Was ist MongoDB? Ein Expertenratgeber

MongoDB wurde 2007 von ein paar Entwicklern gegründet, die eine riesige Anzahl kleiner Transaktionen im Werbegeschäft verfolgen wollten. Die neue Datenbank, die ursprünglich als 10gen bezeichnet wurde, enthielt Daten in einem einfachen Dokument "Bucket" von JSON-Dateien und konnte sehr schnell vertikal skaliert werden. Sie brauchte keinen großen Teil eines Datenmodells oder einer hohen Nebenläufigkeit von Transaktionen, weil sie nur Anzeigenimpressionen zählte und der Einsatz gering war.

Es stellte sich jedoch heraus, dass MongoDB die Art von Datenbankeinfachheit bereitstellte, nach der Entwickler hungerten. Es wurde im Jahr 2009 unter dem Open-Source-Entwicklungsmodell gestartet, 2018 auf SSPL (Server Side Public License) umgestellt und hat sich zum de facto Standard-Datenspeicher für viele Open-Source-Entwicklungsstacks entwickelt, mit einer Kundenliste, die Expedia, Lyft, eBay und viele mehr enthält. Schauen wir uns einmal an, wie es funktioniert.

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine beliebte Open-Source-Dokumentdatenbank, die häufig in modernen Web- und mobilen Anwendungen verwendet wird. Sie wird als NoSQL-Datenbank kategorisiert, was bedeutet, dass sie einen flexiblen, dokumentorientierten Ansatz zum Speichern von Daten anstelle einer herkömmlichen tabellenbasierten relationalen Methode verfolgt. Ein großer Teil der Attraktivität von MongoDB ist die Einfachheit und der Fokus der Entwickler. Beispiel: Mongo-Interaktionen werden durch das Akronym CRUD definiert, zum Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen.

MongoDB speichert Daten in JSON-Dokumenten, die es relativ einfach machen, gespeicherte Daten – ob strukturiert, unstrukturiert oder semistrukturiert – für verschiedene Arten von Anwendungen zu verwenden. Das flexible Datenmodell von MongoDB ermöglicht es Entwicklern, unstrukturierte Daten zu speichern und bietet gleichzeitig Indexierungsunterstützung für schnelleren Dateizugriff und Replikation für Datenschutz und Verfügbarkeit. Das bedeutet, dass Entwickler anspruchsvolle Anwendungen mit MongoDB entwerfen und erstellen können.

Während MongoDB entwickelt wurde, um Impressionen über Tausende von Ad-Serving-Websites zu verfolgen, gewann es bald große Popularität als flexibler Datenspeicher in der Open-Source-Web-Entwicklung. Es wurde seit seiner Einführung im Jahr 2007 kontinuierlich weiterentwickelt und sammelt ein robustes Featureset, das Ad-hoc-Abfragen, Indexierung und Echtzeitaggregation umfasst. Ein wesentlicher Vorteil von MongoDB für Entwickler ist, dass es im Vergleich zu den meisten gängigen relationalen Datenbanken intuitiv zu bedienen und schnell zu beginnen ist. Der Typ der in MongoDB gespeicherten JSON-Dokumente wird bekannten Datentypen in gängigen Programmiersprachen zugeordnet, wie JavaScript- oder Python-Wörterbüchern. Mongo bietet auch ein umfassendes Menü mit Client-Librarys mit Treiberunterstützung für die meisten Programmiersprachen, darunter PHP, .Net, Java, Python, Node.js und viele andere.

Wie alle technischen Tools ist MongoDB in einigen Bereichen stark und in anderen schwach. Es wurde entwickelt, um Online-Werbung zu verfolgen, die einen schnellen gleichzeitigen Zugriff erforderte, aber nur lose Transaktionsgenauigkeit und wenig Echtzeitanalyse benötigte. Auch heute noch basiert MongoDB auf BASE-Prinzipien, die für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und eventuelle Konsistenz stehen. Daher wird MongoDB in der Regel in Szenarien verwendet, in denen High Availability und Skalierbarkeit primäre Designüberlegungen sind. Im Gegensatz dazu entscheiden sich Entwickler für Jobs wie Finanzvorgänge oder in geschäftskritischen Unternehmensumgebungen im Allgemeinen für eine relationale Datenbank. Diese bieten ACID-Transaktionen (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit), um die Zuverlässigkeit und Konsistenz von Datenbankvorgängen sicherzustellen. In jüngerer Zeit bietet die Technologiebranche jedoch Lösungen, die Entwicklern das Beste aus beiden Welten über die Einfachheit der Entwicklung von JSON und die Vorteile von SQL bieten können.

