Unterschiede zwischen MongoDB und MySQL

Was sind die Hauptunterschiede zwischen MongoDB und MySQL?

MySQL

MySQL ist ein beliebtes, kostenlos nutzbares, relationales Open-Source-Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das von Oracle entwickelt wurde. Wie andere relationale Systeme auch speichert MySQL Daten in Tabellen und Zeilen, gewährleistet die referenzielle Integrität und nutzt die strukturierte Abfragesprache (SQL) für den Datenzugriff. Wenn Benutzer Daten aus einer MySQL-Datenbank abrufen möchten, müssen sie eine SQL-Abfrage erstellen, die mehrere Tabellen miteinander verknüpft, um die gewünschte Ansicht der benötigten Daten zu erzeugen.

Datenbankschemata und Datenmodelle müssen im Voraus definiert werden, und die Daten müssen diesem Schema entsprechen, um in der Datenbank gespeichert werden zu können. Dieser starre Ansatz zur Datenspeicherung bietet ein gewisses Maß an Sicherheit, erkauft dies jedoch mit Flexibilität. Wenn ein neuer Datentyp oder ein neues Format in der Datenbank gespeichert werden muss, muss eine Schema-Migration erfolgen, was mit zunehmender Größe der Datenbank komplex und teuer werden kann.

MongoDB

MongoDB ist ebenfalls kostenlos und Open Source; seine Designprinzipien unterscheiden sich jedoch von denen herkömmlicher relationaler Systeme. MongoDB wird oft als nicht-relationale oder NoSQL-Datenbank bezeichnet und verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz bei der Datenspeicherung, indem es Informationen als eine Reihe von JSON-ähnlichen Dokumenten darstellt (die tatsächlich als binäres JSON oder BSON gespeichert werden), im Gegensatz zu den Tabellen und Zeilen relationaler Systeme.

In MongoDB bestehen Dokumente aus einer Reihe von Schlüssel-Wert-Paaren unterschiedlicher Typen, darunter Arrays und eingebettete Dokumente; der wesentliche Unterschied besteht jedoch darin, dass die Struktur der Schlüssel-Wert-Paare in einer bestimmten Sammlung von Dokument zu Dokument variieren kann. Dieser flexiblere Ansatz ist möglich, da die Dokumente selbstbeschreibend sind.

Wann sollte man MongoDB und wann MySQL verwenden?

Die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen beiden Datenbanksystemen sind signifikant. Die Entscheidung, welches System verwendet werden soll, ist eher eine Frage des Ansatzes als eine rein technische Entscheidung.

MySQL ist ein ausgereiftes relationales Datenbanksystem, das erfahrenen IT-Fachleuten eine vertraute Datenbankumgebung bietet.

MongoDB ist ein etabliertes, nicht-relationales Datenbanksystem, das verbesserte Flexibilität und horizontale Skalierbarkeit bietet, allerdings auf Kosten einiger Sicherheitsmerkmale relationaler Datenbanken, wie beispielsweise die referenzielle Integrität.

Welche Option sollten Sie wählen?

In den folgenden Abschnitten werden wir uns mit einigen der verschiedenen Aspekte befassen, die bei der Entscheidung zwischen MongoDB und MySQL zu berücksichtigen sind.

Benutzerfreundlichkeit von MongoDB im Vergleich zu MySQL

MongoDB ist eine attraktive Option für Entwickler. Die Philosophie der Datenspeicherung ist einfach und für jeden mit Programmiererfahrung sofort verständlich.

MongoDB speichert Daten in Collections, ohne ein bestimmtes, vordefiniertes Schema vorzuschreiben, und bietet damit eine Flexibilität, von der insbesondere Entwickler profitieren, die zwar möglicherweise keine Datenbankkenntnisse besitzen, aber dennoch eine Datenbank für ihre Anwendungsentwicklung benötigen. Im Gegensatz zu MySQL, das fundierte Kenntnisse in den Bereichen Normalisierung, referenzielle Integrität und relationales Datenbankdesign erfordert, um eine relationale Datenbank effektiv nutzen zu können, stellt die Flexibilität von MongoDB einen erheblichen Vorteil dar.

MongoDB unterstützt die Speicherung von Dokumenten mit unterschiedlichen Schemata, einschließlich unstrukturierter Datensätze, und bietet damit eine vielseitige Entwickleroberfläche für Teams, die Anwendungen entwickeln, für die nicht alle Sicherheitsfunktionen relationaler Systeme erforderlich sind. Ein typisches Beispiel für eine solche Anwendung ist eine Webanwendung, die nicht auf strukturierte Schemata angewiesen ist und somit unstrukturierte, halbstrukturierte oder strukturierte Daten problemlos innerhalb derselben MongoDB-Sammlung verarbeiten kann.

