Was ist eine Dokumentendatenbank? Grundlagen, die Sie kennen sollten

Stellen Sie sich vor, Sie durchsuchen Hunderte von Aktenschränken nach einem bestimmten Dokument.

Das ist keine Situation, in der Sie sich sehen möchten, und das gilt auch für Unternehmen. Deshalb nutzen Organisationen Datenbanken, um große Datenmengen zu speichern, abzurufen und zu verwalten.

Datenbanken haben sich seit ihrer Entstehung in den 1960er Jahren verändert. Relationale Datenbanken wurden in den 1980er Jahren populär und dominierten zunehmend bis in die 2000er Jahre. Softwareentwickler nutzten eine strukturierte Abfragesprache (SQL), um Daten in diesen Datenbanken über verknüpfte Tabellen zu speichern und abzurufen. Allerdings konnten relationale Datenbanken mit den hohen Arbeitslasten nicht Schritt halten, und selbst die teuerste Hardware konnte nicht helfen.

Eine nicht-SQL (NoSQL) Datenbank wurde zur bevorzugten Option für Organisationen mit Skalierungsbedarf. Diese Datenbanken sind nicht-relational und erfordern kein festes Schema.

Dokumentendatenbanken wurden im Laufe der Zeit zu einer der Hauptarten von NoSQL-Datenbanken. Sie bieten ein schnelles, intuitives und flexibles Schema, das es Softwareentwicklern ermöglicht, Datenmodelle mit sich ändernden Anwendungsanforderungen weiterzuentwickeln.

Was sind Dokumente in einer Dokumentendatenbank?

Ein Dokument bezieht sich auf einen selbsterklärenden Datensatz in einer Dokumentendatenbank. Hier ist ein Beispiel, wie ein Dokument in einer Dokumentendatenbank aussieht.

Dokumente speichern Informationen über Objekte und zugehörige Metadaten in Feld-Wert-Paaren. Die Werte umfassen Zeichenfolgen, Daten, Arrays, Objekte und Zahlen. Die bestimmenden Merkmale eines Dokuments sind wie folgt:

Sammlungen

Eine Sammlung ist eine Gruppe von Datensätzen, die ähnliche Dokumente speichert. Denken Sie an Sammlungen als Tabellen in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) und Dokumente als Zeilen. Da Dokumentendatenbanken ein flexibles Schema haben, muss jedes Dokument nicht die gleichen Felder enthalten, um Teil einer Sammlung zu sein.

Jedes Dokument wird eine ähnliche Struktur haben, aber das ist nicht notwendig für die stabile Leistung einer Dokumentendatenbank. Im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank ermöglicht es die Dokumentendatenbank-Software, mehrere Dokumente mit unterschiedlichen Schemata zu speichern, ohne Änderungen an der Datenbank selbst vorzunehmen. Es ist erwähnenswert, dass einige Dokumentendatenbanken das Schema aus Validierungsgründen sperren können.

CRUD-Operationen

Softwareentwickler verlassen sich auf eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) oder eine Abfragesprache, um Erstellungs-, Lese-, Aktualisierungs- und Löschoperationen (CRUD) auszuführen.

Erstellen

Datenbanken ermöglichen es Ihnen, Dokumente mit Schlüsseln oder eindeutigen Identifikatoren (UID) zu erstellen. Eine Dokumentendatenbank verwendet eine Zeichenfolge, einen Pfad oder einen einheitlichen Ressourcenbezeichner (URI) als Schlüssel, um Dokumente zu speichern und abzurufen. Dokumentendatenbanksysteme behalten einen Schlüsselindex bei, um den Abrufprozess zu beschleunigen, und können Schlüssel erfordern, um ein Dokument zur Datenbank hinzuzufügen.

Lesen

Entwickler verwenden häufig API oder Abfragesprache, um Dokumente aus einer Datenbank abzurufen oder zu lesen. Sie können auch die Schlüssel-zu-Dokument-Suche nutzen, um Dokumente basierend auf ihren UIDs oder Feldwerten zu finden. Sie können die Leseleistung auch verbessern, indem Sie der Datenbank Indizes hinzufügen.

