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MongoDB vs. SQL Server: Wie wählt man die richtige Datenbank aus?
Eines der relevanten Probleme beim Erstellen einer Softwareanwendung ist die Datenspeicherung. Ein einfacherer Weg wäre, Daten in Excel und Co. zu speichern, aber sie helfen nicht wirklich bei großen Datenmengen. Bei großen Datenmengen ist eine Datenbank die bessere Wahl.
Sie können sich entweder für eine relationale Datenbank wie Microsofts SQL Server oder eine nicht-relationale Datenbank wie MongoDB entscheiden. Die von Ihnen gewählte Datenbank kann den Erfolg Ihrer Bewerbung bestimmen, daher sollten Sie sie sorgfältig prüfen.
Wir haben einen detaillierten Vergleich der beiden gängigen Datenbanken MongoDB und SQL Server durchgeführt, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können. Bevor wir jedoch mit einem direkten Vergleich fortfahren, wollen wir uns die Grundlagen beider Datenbanken ansehen.
MS SQL Server
SQL Server wurde von Microsoft eingeführt und ist eine relationale Datenbank, die seit geraumer Zeit auf dem Markt ist. Daten werden in MS SQL Server als Tabellen und Zeilen gespeichert, was ihnen eine hohe Genauigkeit und referentielle Integrität verleiht. Die Art der Datenbank macht sie zur perfekten Wahl für verschiedene Transaktions- und Business-Intelligence-Anwendungen.
SQL Server 2019 enthält verschiedene Neue Eigenschaften. Es hat Polybase eingeführt, mit dem Sie eine Datenvirtualisierungsebene über mehrere Datenquellen wie Oracle, MongoDB oder Teradata hinweg erstellen können. Es enthält auch HDFS und SPARK, um Petabytes an Daten einfach zu speichern und zu verarbeiten. Die Datenbank kann auch mit verschiedenen Betriebssystemen arbeiten, darunter Windows, Linux, Redhat und mehr. Sie können es auch in einem Container oder Kubernetes verwenden.
Microsoft hat intensiv daran gearbeitet, die Leistung der Datenbank zu verbessern. SQL Server 2019 bietet Unterstützung für Persistent Memory, Intelligent Query Processing und In-Memory Temp DB. Sie erhalten außerdem eine beschleunigte Datenbankwiederherstellung und maximale Verfügbarkeit. Es ist auch mit verschiedenen BI-Tools ausgestattet, mit denen Sie Daten mit dem Power BI-Berichtsserver, der in der Datenbanklizenz enthalten ist, visualisieren und untersuchen können.
MongoDB
MongoDB ist eine nicht relationale Open-Source-Datenbank, die Daten in JSON-ähnlichen Dokumenten speichert. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen relationalen Datenbank, die Daten in Zeilen und Spalten speichert, speichert MongoDB Daten in Sammlungen. Jede Sammlung hat Dokumente, und innerhalb dieser Dokumente befinden sich Felder. Sie müssen beim Schreiben von Daten in MongoDB kein Schema definieren, was es ideal zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten macht. Außerdem können Sie neue Felder im Handumdrehen hinzufügen.
Eines der Merkmale, das MongoDB von anderen Datenbanken unterscheidet, ist die horizontale Skalierbarkeit, die die Datenbank in Blöcke aufteilt. Um mehr Kapazität hinzuzufügen, können Sie unterwegs einen Server hinzufügen, ohne die Datenbankleistung zu beeinträchtigen oder Ausfallzeiten zu erleben.
MongoDB vs. SQL Server: Hauptunterschiede
Nachdem wir nun die Grundlagen beider Datenbanken erkundet haben, wollen wir uns die Unterschiede näher ansehen. Wir haben ihre Funktionen verglichen, die Ihnen bei der Entscheidung helfen werden, welche Datenbank Ihren Anforderungen am besten entspricht.
MongoDB vs. SQL Server: Datenbankschema
Ihre Abfrage- und Datenabrufgeschwindigkeit hängt vom Datenbankschema ab. Als relationale Datenbank verfügt SQL Server über ein vordefiniertes Schema in Form von Tabellen. Alle strukturierten Daten sind in einer definiert m Anzahl der Spalten u n Anzahl der Zeilen innerhalb bestimmter Tabellen, die eine starre Beziehung zueinander haben. Um Daten so zu ändern, dass sie in Tabellen passen, müssen Sie sie daher stark formatieren. Obwohl langwierig, stellt der Prozess sicher, dass die gespeicherten Daten nicht unvollständig oder von geringer Qualität sind. Alle Daten, die nicht mit dem Schema übereinstimmen, werden jedoch geopfert. Schemaeinschränkungen schränken auch die dynamische Klassifizierung und Speicherung hierarchischer Daten ein.
