Der Kampf der NoSQL-Datenbanken – Vergleich von MongoDB und Oracle NoSQL

Moderne IT muss über ein nicht-relationales, dynamisches Schema verfügen (d. h. keine Anforderungen für Joins Statements-Abfragen), um Unterstützung für Big Data/Echtzeitanwendungen bereitzustellen. NoSQL-Datenbanken wurden mit dem Gedanken entwickelt, die Datenverarbeitungsleistung zu verbessern und die Fähigkeit zur Skalierung in Angriff zu nehmen, um die verteilte Datenbanklast mithilfe des Konzepts mehrerer Hosts zu überwinden, und haben die Nachfrage der neuen Generation nach Datenverarbeitung gewonnen.

Neben der Bereitstellung der wesentlichen Unterstützung für verschiedene Datenmodelle und Skriptsprachen ermöglicht MongoDB den Entwicklern auch einen einfachen Einstieg in den Prozess.

NoSQL-Datenbank öffnet die Türen zu... 

• Textbasierte Protokolle mit einer Skriptsprache (REST und JSON, BSON)
• In der Tat minimale Kosten zum Generieren, Speichern und Transportieren von Daten
• Unterstützt große Mengen an Datenverarbeitung.
• Höhere Schreibleistung
• Nicht erforderlich, um eine objektrelationale Zuordnung und einen Normalisierungsprozess durchzuführen
• Keine starren Kontrollen mit referenziellen Integritätsregeln
• Reduzierung der Wartungskosten durch Datenbankadministratoren 
• Senkung der Erweiterungskosten
• Schneller Zugriff auf Schlüsselwerte
• Verbesserung der Unterstützung für maschinelles Lernen und Intelligenz 

MongoDB-Marktakzeptanz 

Die modernen Anforderungen an Big Data Analytics und moderne Anwendungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Notwendigkeit, den Lebenszyklus der Datenverarbeitung zu verbessern, ohne Erwartungen an Hardwareerweiterungen und Kostensteigerungen.

Wenn Sie eine neue Anwendung planen und eine Datenbank auswählen möchten, kann es ein komplizierter Prozess sein, angesichts der vielen Datenbankoptionen auf dem Markt die richtige Entscheidung zu treffen.

Das Beliebtheitsranking der DB-Engine zeigt, dass MongoDB im Vergleich zu Oracle NoSQL (das auf Platz 74 platziert wurde) auf Platz 1 steht. Der Trend zeigt jedoch, dass sich etwas ändert. Der Bedarf an vielen kostengünstigen Erweiterungen geht Hand in Hand mit einer viel einfacheren Datenmodellierung, und die Verwaltung verändert die Art und Weise, wie Entwickler das Beste für ihre Systeme in Betracht ziehen möchten.

Laut Datanyze-Marktanteilsinformationen laufen derzeit etwa 289 Websites auf Oracle Nosql mit einem Marktanteil von 11%, während MongoDB ganze 12.185 Websites mit einem Marktanteil von 4,66 hat %. Diese beeindruckenden Zahlen zeigen, dass MongoDB eine glänzende Zukunft hat.

NoSQL-Datenmodellierung 

Datenmodellierung erfordert Verständnis von...

• Die Typen Ihrer aktuellen Daten.
• Welche Arten von Daten erwarten Sie in Zukunft?
• Wie erhält Ihre Anwendung Zugriff auf die erforderlichen Daten aus dem System?
• Wie wird Ihre Anwendung die erforderlichen Daten zur Verarbeitung abrufen?

Das Spannende für diejenigen, die immer der Oracle-Methode gefolgt sind, Schemas zu erstellen und dann die Daten zu speichern, MongoDB ermöglicht die Erstellung der Sammlung zusammen mit dem Dokument. Das bedeutet, dass die Erstellung von Sammlungen kein Muss ist, bevor die Dokumentenerstellung stattfindet, weshalb MongoDB für seine Flexibilität sehr geschätzt wird.