Aktualisieren

Sie können vorhandene Dokumente oder Dokumentenmetadaten in einer Datenbank aktualisieren, indem Sie sie einzeln ändern oder durch neue Informationen ersetzen.

Löschen

Die Löschoperation verwendet die gleiche Syntax wie Leseoperationen, um Dokumente aus einer einzelnen Sammlung zu löschen. Einige Dokumentendatenbanken ermöglichen es Ihnen sogar, Filter und spezifische Kriterien zum Löschen von Dokumenten festzulegen.

Merkmale von Dokumentendatenbanken

Dokumentendatenbank-Softwaresysteme ermöglichen es Organisationen, sofort auf Daten mit schnellen Abfragen und flexiblem Indexieren zuzugreifen. Die Flexibilität, dasselbe Dokumentenmodell für die Anwendungsprogrammierung und Datenabfrage zu verwenden, macht Dokumentendatenbanksysteme noch attraktiver für Informationstechnologie (IT) Unternehmen. Hier sind die Merkmale, die Organisationen dazu bringen, Dokumentendatenbanken gegenüber SQL-Datenbanken zu wählen.

Intuitives Dokumentendatenmodell

Dokumentendatenbanken speichern Daten mithilfe von Dokumenten anstelle von Strukturen wie Tabellen oder Graphen. Programmiersprachen ordnen diese Dokumente über Codierung Objekten zu und ermöglichen es Ihnen, Daten zusammen zu speichern, damit Sie sie zusammen abrufen können. Diese Flexibilität ermöglicht es Entwicklern, weniger Code zu schreiben und dennoch eine hervorragende Endbenutzerleistung zu liefern.

Dokumentendatenbanken befähigen Entwickler, Anwendungen schnell zu erstellen. Sie beseitigen die Notwendigkeit, separate objekt-relationale Mapping (ORM) Schichten zu integrieren, teure Joins auszuführen oder Daten über Tabellen zu zerlegen.

Dokumentendatenbanken, die JSON-Dokumente zur Datenspeicherung verwenden, ermöglichen es Ihnen, Daten mithilfe von reichen Objekten, Schlüssel-Wert-Speichern, Graphknoten und -kanten sowie geospatialen oder zeitlichen Daten zu strukturieren. Diese Datenmodellierung hilft Ihnen, leicht zugängliche, sprachunabhängige, leichte und menschenlesbare Dokumente zu erstellen.

Flexibles Schema

Dokumentendatenbanken verfügen über dynamische und selbsterklärende Schemata (Implementierung eines Datenmodells in einer bestimmten Datenbank), die Ihnen die Flexibilität bieten, Dokumente mit unterschiedlichen Feldern in einer Sammlung zu haben. Diese Fähigkeit, unterschiedliche Felder über Dokumente hinweg zu berücksichtigen, beseitigt die Notwendigkeit, Schemata in einer Datenbank im Voraus zu definieren.

Wenn Entwickler keine Schemata im Voraus definieren müssen, können sie Strukturen leicht ändern, ohne Unterbrechungen während der Schemamigration zu verursachen. Einige Dokumentendatenbanken verfügen über eine Schema-Validierungsfunktion, die es Ihnen ermöglicht, Dokumentenstrukturregeln durchzusetzen und optional Schemata zu sperren.

Horizontale Skalierung und Belastbarkeit

Dokumentenspeicher erleichtern die horizontale Skalierung oder das Scale-out, indem Sie Knoten hinzufügen, um die Datenlast zu teilen. Dies ermöglicht es Ihnen, Daten über Knoten zu verteilen, ohne dass Abfragen Knoten zusammenführen müssen, was die Datenverteilung erleichtert.

Darüber hinaus unterstützen Dokumentendatenbanken Replikation und Partitionierung oder Sharding, die beide dazu beitragen, die Datenbankleistung zu skalieren.