Mit MongoDB haben Sie solche Einschränkungen nicht, was MongoDB flexibler als SQL Server macht. Unabhängig davon, ob Ihre Daten formatiert oder völlig unstrukturiert sind, können Sie sie problemlos in einem nicht tabellarischen Format speichern. MongoDB ist daher die perfekte Wahl für Big-Data-Analysen.
Da Sie beim Schreiben keine Änderungen an den Daten vornehmen, können Sie sie auch ohne Einbußen in ihrer Rohform speichern. Falls sich später Ihre Analyseanforderungen ändern, kann MongoDB diese erfüllen.
MongoDB vs. SQL Server: Map-Reduce und Joins
SQL Server unterstützt Operationen wie Sort, Union und Intersect durch In-Memory-Sortierung und Joins. Mit Verknüpfungen können Sie Daten aus zwei oder mehr Spalten basierend auf logischen Beziehungen abrufen. SQL Server unterstützt verschiedene Arten von Joins, darunter Inner Join, Cross Join, Left Join, Right Join und Fuller Outer Join.
In MongoDB können Sie mithilfe von Map Reduce Abfragen für große Datensätze und aggregierte Ergebnisse ausführen. Die Map-Reduce-Funktion ist, wie der Name schon sagt, in Map und Reduce unterteilt. Die Map-Funktion gruppiert alle Daten basierend auf einem Schlüssel-Wert-Paar, und dann können Sie die Reduce-Funktion verwenden, um Operationen an den Daten durchzuführen. Mit der Map Reduce-Funktion können Sie Aggregationsoperationen an den Daten durchführen, z. B. Durchschnitt oder Maximum.
MongoDB vs. SQL Server: Programmier- und Abfragesprachen
Bei den Programmiersprachen ist MongoDB flexibler als SQL Server. Sie können MongoDB mit verschiedenen Programmiersprachen wie JavaScript, Python, Java, PHP, C++, C, Ruby und Perl verwenden. SQL Server ist nur mit den Sprachen C, C++ und .NET kompatibel.
Die SQL Server-Datenbank verwendet leistungsstarkes SQL (Standard Query Language) zum Definieren und Bearbeiten von Daten. Die Abfragesprache von MongoDB hingegen basiert auf JavaScript, einer Sprache, mit der man leicht arbeiten kann. Es ermöglicht Ihnen, verschiedene Funktionen für MongoDB-Daten auszuführen, einschließlich Gruppieren, Überspringen, Aggregieren, Sortieren und mehr.
Wenn Sie beide Datenbanken vergleichen, kann SQL Server komplexe Abfragen übernehmen, während MongoDB aufgrund des Fehlens von Standardrückschlüssen Einschränkungen hat.
MongoDB vs. SQL Server: Skalierbarkeit und Replikation
Beide Datenbanken sind unterschiedlich skalierbar. Im Vergleich dazu ist MongoDB jedoch skalierbarer als SQL Server. Wie bereits erwähnt, können Sie Kapazitätsprobleme in MongoDB durch Aufskalieren lösen, was allgemein als horizontale Skalierung bezeichnet wird. Beim Aufskalieren fügen Sie mehr Server hinzu, anstatt die Leistung Ihrer vorhandenen Umgebung zu verbessern.
In SQL Server skalieren Sie hoch, was bedeutet, dass Sie die Leistung verbessern können, indem Sie die CPU-Leistung oder den Arbeitsspeicher erhöhen. Es ist schwieriger, SQL Server zu skalieren als MongoDB, da die Datenbank in verschiedene Teile aufgeteilt und diese Teile dann auf unabhängige SQL Server-Computer verschoben werden müssen.
In Bezug auf die Replikation ermöglicht Ihnen SQL Server, Daten zwischen verschiedenen Datenbanken zu verteilen und sie dann zu synchronisieren, um die Konsistenz zu wahren. SQL Server unterstützt drei Replikationstypen: Transaktionsreplikation, Snapshotreplikation und Mergereplikation.
Sie können MongoDB über einen Replikatsatz replizieren, bei dem es sich um eine Gruppe von MongoDB-Prozessen handelt, die dieselben Daten enthalten. Ein Replikatsatz hat mehrere Knoten, die jeweils enthalten. Von all diesen Knoten wird ein Knoten als primärer Knoten betrachtet. Replikatsätze stellen sicher, dass Sie hohe Verfügbarkeit und Redundanz erhalten.