In Oracle NoSQL muss jedoch zuerst die Tabellendefinition erstellt werden, danach können Sie mit der Erstellung der Zeilen fortfahren.

Die nächste coole Sache ist, dass MongoDB keine strengen Regeln für die Schema- und Beziehungsimplementierung impliziert, was Ihnen die Freiheit gibt, das System kontinuierlich zu verbessern, ohne viel Angst vor der Notwendigkeit zu haben, ein strenges schematisches Design sicherzustellen.

Schauen wir uns einige der Vergleiche zwischen MongoDB und Oracle NoSQL an.

Vergleich von NoSQL-Konzepten in MongoDB und Oracle

NoSQL-Terminologien

Dokumentspeicher und Schlüsselwertspeicher 

Oracle NoSQL bietet ein Speichersystem, das durch einen Schlüssel indizierte Werte speichert; Dieses Konzept wird als das am wenigsten komplexe Modell angesehen, da die Datensätze aus einem indexierten Schlüsselwert bestehen. Die Aufzeichnungen sind nach Dur-Tonarten und Moll-Tonarten organisiert.

Die Dur-Taste kann als Objektzeiger und die Moll-Taste als die Felder im Datensatz angesehen werden. Eine effiziente Suche nach den Daten wird durch die Verwendung des Schlüssels als Mechanismus für den Zugriff auf die Daten wie bei einem Primärschlüssel ermöglicht.

MongoDB erweitert Schlüssel-Wert-Paare. Jedes Dokument hat einen eindeutigen Schlüssel, der dazu dient, das Dokument abzurufen. Dokumente werden als dynamisches Schema bezeichnet, da die Sammlungen in einem Dokument nicht denselben Satz von Feldern haben müssen. Eine Sammlung kann ein gemeinsames Feld mit unterschiedlichen Datentypen haben. Diese Attribute führen dazu, dass das Dokumentdatenmodell direkt abgebildet wird, um die modernen objektorientierten Sprachen zu unterstützen.

MongoDB	Oracle NoSQL
Dokumentenspeicher Beispiel:	Schlüsselwertspeicher Beispiel:

BSON und JSON

Oracle NoSQL verwendet JSON als Standarddatenformat für die Übertragung (Daten + Attribut-Wert-Paare). Andererseits verwendet MongoDB BSON.

BSON ist im Gegensatz zu JSON kein für Menschen lesbarer Text. BSON steht für binär codierte Serialisierung von JSON-ähnlichen Daten, die hauptsächlich für die Datenspeicherung und ein Übertragungsformat mit MongoDB verwendet werden. Das BSON-Datenformat besteht aus einer Liste geordneter Elemente, die einen Feldnamen (String), Typ und Wert enthalten. Was die Datentypen betrifft, die BSON unterstützt, alle Datentypen, die üblicherweise in JSON zu finden sind, und zwei zusätzliche Datentypen (Binärdaten und Datum). Binäre Daten oder bekannt als BinData, die kleiner als 16 MB sind, können direkt in MongoDB-Dokumenten gespeichert werden. BSON soll mehr Platz verbrauchen als JSON-Datendokumente.

Es gibt zwei Gründe, warum MongoDB im Vergleich zu Oracle NoSQL mehr Speicherplatz verbraucht: 

• MongoDB hat das Ziel erreicht, in der Lage zu sein, schnell zu traversieren, die Aktivierung der Option zum schnellen Traversieren erfordert, dass das BSON-Dokument zusätzliche Metadaten enthält (Länge der Zeichenfolge und Unterobjekte).
• BSON-Design kann schnell kodieren und dekodieren. Ganzzahlen werden beispielsweise als 32- (oder 64-)-Bit-Ganzzahlen gespeichert, um das Analysieren zu und von dem Text zu eliminieren. Dieser Prozess benötigt mehr Platz als JSON für kleine Ganzzahlen, ist aber viel schneller zu parsen.