MySQL ist eine beliebte Wahl für Anwender, die über umfangreiche Erfahrung im Umgang mit herkömmlichen SQL-Skripten, in der Entwicklung von Lösungen für relationale Datenbanken oder in der Anpassung bzw. Aktualisierung bestehender Anwendungen verfügen, die bereits mit einem relationalen System arbeiten. Relationale Datenbanken können auch die bessere Wahl für Anwendungen sein, die sehr komplexe, aber starre Datenstrukturen und Datenbankschemata über eine große Anzahl von Tabellen hinweg erfordern.

Ein gängiges Beispiel für ein solches System wäre eine Bankanwendung, bei der eine sehr hohe referenzielle Integrität und Transaktionsgarantien gewährleistet sein müssen, um die exakte Zeitpunktintegrität der Daten zu gewährleisten.

Es ist jedoch wichtig zu verdeutlichen, dass MongoDB auch die ACID-Eigenschaften von Transaktionen (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) unterstützt. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität beim Aufbau eines transaktionalen Datenmodells, das sich in einer verteilten Umgebung horizontal skalieren lässt und bei Transaktionen mit mehreren Dokumenten keine Auswirkungen auf die Leistung hat.

Skalierbarkeit von MongoDB vs. MySQL

Ein wesentlicher Vorteil des MongoDB-Designs besteht darin, dass sich die Datenbank äußerst einfach skalieren lässt. Durch die Konfiguration eines Sharded-Clusters kann ein Teil der Datenbank, der als „Shard“ bezeichnet wird, ebenfalls als Replikatsatz konfiguriert werden. In einem Sharded-Cluster werden die Daten auf viele Server verteilt. Dank dieses äußerst flexiblen Ansatzes kann MongoDB sowohl die Lese- als auch die Schreibleistung horizontal skalieren, um Anwendungen jeder Größenordnung gerecht zu werden.

Ein Replikatsatz ist die Replikation einer Gruppe von MongoDB-Servern, die dieselben Daten enthalten und so für hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung sorgen.

Bei einem MySQL-Datenbanksystem sind die Optionen für die Skalierbarkeit deutlich eingeschränkter. Sie haben normalerweise zwei Möglichkeiten: vertikale Skalierbarkeit oder das Hinzufügen von Lesereplikaten. Bei der vertikalen Skalierung werden dem bestehenden Datenbankserver zusätzliche Ressourcen zugewiesen, doch dies unterliegt einer natürlichen Obergrenze.

Bei der Lese-Replikation werden schreibgeschützte Kopien der Datenbank auf anderen Servern angelegt. Diese ist jedoch in der Regel auf insgesamt fünf Replikate beschränkt, die ausschließlich für Lesevorgänge genutzt werden können. Dies kann zu Problemen bei Anwendungen führen, die entweder sehr schreibintensiv sind oder regelmäßig Schreib- und Lesevorgänge in der Datenbank durchführen, da es häufig vorkommt, dass die Replikate hinter dem Schreib-Master zurückbleiben. MySQL unterstützt nun die Multi-Master-Replikation, deren Umsetzung jedoch eingeschränkter ist als die in MongoDB verfügbaren Funktionen.

Performance von MongoDB vs. MySQL

Es ist sehr schwierig, die Leistung zweier völlig unterschiedlicher Datenbanksysteme zu bewerten, da beide Systeme die Speicherung und den Abruf von Daten auf völlig unterschiedliche Weise handhaben. Während es möglich ist, zwei SQL-Datenbanken mithilfe einer Reihe von Standard-SQL-Benchmarks direkt miteinander zu vergleichen, ist dies bei nicht-relationalen und relationalen Datenbanken wesentlich schwieriger und subjektiver.

Beispiel: MySQL ist für leistungsstarke Verknüpfungen (Joins) über mehrere Tabellen hinweg optimiert, die entsprechend indiziert wurden. In MongoDB werden Verknüpfungen durch die Operation $lookup unterstützt, sind jedoch aufgrund der Art und Weise, wie MongoDB-Dokumente in der Regel verwendet werden, weniger erforderlich – sie folgen einem hierarchischen Datenmodell und speichern den Großteil der Daten in einem einzigen Dokument, wodurch die Notwendigkeit von Verknüpfungen über mehrere Dokumente hinweg entfällt.