Einfache Abfragen

Dokumentendatenbanken erleichtern die Ausführung von CRUD-Operationen, indem sie Entwicklern ermöglichen, über eine API oder Abfragesprache Abfragen durchzuführen. Diese Abfrageerleichterung führt zu einer einfachen Datenabfrage mithilfe von Feldwerten oder eindeutigen Identifikatoren.

Warum eine Dokumentendatenbank verwenden

Dokumentendatenbanken bieten mehrere überzeugende Vorteile, die sie zu einer attraktiven Wahl für viele Anwendungen machen.

Ihre Schemaflexibilität ermöglicht dynamische Anpassungen der Datenstrukturen, ohne bestehende Datensätze zu stören, was ideal für Umgebungen ist, in denen sich Anforderungen häufig ändern. Diese Flexibilität, kombiniert mit der Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu handhaben, ermöglicht es Entwicklern, reale Entitäten natürlicher darzustellen.

Dokumentendatenbanken sind für Skalierbarkeit ausgelegt, sodass sie große Datenmengen effizient verwalten können, indem sie sie auf mehrere Server verteilen, was für Anwendungen mit hohem Datenverkehr entscheidend ist. Darüber hinaus verbessern sie die Lese- und Schreibleistung, indem sie verwandte Daten in einem einzigen Dokument speichern, wodurch die Notwendigkeit für komplexe Joins reduziert wird.

Wann eine Dokumentendatenbank verwenden

Dokumentendatenbanken sind ideal für Anwendungen mit variierenden Datenstrukturen, wie Benutzerprofile, Produktkataloge und Content-Management-Systeme, bei denen verschiedene Entitäten unterschiedliche Attribute haben können.

Sie sind auch vorteilhaft in Umgebungen, die sich auf Echtzeitanalysen konzentrieren oder große Mengen an unstrukturierten oder strukturierten Daten verwalten, wie IoT-Anwendungen und soziale Medienplattformen.

Wenn Ihr Projekt schnelle Iterationen und die Fähigkeit erfordert, Datenmodelle einfach weiterzuentwickeln, wäre eine Dokumentendatenbank eine starke Wahl.

Wie funktioniert eine Dokumentendatenbank?

Eine Dokumentendatenbank-Software speichert oder ruft Informationen in Form eines Dokuments oder einer halbstrukturierten Datenbank ab. Sie können diese nicht-relationalen Dokumente basierend auf Schlüssel-Wert-Paaren anstelle eines tabellarischen Schemas von Zeilen und Spalten verwalten.

Dokumentendatenbanken können Dokumente unabhängig von der Art der gespeicherten Daten analysieren. Diese Flexibilität bei der Datenspeicherung erleichtert Entwicklern das Abfragen, Hinzufügen, Bearbeiten und Löschen. Sie können jedoch weiterhin verschiedene Dateiformatschemata verwenden, um Dokumentstrukturen zu definieren.

Einige Entwickler glauben, dass Dokumentendatenbanken weniger sicher sind als SQL-Datenbanken. Eine Möglichkeit, die Datenbanksicherheit zu gewährleisten, besteht darin, Schwachstellen im Quellcode mit statischer Anwendungssicherheitstests (SAST) Software zu finden, einer White-Box-Testtechnik zur Untersuchung von Code auf Softwarefehler und Schwächen. Sie können auch dynamische Anwendungssicherheitstests (DAST) Software verwenden, um Schwachstellen in Anwendungen zu finden, während sie in Produktion sind.

Dokumentendatenbank vs. relationale Datenbank vs. Graphdatenbank

Eine Dokumentendatenbank ist eine nicht-relationale, NoSQL-Datenbank, die unstrukturierte Daten mithilfe flexibler Dokumente speichert. Das Datenmodell hinter einer Dokumentendatenbank ist intuitiv und basiert auf einem flexiblen Schema, das sich mit den sich ändernden Anforderungen einer Anwendung weiterentwickelt. Entwickler verwenden eine API oder eine Abfragesprache, um CRUD-Operationen auf einer Dokumentendatenbank auszuführen.