Funktionsweise von MongoDB

Wie werden Daten von Anwendungen in die Datenbank MongoDB übertragen?

Clientanwendungen in verschiedenen Programmiersprachen interagieren mit der Datenbank MongoDB.

1. Treiber sind sprachspezifische Librarys, mit denen Anwendungen mit MongoDB kommunizieren können.
2. Auf dem Datenbankserver MongoDB werden Ihre Daten gespeichert und verwaltet. Es kann sich um ein einzelnes, repliziertes oder in Shards unterteiltes Cluster handeln.
3. Datendateien enthalten die tatsächlichen Dokumente in der Datenbank MongoDB.
4. Das Chunk-Speichersystem ist der Ort, an dem Dateien in Abschnitte fester Größe unterteilt und gespeichert werden.

MongoDB-Umgebungen

MongoDB umfasst eine Reihe von Konfigurationen und Service-Levels, die den Anforderungen von Entwicklern entsprechen, die an kleinen, mittelständischen und sogar großen Unternehmensprojekten arbeiten.

• MongoDB Atlas ist ein Database-as-a-Service-Angebot von MongoDB zur Bereitstellung und Verwaltung von Datenbanken über Cloud-Provider hinweg. Atlas automatisiert viele administrative Aufgaben wie Skalierung und Backups.
• MongoDB Community ist eine Open-Source-Version der Datenbank, die auf kleine und mittelständische Projekte zugeschnitten ist, die nach einer NoSQL-Lösung suchen. Da es Open Source ist, eignet es sich für Modifikationen und Innovationen und bietet Entwicklern eine robuste Community, um Unterstützung zu finden. In der Community-Version fehlen jedoch offizielle Support- und Service-Level-Vereinbarungen (SLAs), es gibt weniger Sicherheitsoptionen und es gibt nur begrenzte Management-Tools.
• MongoDB Enterprise Advanced ist die Premium-Version der MongoDB Community, die im Handel erhältlich ist. Es bietet erweiterte Sicherheitsoptionen und eine In-Memory-Speicher-Engine zur Unterstützung von Anwendungsfällen der Unternehmensklasse.

Wichtige Erkenntnisse

• MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank, die zum Speichern strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten verwendet wird.
• Anstatt wie in einer herkömmlichen relationalen Datenbank Tabellen zu verwenden, speichert MongoDB Daten in JSON-Dokumenten, die in Sammlungen organisiert sind.
• Da MongoDB keine starren Schemas erfordert, ermöglicht es ein flexibles Datenmodell, das sich weiterentwickeln kann, um Änderungen an der Anwendungsfunktionalität abzugleichen.
• MongoDB wurde ursprünglich für schnelle Speicherung und Rückruf im werbewirksamen Geschäft entwickelt, ohne Rücksicht auf Transaktionskonsistenz oder schnelle Datenanalyse. Spätere Entwicklungen, wie Sharding-Features, erweitern die Funktionen von MongoDB.
• Da MongoDB andere Stärken als eine herkömmliche relationale Datenbank bietet, suchen Entwickler oft nach Möglichkeiten, das Beste aus beiden Ansätzen zu erhalten.

MongoDB-Erläuterungen

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die ein dokumentorientiertes Datenmodell verwendet, bei dem jeder Datensatz ein Dokument ist, das in einer Sammlung gespeichert ist, und nicht die Zeilen und Spalten, die gängigen relationalen Datenbanken wie MySQL gemeinsam sind.