MongoDB ist zudem auf Schreibleistung optimiert und verfügt über eine spezielle insertMany()-API zum schnellen Einfügen von Daten, wobei Geschwindigkeit Vorrang vor Transaktionssicherheit hat – im Gegensatz zu MySQL, wo Daten zeilenweise eingefügt werden müssen.

Bei der Betrachtung einiger der allgemeinen Abfrageverhaltensweisen der beiden Systeme lässt sich feststellen, dass MySQL beim Auswählen einer großen Anzahl von Datensätzen schneller ist, während MongoDB beim Einfügen oder Aktualisieren einer großen Anzahl von Datensätzen deutlich schneller ist.

Flexibilität von MongoDB vs. MySQL

Der Vergleich ist einfach: MongoDB hat in puncto Flexibilität einen klaren Vorteil. Dank des Designs von MongoDB lassen sich Anwendungen im Laufe der Zeit äußerst einfach entwickeln und erweitern, ohne dass komplexe und kostspielige Schemamigrationen erforderlich sind, wie sie bei relationalen Datenbanken notwendig sind.

MongoDB bietet dynamischere Möglichkeiten zur Aktualisierung des Schemas einer Sammlung, beispielsweise das Anlegen neuer Felder auf Basis einer Aggregationspipeline oder die Aktualisierung verschachtelter Array-Felder. Dieser Vorteil kommt besonders dann zum Tragen, wenn Datenbanken an Umfang zunehmen. Im Gegensatz dazu ist die Migration von Schemata und gespeicherten Prozeduren, die von den aktualisierten Schemata abhängig sein können, bei größeren MySQL-Datenbanken langsamer. Dank des flexiblen Designs von MongoDB ist dies weitaus weniger problematisch.

Es ist erwähnenswert, dass beide Datenbanken viele Gemeinsamkeiten aufweisen. Bei beiden ist der Einstieg kostenlos, beide lassen sich unter Linux und Windows einfach installieren und beide bieten umfassende Unterstützung für gängige Programmiersprachen wie Java, Node.js und Python.

Darüber hinaus bietet MongoDB MongoDB Atlas, eine verwaltete Cloud-Lösung, die zu Erkundungszwecken ebenfalls dauerhaft kostenlos genutzt werden kann. Für eine verwaltete MySQL-Cloud-Version hingegen benötigen Sie ein Konto bei einem der großen öffentlichen Cloud-Anbieter und müssen deren Bedingungen für die kostenlose Nutzung erfüllen, um Kosten zu vermeiden.

Sicherheit bei MongoDB und MySQL

MongoDB nutzt das beliebte Modell der rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) mit einem flexiblen Berechtigungsumfang. Benutzern wird eine Rolle zugewiesen, die ihnen bestimmte Berechtigungen für Datensätze und Datenbankoperationen gewährt. Die gesamte Kommunikation wird mit TLS verschlüsselt, und es ist möglich, verschlüsselte Dokumente mithilfe eines Hauptschlüssels, der MongoDB niemals zur Verfügung steht, in MongoDB-Datensammlungen zu schreiben, wodurch eine Verschlüsselung der ruhenden Daten erreicht wird. Die in MongoDB 7.0 eingeführte „Queryable Encryption“ ermöglicht es Benutzern, sensible Felder mit einer zufälligen Verschlüsselung zu versehen, die verschlüsselten Werte in der Datenbank zu speichern und aussagekräftige Abfragen für diese Felder auszuführen, ohne sie zu entschlüsseln. Auf diese Weise können Sie sensible Daten während ihres gesamten Lebenszyklus schützen.

MySQL unterstützt viele der Verschlüsselungsfunktionen von MongoDB – auch das Authentifizierungsmodell ist ähnlich. Benutzern können nicht nur Rollen, sondern auch Berechtigungen zugewiesen werden, wodurch sie Zugriff auf bestimmte Datenbankoperationen und bestimmte Datensätze erhalten.

Fazit

Wenn MongoDB die richtige Lösung für Sie ist und Sie derzeit MySQL verwenden, sehen Sie sich unseren Migrationsleitfaden und den Relational Migrator von MongoDB an, ein Tool, das die Migration und Transformation von Daten aus einer relationalen Datenbank nach MongoDB vereinfacht, den Übergang zu MongoDB risikominimiert und Ihnen dabei hilft, die Vorteile des Dokumentmodells voll auszuschöpfen.

Eine weitere Option, die Sie in Betracht ziehen sollten, ist ein hybrider Bereitstellungsansatz, der Ihnen das Beste aus beiden Welten bietet und Ihnen die Flexibilität gibt, das für Sie passende Tool auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Leitfaden zur hybriden Bereitstellung.

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