Eine relationale Datenbank verwendet die SQL-Schnittstelle, um verwandte Datenpunkte zu speichern und Zugriff darauf zu bieten. Relationale Datenbanksysteme stellen Datenbeziehungen her, indem sie Schlüssel und Attribute über Zeilen und Spalten hinweg verbinden. Die logische Datenstruktur hinter einem relationalen Modell ermöglicht es Entwicklern, die physische Datenspeicherung zu ändern, ohne die Daten zu beeinträchtigen.

Eine Graphdatenbank (GDB) Software ist eine NoSQL-Datenbank und speichert Daten mithilfe von Knoten und Beziehungen anstelle von Dokumenten oder Tabellen. Knoten und Kanten repräsentieren Datenentitäten und Beziehungen zwischen Knoten. Diese NoSQL-Datenbanken behandeln Daten und Datenbeziehungen gleichwertig. Das Datenmodell hinter einer Graphdatenbank ermöglicht es Entwicklern, Datenbeziehungen aus dem Speicher zu lesen, anstatt Verbindungsstufen zu berechnen und abzufragen.

Anwendungsfälle für Dokumentendatenbanken

Dokumentendatenbanken sind ideal zum Speichern unstrukturierter Daten wie Profile, Kataloge und große Dokumente. Sie können diese Dokumente mithilfe von Schlüssel-Wert-Paaren durchsuchen und darauf zugreifen.

Darüber hinaus zeichnen Dokumentendatenbank-Softwaresysteme den Abruf von Datensätzen auf, indem sie Dokumente in Speicherobjekte lesen. Einige der häufigsten Anwendungsfälle von Dokumentendatenbank-Managementsystemen (DBMS) sind wie folgt.

Benutzerprofile

Online-Plattformen, die Benutzerprofilinformationen speichern, verwenden Dokumentendatenbanken, um Dokumente mit unterschiedlichen Datenwerten und Attributen zu verwalten. Die Fähigkeit eines Dokumentendatenbanksystems, benutzerspezifische Attribute zu verwalten, erleichtert das Speichern von Benutzerprofildaten, selbst bei unterschiedlichen Arten von Informationen von Benutzern.

Zum Beispiel kann eine Dokumentendatenbank Informationen leicht ändern, wenn Benutzer Profilinformationen hinzufügen, aktualisieren oder löschen. Diese Individualität und Flexibilität machen Dokumentendatenbanken zur bevorzugten Wahl für Organisationen, die große Mengen an Benutzerdaten speichern.

Content-Management

Eine Schlüsselpriorität für Content-Management-System (CMS) Software ist die Aggregation von Inhalten aus mehreren Quellen und deren Weitergabe an Kunden. Dokumentendatenbank-Software erfüllt die Anforderungen von CMS, indem sie Benutzern ermöglicht, verschiedene Arten von Inhalten, einschließlich nutzergenerierter Inhalte, Audio, Bilder, Videos und Kommentare, einfach zu sammeln, zu speichern und zu verwalten.

Business Intelligence

Organisationen verwenden unterschiedliche Umgebungen zur Verwaltung von operativen und analytischen Datenbanken. Infolgedessen haben sie Schwierigkeiten mit der Extraktion operativer Daten, die wichtig für die Gewinnung von Wettbewerbsinformationen sind. Dokumentendatenbanken lösen dieses Problem, indem sie Organisationen ermöglichen, operative Daten aus mehreren Quellen zu verwalten und Daten an Business-Intelligence (BI) Engines zur Analyse zu übermitteln.

Buchdatenbank

Buchdatenbanken, die RDBMS verwenden, speichern Buch- und Autorendaten mit Tabellen. Diese Datenbanken berücksichtigen keine Nullwerte und erfordern, dass jeder Autor mindestens einen Bucheintrag hat. Dokumentendatenbanken lösen dieses Problem, indem sie ein Array von Büchern für jeden Autor speichern, was bedeutet, dass Sie die Flexibilität haben, Autoren ohne Bücher zu haben.