Datenmodelldefinition

MongoDB-Erfassungsanweisung

Erstelle eine Sammlung

db.createCollection("users")

Erstellen einer Sammlung mit automatischer _id

db.users.insert

( {
    User_id: "U1",
    First_name: "Mary"                  
    Last_name : "Winslet",  

    Age       : 15

    Contact   : {

               Phone: "123-456-789"

               Email: "[email protected]"  

                }

   access  : {

              Level:5,

              Group:"dev"

             }            

})

MongoDB ermöglicht die Einbettung zusammengehöriger Informationen in denselben Datenbankeintrag. Datenmodelldesign

Oracle NoSQL-Tabellenanweisung

Verwenden der SQL-Befehlszeile zum Einrichten des Namespace: 

Create namespace newns1; 

Namespace verwenden, um Tabellen und Kindtabellen zuzuordnen

news1:users

News1:users.access

Tabelle mit einer IDENTITÄT erstellen mit:

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000), 

User_id String,

First_name String,

Last_name String, 

Contact Record (Phone string,         

                Email string),

Primary key (idValue));

Tabelle mit SQL JSON erstellen: 

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),

User_profile JSON, 

Primary Key (shard(idValue),User_id));

Zeilen für Benutzertabelle:Geben Sie JSON ein

{

  "id":U1,

  "User_profile" : {

     "First_name":"Mary",

     "Lastname":"Winslet",

     "Age":15,

     "Contact":{"Phone":"123-456-789",                   

     "Email":"[email protected]"

                   }

}

Basierend auf den obigen Datendefinitionen ermöglicht MongoDB verschiedene Methoden zur Schemaerstellung. Die Sammlung kann explizit oder beim ersten Einfügen der Daten in das Dokument definiert werden. Beim Erstellen einer Sammlung können Sie eine Objekt-ID definieren. Objectid ist der Primärschlüssel für MongoDB-Dokumente. Objectid ist ein binärer 12-Byte-BSON-Typ, der 12 Bytes enthält, die von MongoDB-Treibern und dem Server mithilfe eines Standardalgorithmus generiert werden. MongoDB objectid ist nützlich und dient dem Zweck, das erstellte Dokument in einer bestimmten Sammlung zu sortieren.

Oracle NoSQL hat mehrere Möglichkeiten, mit der Definition von Tabellen zu beginnen. Wenn Sie standardmäßig die Oracle SQL CLI verwenden, wird die Erstellung neuer Tabellen in sysdefault platziert, bis Sie sich entscheiden, einen neuen Namespace zu erstellen, um ihm einen Satz neuer Tabellen zuzuordnen. Das obige Beispiel zeigt den neu erstellten Namespace „ns1“, und die Benutzertabelle wird dem neuen Namespace zugeordnet.

Neben der Identifizierung des Primärschlüssels verwendet Oracle NoSQL auch die IDENTITY-Spalte, um einen Wert jedes Mal automatisch zu erhöhen, wenn Sie eine Zeile hinzufügen. Der IDENTITY-Wert wird automatisch generiert und muss vom Datentyp Integer, Long oder Number sein. In Oracle NoSQL wird IDENTITY ähnlich wie das Konzept von objectid mit MongoDB mit dem Sequenzgenerator verknüpft. Da Oracle NoSQL die Verwendung des IDENTITY-Schlüssels als Primärschlüssel zulässt. Wenn Sie den IDENTITY-Schlüssel als Primärschlüssel in Betracht ziehen, ist hier eine sorgfältige Überlegung erforderlich, da dies Auswirkungen auf das Einfügen von Daten und den stattfindenden Aktualisierungsprozess haben kann.

MongoDB- und Oracle NoSQL-Tabellen-/Sammlungsebenendefinition zeigen, wie die „Kontakt“-Informationen in dieselbe einzelne Struktur eingebettet werden, ohne dass eine zusätzliche Schemadefinition erforderlich ist. Der Vorteil des Einbettens eines Datensatzes besteht darin, dass keine weiteren Abfragen erforderlich wären, um den eingebetteten Datensatz abzurufen.

