenden solltest.<\/p>\n

Erstens hat DynamoDB weniger Datentypoptionen auf Schemaebene. Sie unterst\u00fctzt zum Beispiel keine Datumsangaben, was bedeutet, dass Entwickler\/innen in ihren Anwendungen eine Logik zum Parsen und Verarbeiten dieser Daten vorhalten m\u00fcssen. MongoDB unterst\u00fctzt viel mehr Datentypen, einschlie\u00dflich Datumsangaben.<\/p>\n

Zweitens erm\u00f6glicht DynamoDB Abfragen \u00fcber Key-Value-Lookups und Tabellenscans. Die Leistung bei Tabellenscans ist jedoch mangelhaft. F\u00fcr komplexere oder Ad-hoc-Abfragen ist es am besten, in eine andere Datenbank zu exportieren. Im Gegensatz dazu unterst\u00fctzt MongoDB Key Lookups zus\u00e4tzlich zu analytischen Abfragen und Data Joining. Es bietet eine flexiblere Indexunterst\u00fctzung, da du jedem Feld sekund\u00e4re Indizes hinzuf\u00fcgen kannst. DynamoDB unterst\u00fctzt zwar sekund\u00e4re Indizes, ist aber in ihrer konzeptionellen Komplexit\u00e4t und der Anzahl, die du erstellen kannst, begrenzt.<\/p>\n

Was die Sicherheit angeht, profitiert DynamoDB von der AWS-Plattform. Die Authentifizierung mit DynamoDB erfolgt \u00fcber die AWS-Zugriffskontrolle. Das macht die Sicherung einer DynamoDB-Datenbank ziemlich einfach.<\/p>\n

Bei MongoDB bist du f\u00fcr alle Sicherheitsauflagen verantwortlich, einschlie\u00dflich der Erstellung von Benutzerkonten und der Verwaltung des Netzwerkzugriffs. Das bedeutet einen viel h\u00f6heren Aufwand. Mit MongoDB Atlas wird MongoDB jedoch zu einer verwalteten L\u00f6sung, die diese Herausforderungen beseitigt.<\/p>\n

Als verwaltete L\u00f6sung verf\u00fcgt DynamoDB \u00fcber integrierte Sicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen, einschlie\u00dflich der M\u00f6glichkeit, Replikate f\u00fcr mehrere Regionen zu erstellen und eine einfache Wiederherstellung von Backups durchzuf\u00fchren. Standardm\u00e4\u00dfig verwaltet MongoDB diese Prozesse nicht und muss manuell konfiguriert werden. MongoDB Atlas vereinfacht den Prozess etwas, erfordert aber eine zus\u00e4tzliche Konfiguration.<\/p>\n

Auf einen Blick: DynamoDB vs. MongoDB<\/h3>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Funktion<\/strong><\/td>\nDynamoDB<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Datentypen<\/strong><\/td>\nDie meisten Standard-Datentypen au\u00dfer Datumsangaben<\/td>\nAlle Datentypen der BSON-Spezifikation einschlie\u00dflich Datumsangaben<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Abfragen<\/strong><\/td>\nSchl\u00fcsselabfragen mit begrenzter Abfrage mehrerer Dokumente<\/td>\nKey Lookups, Abfragen, Joins und Aggregationen<\/td>\n<\/tr>\n
Sicherheit<\/strong><\/td>\nEingebaut in AWS mit geringem Overhead<\/td>\nSelbstverwaltet, au\u00dfer bei Verwendung von MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n
Skalierbarkeit<\/strong><\/td>\nEingebaut in AWS mit geringem Overhead<\/td>\nSelbstverwaltet, au\u00dfer bei Verwendung von MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n
Sicherung und Wiederherstellung<\/strong><\/td>\nEingebaut in AWS mit geringem Overhead<\/td>\nSelbstverwaltet, au\u00dfer bei Verwendung von MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Insgesamt ist MongoDB die flexiblere Option – sie kann \u00fcberall eingesetzt werden und bietet ein umfangreicheres Set an Tools zum Speichern und Abfragen von Daten. Wenn du jedoch eine schlanke Datenbank mit enger AWS-Integration und geringem Infrastruktur- und Sicherheitsaufwand brauchst, ist DynamoDB die richtige Wahl.<\/p>\n

Zusammenfassung<\/h2>\n

MongoDB und DynamoDB sind hochleistungsf\u00e4hige NoSQL-Angebote, die sich aufgrund ihrer relativen St\u00e4rken f\u00fcr sehr unterschiedliche Zwecke eignen. F\u00fcr eine schlanke und einfache L\u00f6sung ist DynamoDB eine gute Wahl. Wenn du jedoch komplexere Schemata, Aggregationsabfragen und eine bessere Indexunterst\u00fctzung ben\u00f6tigst, ist MongoDB die bessere Wahl.<\/p>\n

Denk daran, dass der Preis f\u00fcr die Flexibilit\u00e4t ein erh\u00f6hter Infrastrukturaufwand ist. Aber wenn du die Flexibilit\u00e4t von MongoDB brauchst und den Overhead reduzieren willst, ist MongoDB Atlas oft ein g\u00fcnstiger Kompromiss.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich brauchst du neben deiner Datenbank auch eine \u00fcberzeugende Anwendung. Du kannst deine Anwendung auf der Kinsta Anwendungs-Hosting<\/a>-Plattform entwickeln und mit unserem Hobby-Tier<\/a> sogar kostenlos starten und aufstocken, wenn die Nutzerinnen und Nutzer auf dein Meisterwerk aufmerksam werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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