MongoDB speichert die JSON-Dokumente mit einem Format namens BSON oder binärem JSON. Die nicht relationale Natur dieser Dokumente bedeutet, dass sie strukturierte Anwendungsdaten sowie semistrukturierte und unstrukturierte Daten speichern können – und die Datenbank kann diese verarbeiten. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken verwendet MongoDB keine starren Schemas. Stattdessen sind die Dokumente flexibel und können Arrays und verschachtelte Dokumente enthalten, was eine komplexe und hierarchische Datenspeicherung ermöglicht.

Bei der Verarbeitung extrem großer Datasets dokumentieren Sie Datenbanken wie MongoDB, skalieren oder verteilen Daten mithilfe einer Technik namens Sharding auf mehrere Knoten oder Cluster. Dieses Modell ermöglicht eine schnelle Speicherung und Rückruf. Diese Architektur ist sinnvoll, da MongoDB für die Anzeigenschaltung erstellt wurde, wo möglicherweise Millionen von Anzeigen jederzeit über Tausende von Websites aufgerufen werden müssen. Es gab keine inhärente Notwendigkeit, eine Anzeige gegen eine andere zu analysieren, wodurch Daten physisch verteilt und getrennt werden konnten.

Hierarchische Dokumentdatenbanken sind für Lesevorgänge sehr schnell, aber die Datenanalyse kann langsam sein, da Systeme Daten in allen verschachtelten Entitys analysieren müssen. Relationale Datenbanken hingegen speichern ihre Daten in separaten Tabellen, und ein einzelnes "Objekt" kann in vielen Tabellen innerhalb der Datenbank referenziert werden, was effizientere Analysevorgänge in großem Maßstab ermöglicht. Angesichts dieser unterschiedlichen Stärken entscheiden sich Entwicklungsteams im Allgemeinen für das beste Datenmanagementsystem für die aktuellen Anforderungen ihrer Anwendung. Oder sie wählen eine multimodale Datenbank, die vollständigen SQL-Zugriff auf relationale und JSON-Dokumentdaten sowie auf viele andere Datentypen bietet.

Funktionsweise von MongoDB

MongoDB speichert Daten in Collections, die analog zu Tabellen in relationalen Datenbanken sind. Jede Sammlung enthält mehrere Dokumente, die in ihrer Struktur variieren können. Die Struktur von Dokumenten muss nicht im System deklariert werden, da Dokumente selbstbeschreibend sind. Das bedeutet, dass jedes Dokument Metadaten enthält, die jedes Feld im Dokument beschreiben.

Um die Performance zu verbessern, unterstützt MongoDB die Indexierung für jedes Feld in einem Dokument. Indizes unterstützen die effiziente Ausführung von Abfragen und können primäre und sekundäre Indizes enthalten. Die Abfragesprache von MongoDB unterstützt CRUD-Vorgänge (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) und ermöglicht komplexe Aggregationen, Textsuche und Geodatenabfragen. Um die Antwortzeiten zu verbessern, stellt MongoDB ein Aggregations-Framework bereit, mit dem Entwickler komplexe Datenverarbeitung auf Serverseite einrichten können. Das bedeutet, dass es in der Lage ist, Analysen im Cluster durchzuführen, in dem sich die Daten befinden, ohne sie auf eine andere Plattform verschieben zu müssen, wie bei Apache Spark oder Hadoop. Dies kann die Datenmenge reduzieren, die an und von Kunden übertragen wird.

Mit MongoDB können Sie High Availability bereitstellen und die Performance verbessern, indem Sie Replikat-Datasets unterstützen. Replikate können für das Load Balancing verwendet werden, indem Lese- und Schreibvorgänge auf alle Instanzen verteilt werden. Diese Replikatsets bieten auch Redundanz und erhöhen die Datenverfügbarkeit über mehrere Kopien von Daten auf verschiedenen Datenbankservern. Im Falle eines Hardwareausfalls oder einer Wartung ermöglichen Replikatsets MongoDB das automatische Failover und die Datenredundanz.