Produktkatalog

Produktkataloge speichern verschiedene produktbezogene Informationen, einschließlich Funktionen, Produktbeschreibungen, Gewicht, Farben, Abmessungen, Verfügbarkeit und Kundenbewertungen. Organisationen, die Tausende von Produkten speichern und verwalten, benötigen schnellere Lesezeiten für ein nahtloses Benutzererlebnis.

Dokumentendatenbanken ermöglichen es diesen Organisationen, ein einzelnes Produkt in einem einzigen Dokument für schnellere Lesbarkeit zu speichern. Darüber hinaus können Sie Produktattribute ändern, ohne andere Dokumente zu beeinträchtigen.

Mainframe-Entlastung

Organisationen, die von Legacy-Mainframe-Systemen zu moderneren Architekturen migrieren, können Dokumentendatenbanken verwenden, um Daten zu entlasten. Dokumentendatenbanken ermöglichen die Speicherung von halbstrukturierten Daten aus Mainframe-Anwendungen und bieten eine agilere und skalierbarere Lösung für das Datenmanagement.

Zum Beispiel kann eine Finanzinstitution historische Transaktionsdaten in eine Dokumentendatenbank auslagern, um den Zugriff und die Analyse zu erleichtern und die Abhängigkeit von veralteter Mainframe-Technologie zu reduzieren.

Daten-Hub

Dokumentendatenbanken dienen als effektive Daten-Hubs, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und vereinheitlichen. Durch die Konsolidierung von Daten in einem einzigen Dokumentformat können Organisationen den Datenzugriff und das Datenmanagement vereinfachen, was die Weitergabe von Informationen über verschiedene Teams oder Anwendungen erleichtert.

Eine Marketing-Analytics-Software kann eine Dokumentendatenbank als zentrales Repository für Kundeninteraktionen, Kampagnendaten und Website-Aktivitäten verwenden, um die Zusammenarbeit und Erkenntnisse zu verbessern.

Zahlungsabwicklung

Dokumentendatenbanken können Transaktionsaufzeichnungen, Benutzerinformationen und Zahlungsdetails mit hoher Verfügbarkeit und Leistung in Zahlungsabwicklungsanwendungen verwalten.

Zum Beispiel kann ein Online-Zahlungsgateway Transaktionsdokumente speichern, um einen schnellen Abruf und Aktualisierungen zu ermöglichen und gleichzeitig die Einhaltung verschiedener Finanzvorschriften sicherzustellen.

Operative Analytik

Dokumentendatenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die Echtzeit- oder operative Analysen erfordern. Durch die Speicherung ereignisgesteuerter Daten können Organisationen Einblicke in Benutzerverhalten und operative Metriken gewinnen, während sie geschehen.

Zum Beispiel kann eine Online-Gaming-Plattform eine Dokumentendatenbank verwenden, um Spieleraktionen in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren, was Entwicklern hilft, das Spielgleichgewicht und die Benutzerbindung basierend auf sofortigem Feedback zu verbessern.

IoT-Datenmanagement

Dokumentendatenbanken können Daten, die von IoT-Geräten generiert werden, effizient speichern und verwalten und die Variabilität von Sensordaten und Gerätemetadaten berücksichtigen.

Zum Beispiel kann eine Smart-Home-Anwendung eine Dokumentendatenbank nutzen, um Gerätestatus, Benutzereinstellungen und historische Daten von verschiedenen verbundenen Geräten zu verwalten und so eine nahtlose Integration und Steuerung für Benutzer zu ermöglichen.

Kundenfeedback-Systeme

Organisationen können Dokumentendatenbanken verwenden, um Kundenfeedback, Bewertungen und Umfrageantworten zu speichern. Die Flexibilität der Dokumentstrukturen ermöglicht verschiedene Feedback-Typen, sei es Text, Bewertungen oder Multimedia.

