Es ist eine wohlbekannte Tatsache, dass MSSQL-Datenbanken die Welt der Datentechnologien beherrscht haben und seit über vier Jahrzehnten die Hauptquelle für die Datenspeicherung sind. Im Allgemeinen wird die MSSQL-Datenbank hauptsächlich für den Zugriff auf relationale Datenbanken verwendet. MSSQL beherrschte das Segment, aber als sich der Webentwicklungsmarkt beschleunigte, kam es zu einer Verlagerung hin zur Verwendung von Open-Source-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL usw. MSSQL war jedoch immer noch die erste Wahl. Schon bald begannen die Daten exponentiell zu wachsen und die Skalierbarkeit wurde zu einem Hauptproblem; damals kam NoSQL, um den Tag zu retten. NoSQL (abgeleitet von „Not only SQL“) ist die Bezeichnung für einen Datenbanktyp, der nicht-relationale, unstrukturierte Daten hosten kann. Dies bedeutet, dass Daten in einer NoSQL-Datenbank nicht unbedingt in Spalten und Zeilen mit fester Länge vorhanden sind, wie dies in einer relationalen Datenbank der Fall ist, und sehr unstrukturiert sein können. Diese Art von Datenbank verfügt über integrierte Hochverfügbarkeits- und schnelle Leistungsfunktionen. Anwendungen, die NoSQL-Datenbanken verwenden, machen sich weniger Gedanken über Entitätsbeziehungen, Transaktionskonsistenz oder Datenduplizierung.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die in den letzten zehn Jahren eine starke Verbreitung erlebt hat, angeheizt durch das explosive Wachstum des Webs und mobiler Anwendungen, die in der Cloud ausgeführt werden. Diese neue Art von mit dem Internet verbundenen Anwendungen erfordert eine schnelle, fehlertolerante und skalierbare schemalose Datenspeicherung, die NoSQL-Datenbanken bieten können. MongoDB verwendet JSON, um Daten wie Dokumente zu speichern, deren Strukturangebote variieren können, ein dynamisches, flexibles Schema. MongoDB wurde für Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit mit Auto-Sharding entwickelt. MongoDB ist eine der beliebten Open-Source-Datenbanken, die unter der NoSQL-Datenbank entstehen, die für die Speicherung großer Datenmengen verwendet wird. In MongoDB muss für die als Dokumente bekannten Zeilen kein Schema vorher definiert werden. Die Felder werden on the fly erstellt. Das in MongoDB verfügbare Datenmodell ermöglicht die Darstellung hierarchischer Beziehungen, um Arrays und andere komplexere Strukturen effizienter zu speichern.
High-Level-Unterschiede zwischen MongoDB und MSSQL
| MongoDB (NoSQL-Datenbank) | MSSQL-Datenbank |
| Die MongoDB-Datenbank ist eine nicht relationale oder verteilte Datenbank. | MSSQL-Datenbank ist eine relationale Datenbank (RDBMS). |
| Relativ junge Technologie. | Eine alte und ausgereifte Technologie. |
| MongoDB-Datenbank basierend auf Dokumenten, Schlüssel-Wert-Paaren, Diagrammen oder Spalten, und sie müssen sich nicht an Standardschemadefinitionen halten. | MSSQL-Datenbank ist eine Tabelle, die in Form von Zeilen und Spalten basiert und sich strikt an Standard-Schema-Definitionen halten muss. Sie sind eine bessere Option für Anwendungen, die mehrzeilige Transaktionen benötigen. |
| MongoDB hat ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten. Daten können ohne vorgegebene Struktur flexibel gespeichert werden. | MSSQL hat ein gut entworfenes vordefiniertes Schema für strukturierte Daten. |
| MongoDB-Datenbank bevorzugt denormalisiertes Schema. | MSSQL-Datenbanken bevorzugen normalisierte Schemata. |
| MongoDB ist viel billiger zu skalieren als relationale Datenbanken. | MSSQL ist kostspielig zu skalieren. |