Aus Gründen der Skalierbarkeit unterstützt MongoDB horizontale Skalierung durch Sharding. Dies ist eine Möglichkeit, Daten über mehrere Datenbanken auf mehreren Computern zu verteilen. Ein in Shards unterteiltes Cluster kann aus vielen Replikatsets bestehen. Sharding wird konfiguriert, indem ein Shard-Schlüssel definiert wird, der bestimmt, wie die Daten über die Shards verteilt werden. Mit dieser Technik können Sie große Datasets und Vorgänge mit hohem Durchsatz verwalten, indem Sie das Dataset aufteilen und mehrere Server laden.

Wie Sharding funktioniert

Jedes Shard ist eine unabhängige Datenbankinstanz, die Teilmengen der Daten einer in Shards unterteilten Datenbank hostet.

MongoDB im Vergleich zu RDBMS

Jeder Datenbanktyp (relational, z.B. MySQL, Postgres und Oracle Database) oder dokumentorientiert (z.B. CouchDB, DynamoDB und MongoDB) weist Stärken und Schwächen auf, und die Wahl zwischen diesen hängt im Allgemeinen von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen der zu entwickelnden Anwendung ab.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) verwendet eine Structured Query Language (SQL), während das dokumentorientierte Format von MongoDB Document Store-APIs verwendet. Trotzdem verwendet MongoDB Query Language (MQL) eine JavaScript-ähnliche Sprache mit Vorgängen wie dem Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen von Dokumenten.

MongoDB hat kein Konzept von Tabellen und Zeilen und enthält keine Schemas. Daher muss weniger Struktur definiert werden, bevor die Datenbank verwendet werden kann. Ohne zentrales Schema muss jedoch jede App, die auf die Sammlungen zugreift, das Dokument verstehen. Das "Schema" ist also im Anwendungscode und nicht in der Datenbank definiert. Wenn eine App das Schema ändert, können andere Apps beschädigt werden. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken, bei denen ein Schema im Wesentlichen ein Blueprint für das RDBMS ist und die Datenorganisation und -beziehung explizit definiert sind, fehlt MongoDB das inhärente Konzept der Beziehungen zwischen Daten.

Die Flexibilität von Datenspeichern ist bemerkenswert, da MongoDB verschiedene Formate für Daten wie Schlüsselwertspeicher, Diagramme und Dokumente verwendet und sich Datenstrukturen im Laufe der Zeit ändern können. Dies unterscheidet sich von einem RDBMS, das strenge Definitionen, Hierarchien und Validierungsprozeduren verwendet, die auf diesen basieren, um die Datenintegrität sicherzustellen.

Während das Einrichten einer einfachen MongoDB-Instanz unkompliziert ist, kann die Konfiguration und Verwaltung eines groß angelegten, verteilten MongoDB-Clusters mit Sharding und Replikaten komplex sein und ein gutes Verständnis der Architektur- und Konfigurationsoptionen erfordern.

Wichtige Unterschiede

Warum MongoDB?

MongoDB eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen, von einfachen CRUD-Anwendungen wie Blogging- oder Notiz-Apps bis hin zu komplexen Plattformen wie Amazon Prime. MongoDB wird häufig für Content-Management-Systeme (CMSes), Gaming-Apps, bei denen die Datensynchronisierung schnell sein muss, und biometrische Gesundheitsdaten ausgewählt, unter anderem für viele andere Anwendungsfälle. Seine Vielseitigkeit hat es zu einem Eckpfeiler beliebter Open-Source-Entwicklungsstacks wie MEAN und MERN gemacht.

Wählen Sie es, wenn Sie Folgendes brauchen:

• Flexibilität. Das JSON-Dokumentformat von MongoDB bietet eine einfache und intuitive Möglichkeit, hierarchische Datenstrukturen darzustellen, die sonst komplizierte Joins über SQL-Abfragen erfordern würden.
• Verfügbarkeit. Die verteilten Datenbankfunktionen von MongoDB bieten hohe Verfügbarkeit, auch bei großen, oft wechselnden Datensätzen.
• Skalierbarkeit. MongoDB wurde zum Erfassen, Verarbeiten und Analysieren großer, sich schnell ändernder und vielfältiger Datensätze entwickelt.
• Leistung. Die Leistungsoptimierung durch Methoden wie Replikation, Sharding und andere macht MongoDB zu einer praktikablen Wahl für große Anwendungen in Bereichen wie Medien und Unterhaltung.
• Kompatibilität. MongoDB-Dokumente vom Typ JSON bieten einfache Kompatibilität mit bekannten Datentypen, die in gängigen Programmiersprachen zu finden sind. Darüber hinaus bieten MongoDB-Clientbibliotheken Treiber für die meisten Programmiersprachen, wie PHP, .Net, JavaScript und viele mehr.
• Unterstützung der Gemeinschaft. MongoDB ist ein de-facto-Standarddatenspeicher in vielen Open-Source-Entwicklungsstacks, in denen Communityunterstützung reichlich vorhanden ist.