Zum Beispiel kann eine Restaurantbewertungsplattform eine Dokumentendatenbank verwenden, um vielfältiges Kundenfeedback zu aggregieren und es leicht durchsuchbar und analysierbar zu machen.

Supply-Chain-Management

Dokumentendatenbanken können komplexe Supply-Chain-Daten verwalten, einschließlich Bestandsniveaus, Lieferanteninformationen und Versandstatus.

Zum Beispiel kann ein Logistikunternehmen eine Dokumentendatenbank verwenden, um Sendungen und zugehörige Dokumente zu verfolgen, Echtzeit-Updates bereitzustellen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Vorteile von Dokumentendatenbanken

Dokumentendatenbanken sorgen für eine bessere Leistung, indem sie Daten in einer einzigen Datenbank speichern, anstatt sie über mehrere verknüpfte Datenbanken zu verteilen. Organisationen mit groß angelegten Daten entscheiden sich für Dokumentenspeicher, weil sie flexibel beim Hinzufügen von Datenbanken, Skalieren und Abrufen von Analysen sind. Nachfolgend sind die Vorteile aufgeführt, die zur zunehmenden Beliebtheit von Dokumentenspeichern beitragen.

Flexibilität

Dokumentendatenbanken ermöglichen es Entwicklern, die Datenstruktur zu kontrollieren, zu experimentieren und sich an neue Anforderungen anzupassen. Sie können leicht neue Felder hinzufügen oder die bestehenden ändern. Diese Indexflexibilität erleichtert die Weiterentwicklung der Datenbank mit den Anforderungen der Anwendung.

Unstrukturiertes Datenmanagement

Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken können Dokumentendatenbanken unstrukturierte Daten effizient verwalten. Sie können sogar strukturierte Daten handhaben, die Sie in einer relationalen Datenbank mit Zeilen und Spalten darstellen würden.

Dokumentendatenbanken sind beliebt, weil sie unstrukturierte Daten (Serverprotokolle, von Menschen generierte Texte und Daten aus verschiedenen Quellen) verwalten, die keinem einheitlichen Format folgen und komplizierte Operationen ausführen.

Skalierbarkeit

Relationale Datenbanken erfordern vertikale Skalierung, indem Daten auf leistungsstarke und teure Datenbankserver migriert werden, um die Leistung zu verbessern. Dokumentendatenbanken ermöglichen jedoch horizontale Skalierung, indem eine einzelne Datenbank über Server aufgeteilt wird.

Die Skalierbarkeit eines Dokumentendatenbanksystems befähigt Organisationen, große Datenmengen ohne betriebliche Komplexität zu handhaben. Außerdem erleichtert es die Verteilung von Dokumentdaten und -schema über Serverknoten.

Offene Formate

Sie können Dokumente mithilfe einer Vielzahl offener Formate beschreiben, einschließlich JSON, XML und anderer Datenübertragungsformate. Sie können auch die integrierte Versionskontrolle nutzen, um Konflikte zu minimieren, wenn Datensätze wachsen.

Herausforderungen von Dokumentendatenbanken

Einige der häufigsten Herausforderungen von Dokumentendatenbanken resultieren aus Anforderungen an Atomarität, Konsistenz und Sicherheit. Einige dieser Herausforderungen umfassen:

Sicherheit

Heutzutage müssen Datenanwendungen Malware-Infektionen eliminieren, unbefugten Zugriff bekämpfen, die Integrität wahren und die Vertraulichkeit für Datensicherheitszwecke bewahren. Relationale Datenbanken bewältigen diese Sicherheitsprobleme mit Datenauthentifizierung, Autorisierung, Datenbank-Watermarking und Audit-Protokollen, während Dokumentendatenbanken Sicherheit auf Datenbankebene und feinkörnige Kontrolle benötigen.