| Die MongoDB-Datenbank ist horizontal skalierbar. Es kann skaliert werden, indem der Infrastruktur weitere Server hinzugefügt werden, um eine große Last zu bewältigen und den Heap zu verringern. | MSSQL-Datenbank ist vertikal skalierbar. Es kann skaliert werden, indem die Hardwarekapazität (CPU, RAM, SSD usw.) auf einem einzelnen Server erhöht wird. |
| MongoDB hat einige Einschränkungen für komplexe Abfragen, da es in MongoDB keine Standardschnittstelle für die Verarbeitung von Abfragen gibt. Die Abfragen in MongoDB sind nicht so leistungsfähig wie SQL-Abfragen. Es heißt UnQL, und die Syntax für die Verwendung der unstrukturierten Abfragesprache variiert von Syntax zu Syntax. | MSSQL eignet sich für komplexe Abfragen, da SQL eine Standardschnittstelle zur Bearbeitung von Abfragen hat. Die Syntax von SQL-Abfragen wurde korrigiert. |
| Die MongoDB-Datenbank eignet sich am besten für die hierarchische Datenspeicherung, da sie der Schlüssel-Wert-Paar-Methode zum Speichern der Daten folgt. | MSSQL-Datenbank eignet sich nicht gut für hierarchische Datenspeicherung. |
| Sie werden basierend auf der Art und Weise, wie sie Daten speichern, als Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, Graphspeicher, Spaltenspeicher und XML-Speicher klassifiziert. | Aus kommerzieller Sicht ist die MSSQL-Datenbank weder Open Source noch Closed Source. |
| Die MongoDB-Datenbank entspricht dem Brewers CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz). | Die MSSQL-Datenbank entspricht den ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit). |
| Neue Daten können einfach in die MongoDB-Datenbank eingefügt werden, da keine vorherigen Schritte erforderlich sind. | Das Hinzufügen neuer Daten in der MSSQL-Datenbank erfordert einige Änderungen, wie das Auffüllen von Daten, das Ändern von Schemata. |
| Für MongoDB-Datenbanken ist nur begrenzter Community-Support verfügbar. | Die MSSQL-Datenbank hat einen hervorragenden Anbieter-Support und Community-Support ist verfügbar. |
| Sie können MongoDB für umfangreiche Transaktionszwecke verwenden. Um lokale Datentransaktionen zu speichern, die nicht sehr dauerhaft sein müssen. | MSSQL-Datenbank am besten geeignet für stark transaktionsbasierte Anwendungen. |
| MongoDB eignet sich für die hierarchische Datenspeicherung und Speicherung großer Datensätze (z. B. Big Data). | MSSQL eignet sich nicht für hierarchische Datenspeicherung. |
| MongoDB ist eine dokumentorientierte Datenbank und JSON ist der native Datentyp, der seine Daten in JSON-Dateiobjekten speichert. Es erstellt Indizes auf Sammlungsebene und unterstützt Indizes für jedes Feld oder Unterfeld der Dokumente in einer MongoDB-Sammlung. | JSON-Unterstützung in MSSQL wurde in der Version 2016 des Produkts eingeführt. Im Gegensatz zur MongoDB-Datenbank enthält SQL Server jedoch keinen nativen JSON-Datentyp. Es unterstützt eingeschränkte Indizierungsfunktionen und keine nativen JSON-Indizes; nur Volltextindizierung. |
| In MongoDB werden die Befehlszeilentools „mongoimport“ und „mongoexport“ verwendet, um die Dokumente zu importieren und zu exportieren und eine MongoDB-Sammlung einzufügen oder zu aktualisieren. | Einige gängige Methoden zum Importieren und Exportieren von JSON-Daten in eine MSSQL-Datenbank:-
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Vorteile von MongoDB
Nachdem er die hervorragenden Funktionen von MongoDB gesehen hat, sollte nun jeder Entwickler verstehen können, warum es besser ist, eine NoSQL-basierte Datenbank für die Entwicklung von Big-Data-Transaktionsanwendungen und für die Implementierung eines skalierbaren Modells zu verwenden. Jetzt ist es an der Zeit, die Schemadefinitionen von MSSQL hinter sich zu lassen und den Vorteil zu nutzen, schemalose Datenbanken wie MongoDB zu verwenden. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile von MongoDB aufgeführt.