MongoDB-Funktionen

MongoDB ist bei Entwicklern zum Teil aufgrund seiner intuitiven API, des flexiblen Datenmodells und der folgenden Funktionen beliebt geworden:

• Ad-hoc-Abfragen MongoDB unterstützt Feld-, Bereichs- und regulären Ausdrucksabfragen, die ganze Dokumente, bestimmte Dokumentfelder oder zufällige Stichproben von Ergebnissen zurückgeben können.
• Indexierung. MongoDB unterstützt mehrere verschiedene Indextypen, einschließlich Einzelfeld, zusammengesetzte (mehrere Felder), Multikey (Array), Geodaten, Text und Hash.
• Replikation. MongoDB stellt High Availability mit Replikatsets bereit, die mindestens zwei Kopien der Daten enthalten. Schreibvorgänge werden vom primären Replikat verarbeitet, während jedes Replikat Leseanforderungen verarbeiten kann. Wenn das primäre Replikat ausfällt, wird ein sekundäres Replikat zum primären Replikat hochgestuft.
• Skalierbarkeit. Die Skalierung in MongoDB-Datenbanken wird durch Sharding verbessert, da Cluster nur einen Teil der Daten in einer Collection speichern. Sharding-Schlüssel bestimmen die Verteilung dieser Daten.
• Load Balancing. MongoDB kann vertikal und horizontal skaliert werden. Dank in Shards unterteilter Cluster kann das Load Balancing über die Basisstruktur der Datenbank abgewickelt werden. Die Replikation kann verwendet werden, um Lasten auf primären Servern zu reduzieren.
• File Storage. Daten werden in Dokumenten gespeichert, die Objekten in den meisten Programmiersprachen leicht zugeordnet werden können, was einen einfachen Zugriff innerhalb von Anwendungen ermöglicht.
• Batch-Verarbeitung Die Datenverarbeitung kann auf verschiedene Arten erfolgen. Manchmal wird es in den Dokumenten selbst durchgeführt, manchmal mit einer Bulk-Schreibmethode, die den Netzwerkbetrieb reduziert.

MongoDB Vorteile

MongoDBs Popularität bei der Open-Source-Community ist auf die vielen Möglichkeiten zurückzuführen, wie es die Anwendungsentwicklung und -wartung intuitiver und skalierbarer macht. Zu diesen Vorteilen gehören:

• Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Entwickler entscheiden sich oft für MongoDB, weil es einfach zum Herunterladen oder Zugriff auf die Cloud ist. Das bedeutet, dass sie schnell loslegen können – zum Teil, weil es einfacher ist, mit Dokumenten zu arbeiten, anstatt ein Datenmodell zu erstellen und mit Tabellen zu arbeiten.
• Effizienz. JSON bietet eine Reihe von Effizienzsteigerungen mit kleinen Dokumentdateien und menschenlesbaren Inhalten. MongoDB codiert Dokumente im Binärformat (BSON), das im Vergleich zu Nur-Text kompakter und schneller geparst werden kann.
• Flexible Schemas. Das Dokumentdatenmodell von MongoDB ermöglicht flexible und selbstbeschreibende Schemas, sodass Felder von Dokument zu Dokument variieren können.
• Einfache Abfragesprache Die Abfragesprache MongoDB (MQL) ist für Entwickler einfach zu verwenden und bietet die Möglichkeit für komplexe Abfragen und Indizes, häufig verwendete Abfragen zu beschleunigen.
• Cloud-nativ. MongoDB Atlas ist eine Cloud-native Datenbank, die häufig aktualisiert wird und sich schnell an neue Technologien anpasst. Die Verwendung erleichtert auch die Migration einer Anwendung in die Cloud.