MongoDB vs. SQL Server: Support und Services
MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank, während SQL Server für kommerzielle Zwecke lizenziert ist. Sie benötigen jedoch nur eine Lizenz, um mehrere Instanzen in SQL Server auszuführen. High-Level-Support ist für alle MS SQL Server-Benutzer verfügbar, und unabhängige Beratung ist auch für langfristige Bereitstellungen verfügbar. Für MongoDB müssen Sie sich möglicherweise auf den Community-Support verlassen, und es ist schwierig, Experten für eine groß angelegte Bereitstellung zu finden.
MongoDB vs. SQL Server: Was ist schneller?
MongoDB speichert und liest Daten anders als herkömmliche RDBMS. Die meisten RDBMS können Daten nicht per Konfiguration im Speicher halten, während MongoDB dies kann. Sie können bis zu zehn Gigabyte Daten im Speicher speichern, auf diese Weise speichern Sie die Datenlast von der Festplatte im Speicher und können sie im Vergleich zu SQL Server schneller abrufen.
Die verteilte Natur von MongoDB sorgt für einen erheblichen Leistungsschub. Sie können Ihren Datensatz in kleinere Teile aufteilen, die auf mehrere Computer verteilt werden. Wenn Sie also eine Abfrage auslösen, muss jeder Shard nur eine Teilmenge der Daten durchsuchen und das Ergebnis zurückgeben, wodurch der Prozess viel kürzer und schneller als in SQL Server wird.
Sie müssen jedoch über ausreichend Speicher verfügen, um die Daten zu speichern und die Aktualisierungsrate des Speichers mit neuen Daten zu bestimmen. Insgesamt ist dieser gesamte Prozess sehr ressourcen- und rechenintensiv. Bei der Fehlerbehebung ist MongoDB langsamer als der SQL Server. Wenn es einen Fehler in MongoDB gibt, funktioniert ein einfacher Neustart des Servers nicht. In SQL Server ist es viel einfacher, Probleme zu identifizieren und zu beheben.
MongoDB vs. SQL Server: Welche sollten Sie wählen?
Welche Datenbank Sie wählen, hängt von Ihrem Anwendungsfall und Ihren Anforderungen ab. Nehmen wir an, Sie haben eine Schule. Jede Aktion kann zu einer Tabelle mit festen, intrinsischen Verbindungen zu anderen Tabellen gemacht werden. Diese Verbindungen können in SQL Server nicht unterbrochen oder rückgängig gemacht werden, dh Schüler können Lehrer nicht unterrichten und Lehrer können keine Noten erhalten. Wenn Ihre Daten einem solchen Muster folgen, ist es möglicherweise besser, SQL Server zu verwenden, da Sie über ein vordefiniertes Schema verfügen. Es ist auch bemerkenswert, dass die meisten Geschäftsinformationen mit prominenten Beziehungen strukturiert sind. Beispielsweise sind Finanzdaten für Kredite stark strukturiert. In solchen Fällen sollten Sie sich für SQL Server entscheiden.
Wenn Ihre Daten keine festen Beziehungen haben, können Sie MongoDB für eine flexiblere Erfahrung verwenden. Beispielsweise kann eine Anwendung, die die Speicherung von Fehlerprotokollen erfordert, MongoDB-Dokumente verwenden. Ein Fehlerprotokoll hat normalerweise einen Code, eine Nachricht und eine Prioritätsstufe, aber das sind alles Attribute des Protokolls, keine separaten Entitäten mit Viele-zu-Viele-Beziehungen zu anderen Entitäten. Bei einer so großen Datenmenge und ohne relationale Attribute ist MongoDB die bessere Wahl. Auch wenn Sie Daten zu Tickets, gescannten Dokumenten und E-Mails haben, kann MongoDB diese problemlos speichern und abrufen. Daher ist es wichtig zu wissen, mit welcher Art von Daten Sie es zu tun haben und wie Sie sie verwenden möchten.
MongoDB ist nicht für komplexe Transaktionsanwendungen geeignet. Sowohl MongoDB als auch SQL Server bieten jedoch standardmäßig ACID-Transaktionen mit Datenintegrität ohne Snapshot-Isolation. MongoDB kann so programmiert werden, dass ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten auch mit Snapshot-Isolierungen bereitgestellt werden.
Denken Sie auch daran, wie sensibel Ihre Daten sind und welches Sicherheitsniveau sie erfordern. SQL Server verspricht höhere Sicherheit. Sie können sogar verschiedenen Instanzen in einem SQL Server basierend auf Ihren Prioritäten unterschiedliche Sicherheitsstufen zuweisen, da sie alle unabhängig voneinander arbeiten.
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