Abbildung 1:Vorteile von MongoDB Verteilte Datenplattform
MongoDB gewährleistet ein neues Maß an Verfügbarkeit und Skalierbarkeit in geografisch verteilten Rechenzentren und Cloud-Regionen. Ohne Ausfallzeiten und ohne Codeänderungen in einer Anwendung skaliert MongoDB elastisch in Bezug auf Datenvolumen und Durchsatz. Die Technologie bietet Ihnen genügend Flexibilität über verschiedene Rechenzentren hinweg mit der richtigen Konsistenz.
Schnelle und iterative Entwicklung
Häufige Änderungen der Geschäftsanforderungen wirken sich nicht direkt auf den Erfolg einer Projektabwicklung in einem Unternehmen aus. Ein flexibles Datenmodell mit dynamischem Schema, Befehlszeilentools und leistungsstarker GUI hilft den Entwicklern, Anwendungen zu erstellen und weiterzuentwickeln. Darüber hinaus ermöglicht die automatisierte Bereitstellung eine kontinuierliche Integration und Bereitstellung für den Produktivbetrieb, während statische relationale Schemata und auf komplexen Verfahren basierende RDBMS nun der Vergangenheit angehören.
Flexibles Datenmodell
MongoDB speichert die Daten in einer flexiblen JSON-ähnlichen Dokumentenmethode, die eine Datenpersistenz und eine einfache Kombination ermöglicht. Die Objekte im Anwendungscode werden dem Dokumentenmodell zugeordnet, wodurch die Arbeit mit Daten einfach wird. Die Schema-Governance-Kontrollen, komplexe Aggregationen, der Datenzugriff und die umfangreichen Indizierungsfunktionen werden in keiner Weise beeinträchtigt. Ohne Ausfallzeit kann man das Schema dynamisch ändern. Diese Flexibilität ist ein hervorragender Vorteil für einen Entwickler und sorgt für weniger Sorgen über die Datenmanipulation.
Reduzierte Gesamtbetriebskosten (TCO)
Anwendungsentwickler können ihre Arbeit besser erledigen, wenn sie MongoDB verwenden. Die Kosten werden erheblich gesenkt, da MongoDB auf handelsüblicher Hardware läuft. Diese Technologie ermöglicht ein bedarfsorientiertes, nutzungsbasiertes Preismodell mit Jahresabonnements, das mit weltweitem Support rund um die Uhr ausgestattet ist.
Integrierter Funktionsumfang
MongoDB wird bei der Entwicklung einer Vielzahl von Echtzeitanwendungen verwendet, z. B. ereignisgesteuerte Streaming-Datenpipelines, Analysen mit Datenvisualisierung, Text- und Geodatensuche, Diagrammverarbeitung, In-Memory-Leistung und globale Replikation zuverlässig und sicher. Damit ein RDBMS dies erreichen kann, sind zusätzliche komplexe Technologien sowie separate Integrationsanforderungen erforderlich.
Fazit
In der heutigen Datenbank gewinnt MongoDB als NoSQL-Datenbank an Popularität und entwickelt sich zu einem echten Game-Changer in der IT-Arena. MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen mit schnellem Wachstum oder Datenbanken ohne klare Schemadefinitionen (d. h. Sie haben viele unstrukturierte Daten). Darüber hinaus hat es zahlreiche Vorteile, darunter niedrigere Kosten, Open-Source-Verfügbarkeit und einfachere Skalierbarkeit, was MongoDB zu einer attraktiven Wahl für alle macht, die über die Integration mit Big Data nachdenken. Auch wenn MongoDB im Vergleich zu MSSQL eine junge Technologie ist, was sie etwas volatiler macht.