MongoDB Nachteile

Während MongoDB viele Vorteile bietet, insbesondere für Anwendungen, die Flexibilität und hohe Performance bei großen Datenmengen erfordern, weist es viele potenzielle Nachteile auf.

• Transaktionsunterstützung. Die Transaktionsunterstützung von MongoDB ist nicht so ausgereift oder robust wie in herkömmlichen relationalen Datenbanken. Komplexe Transaktionen, insbesondere solche, die sich über mehrere Vorgänge erstrecken, können möglicherweise nicht so gut ausgeführt werden und die Implementierung in MongoDB kann eine Herausforderung darstellen.
• Datenkonsistenz. Die Verwendung von "Eventual Consistency" durch MongoDB für Replikatsets kann zu Situationen führen, in denen nicht alle Benutzer dieselben Daten gleichzeitig lesen. Für Anwendungen, die eine starke Konsistenz erfordern, kann dies ein schwerwiegender Nachteil sein.
• Join-Vorgänge. MongoDB unterstützt keine Joins wie SQL-Datenbanken. Es bietet jedoch Optionen, die eine ähnliche Funktion ausführen, obwohl sie im Allgemeinen weniger effizient sind und zu komplexeren Abfragen und einer langsameren Performance führen können – insbesondere beim Umgang mit komplexen Beziehungen zwischen Dokumenten.
• Speicherverwendung. MongoDB speichert die am häufigsten verwendeten Daten und Indizes im RAM, sodass die Performance stark von ausreichend RAM abhängt. Infolgedessen kann eine MongoDB-Datenbank mehr Speicherressourcen und möglicherweise mehr Hardware verbrauchen als andere Datenbanken.
• Speichergemeinkosten. Das von MongoDB verwendete selbst enthaltende Dokumentparadigma kann zu größeren Speicheranforderungen führen als die stark normalisierten Tabellen in relationalen Datenbanken. Darüber hinaus kann das dynamische Schema von MongoDB Datenredundanz und -fragmentierung verursachen, was die Speichernutzung und die Kosten erhöhen kann.
• Indexierungsbeschränkungen. MongoDB unterstützt viele Indizierungsoptionen, aber die Verwaltung einer großen Anzahl von Indizes kann die Schreibperformance beeinträchtigen. Es ist einfach nicht für häufige Schreibvorgänge konzipiert, da jeder Schreibvorgang möglicherweise mehrere Indizes aktualisieren muss, wodurch die Abfrageperformance häufig mit der Schreibperformance verglichen wird.
• Kosten In Szenarien, in denen High Availability und horizontale Skalierung erforderlich sind, können die Kosten für die Ausführung und Verwaltung eines MongoDB-Clusters, insbesondere in Cloud-Umgebungen, erheblich sein. Der Bedarf an viel RAM und Speicher kann auch die Kosten erhöhen. Dies gilt insbesondere in Situationen mit hoher Verfügbarkeit, in denen Replikatdatenbanken eine gleiche Anzahl von Ressourcen benötigen.

MongoDB-Kompatibilität

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die gut in diesem Ökosystem funktioniert. Sie wurde jedoch auch für die Interaktion mit anderen Typen von Datenbankmanagementsystemen über verschiedene Datenintegrationstools und Connectors entwickelt. Dieses Toolset umfasst eine ETL-Infrastruktur (Extrahieren, Transformieren, Laden) zum Extrahieren und Migrieren von Daten aus MongoDB und umgekehrt. Dies ist nützlich, um Daten für Berichte und komplexe Datenanalysen an eine relationale Datenbank zu senden. MongoDB-Anwendungen können auch über verschiedene Datenbankplattformen hinweg mit REST-APIs kommunizieren.