Wenn Sie Ihr System auf einfache Weise warten möchten, bietet MongoDB die beste Möglichkeit, die Datendokumente mit weniger Komplikationen aufzubewahren. Gleichzeitig bietet MongoDB die Möglichkeit, das vorhandene komplexe Datenmodell aus einem relationalen Schema mithilfe des Schemavalidierungstools bereitzustellen.

Oracle NoSQL bietet die Möglichkeit, SQL als Abfragesprache mit DDL und DML zu verwenden, was viel weniger Aufwand für Benutzer erfordert, die etwas Erfahrung mit der Verwendung von Beziehungsdatenbanksystemen haben.

Die MongoDB-Shell verwendet Javascript, und wenn Sie mit der Sprache oder der Verwendung der Mongo-Shell nicht vertraut sind, ist es am besten, sich für die Verwendung eines IDE-Tools zu entscheiden. Die Top 5 MongoDB IDEtools im Jahr 2020, wie Studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass und Nucleon Database Master, werden Ihnen bei der Erstellung und Verwaltung komplexer Abfragen mit der Verwendung von Aggregationsfunktionen helfen.

Leistung und Verfügbarkeit

Da das MongoDB-Datenstrukturmodell Dokumente und Sammlungen verwendet, wird die Verwendung des BSON-Datenformats zur Verarbeitung einer großen Datenmenge im Vergleich zu Oracle NoSQL viel schneller. Während einige der Ansicht sind, dass die Abfrage von Daten mit SQL für viele Benutzer ein bequemerer Weg ist, wird die Kapazität zu einem Problem. Wenn wir eine riesige Datenmenge zu unterstützen haben, die Notwendigkeit eines erhöhten Durchsatzes und die anschließende Verwendung von SQL zum Entwerfen komplexer Abfragen, fordern uns diese Prozesse auf, die Serverkapazität und die Kostensteigerung im Laufe der Zeit zu überdenken.

Sowohl MongoDB als auch Oracle NoSQL bieten Sharding- und Replikationsfunktionen. Sharding ist ein Prozess, der es ermöglicht, den Datensatz und die gesamte Verarbeitungslast auf mehrere physische Partitionen zu verteilen, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit (Lesen/Schreiben) zu erhöhen. Die Implementierung von Shard mit Oracle erfordert, dass Sie vorher über die Funktionsweise von Sharding-Schlüsseln informiert sind. Der Grund für den Vorplanungsprozess liegt in der Notwendigkeit, den Shard-Schlüssel auf der Ebene der Schemainitiierung zu implementieren.

Die Implementierung von Shard mit MongoDB gibt Ihnen den Raum, zuerst an Ihrem Datensatz zu arbeiten, um den potenziell richtigen Shard-Schlüssel basierend auf Abfragemustern vor der Implementierung zu identifizieren. Da der Sharding-Prozess die Datenreplikation umfasst, ist MongoDB auch für die schnelle Datenreplikation bekannt. Die Replikation sorgt für die Fehlertoleranz, dass alle Daten auf einem einzigen Server gespeichert werden müssen.

Schlussfolgerung 

Was MongoDB gegenüber Oracle NoSQL bevorzugt, ist, dass es im Binärformat vorliegt und seine angeborenen Eigenschaften leichtgewichtig, passierbar und effizient sind. Damit unterstützen Sie die fortschreitende moderne Anwendung im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.

MongoDB-Eigenschaften ermöglichen es den Entwicklern, viel selbstbewusster zu arbeiten, um moderne Anwendungen schneller zu erstellen. Das MongoDB-Datenmodell ermöglicht die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten mit einer im Vergleich zu Oracle NoSQL durchdachten verbesserten Geschwindigkeit. Oracle NoSQL punktet mit seinen Tools und möglichen Optionen zur Erstellung von Datenmodellen. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass Entwickler und Designer schnell lernen und sich an die Technologie anpassen können, was bei Oracle NoSQL nicht der Fall ist.