Ausführen von MongoDB-Workloads in Oracle Autonomous Database

Ein gutes Beispiel für die MongoDB-Kompatibilität ist die Oracle Database-API für MongoDB, mit der Entwickler die Open-Source-Tools und -Treiber von MongoDB verwenden können, die mit einer Oracle Autonomous JSON Database verbunden sind. Dadurch erhalten sie Zugriff auf die Multimodel-Funktionen von Oracle und können Daten für Analysen, maschinelles Lernen (ML) und räumliche Analysen nicht in eine separate Datenbank verschieben. Stellen Sie sich Autonomous JSON Database als multimodale Alternative zu MongoDB Atlas vor. Häufig sind nur wenige oder keine Änderungen für vorhandene Anwendungen erforderlich.

Migration von MongoDB-Workloads in Oracle Autonomous JSON Database

Anstatt über APIs auf die MongoDB-Funktionalität zuzugreifen, können Entwickler einfach ihre JSON-zentrierten Workloads in eine Oracle Autonomous JSON Database auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) migrieren. Dadurch wird ein Cloud-Dokumentendatenbankservice für JSON-zentrierte Anwendungen bereitgestellt, der Dokument-APIs im NoSQL-Stil (Simple Oracle Document Access oder SODA und Oracle Database API for MongoDB), serverlose Skalierung, leistungsstarke ACID-Transaktionen, umfassende Sicherheit und niedrige Pay-per-Use-Preise enthält. Es gibt keine Ausfallzeiten, da die Migration von MongoDB zu Oracle Autonomous JSON Database mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate erfolgt.

Erste Schritte mit Autonomous Database

MongoDB-Benutzer können jetzt vielseitigere JSON-zentrierte Anwendungen erstellen. Mit Oracle Autonomous Database können Entwickler flexibel auf Geschäftsanforderungen mit einer einzigen Datenplattform reagieren, die alle ihre Anforderungen erfüllen kann. So können Entwickler SQL, JSON-Dokumente, Diagramme, Geodaten, Text und Vektoren in einer einzigen Datenbank verwenden, um schnell neue Features zu erstellen.

Darüber hinaus bietet ein revolutionäres neues Feature in Oracle Database, JSON Relational Duality, die Vorteile von relationalen Tabellen und JSON-Dokumenten, ohne die Kompromisse beider Modelle.

Autonomous Database bietet integrierte KI-Services und datenbankinternes maschinelles Lernen (ML), um Anwendungen mit Text- und Bildanalysen, Spracherkennung oder personalisierten Empfehlungen zur Verbesserung zu bringen. Darüber hinaus übersetzt Autonomous Database Select AI automatisch natürliche Sprache in Datenbankabfragen und ermöglicht Ihnen eine kontextbezogene Konversation mit der Datenbank, ohne benutzerdefinierte Codierung oder manuelle Eingriffe über eine komplexe Schnittstelle. Da die Datenbank vollständig autonom ist, können Entwicklungsteams sich auf die Erstellung von Anwendungen konzentrieren, indem sie die Verfügbarkeit sicherstellen und Daten durch automatisierte Sicherheitsmaßnahmen und kontinuierliche Überwachung schützen.

Sie können heute kostenlos loslegen und sogar einen Workshop ausprobieren, um zu erfahren, wie Sie SQL, JSON und Oracle Graph in derselben App verwenden.

Mit Anwendungsfällen, die E-Commerce-Plattformen, IoT-Anwendungen und mehr umfassen, hat MongoDB seine branchenübergreifende Vielseitigkeit unter Beweis gestellt. Die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten und komplexe Abfragen zu unterstützen, positioniert sie als eine fähige Komponente moderner Technologie-Stacks. Da Unternehmen versuchen, den maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, wird MongoDB entscheidend für den Erfolg sein.

MongoDB Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen SQL und MongoDB?

MongoDB speichert unstrukturierte Daten, die für eine SQL (Structured Query Language) ungeeignet sind.

Ist MongoDB eine Back-End-Sprache?

Nein, aber es kann als Teil einer Backend-Webanwendung verwendet werden.

Ist MongoDB eine Sprache oder ein Framework?

Es handelt sich um ein Datenbankmanagementsystem, das unstrukturierte Daten verwendet, die in Dokumenten statt in Tabellen gespeichert sind.