Häufige Sicherheitsprobleme für Dokumentendatenbanksysteme umfassen das Fehlen automatischer Datenverschlüsselung, Audit-Protokolle, Urheberrechtsschutz und zertifikatsbasierte Authentifizierung.

Fehlende Konsistenzprüfung

Dokumentendatenbanksysteme enthalten Dokumente mit unterschiedlichen Feldern. Diese Dokumente haben möglicherweise keine Beziehungen zueinander. Dieser Mangel an Interrelationen reduziert Konsistenzprüfungen, die bei Datenbankkonsistenzprüfungen Probleme verursachen.

Fehlende Atomarität

Relationale Datenbanken nehmen Datenänderungen mit einer einzigen Abfrage oder einem Befehl vor. Bei Dokumentendatenbanken müssen Sie zwei separate Abfragen ausführen, um Änderungen in zwei Datensammlungen vorzunehmen. Die Notwendigkeit, separate Abfragen auszuführen, verletzt die Anforderungen an die Atomarität, was bedeutet, dass Sie eine Anforderung weiter aufschlüsseln müssen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Dokumentendatenbank-Software

Die richtige Dokumentendatenbank-Software zu finden, ist entscheidend, wenn es darum geht, ein nahtloses Dokumentenmanagement zu implementieren. Wenn Sie die Datenorganisation, -speicherung und -abfrage erleichtern möchten, lassen Sie die Dokumentendatenbank-Software die schwere Arbeit erledigen.

Um in diese Kategorie aufgenommen zu werden, muss die Software:

• Daten speichern
• Daten mithilfe eines Dokumentenmodells organisieren
• Datenabfrage ermöglichen

*Nachfolgend sind die fünf führenden Dokumentendatenbank-Softwarelösungen aus dem G2 Fall 2024 Grid® Report aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank, die eine einstellige Millisekundenleistung in jedem Maßstab bietet. Diese Dokumentendatenbank-Software verfügt über integrierte Sicherheit, kontinuierliche Backups, automatisierte Multi-Region-Replikation, In-Memory-Caching und Datenexport-Tools.

Was Benutzer mögen:

„Das Beste an DynamoDB ist DAX DynamoDB Accelerator, ein vollständig verwalteter In-Memory-Cache, der schnelle Leistung und Lese- und Schreibdurchsatz bietet. Es bietet auch einen sekundären Index und einen globalen sekundären Index.“

- Amazon DynamoDB Review, Suyash J.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es gibt keinen einfachen Weg, um case-sensitive Abfragen auszuführen oder Rohdateien zu importieren und zu exportieren. Sie müssen alle Zugriffsmuster kennen, bevor Sie die Tabelle entwerfen. Es ist praktisch unmöglich, später Änderungen vorzunehmen. Es ist auch ziemlich schwierig, Transaktionen zu implementieren, Beziehungen zu entwerfen oder Tabellen-Joins durchzuführen.“

- Amazon DynamoDB Review, Sujith C.

2. MongoDB

MongoDB ist eine allgemeine Datenbankplattform, die transaktionale, Such-, Analyse- und mobile Anwendungsfälle mit einer gemeinsamen Abfrageschnittstelle unterstützt. Sein flexibles Dokumentendatenmodell ermöglicht es Entwicklern, schneller zu entwickeln und die Leistung zu verbessern.

Was Benutzer mögen:

„MongoDB ist eine schnelle, dokumentenbasierte Datenbank, die uns die meisten Datenanforderungen bietet. Wir verwenden MongoDB als primäre Datenbank für unsere Anwendung, und es erweist sich als sehr schnell, robust und einfach zu bedienen. Die schema-lose Methodik ermöglicht es uns, das Schema nach Bedarf zu ändern, ohne sich um vergangene Änderungen zu kümmern. Das Aggregat-Framework ist eine perfekte Lösung für den Aufbau komplexer, aber leicht verständlicher Abfragen.“

– MongoDB Review, Nir L.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Joint-Operationen sind teuer, und wir können sie nicht oft verwenden, da sie die Zeitkomplexität erhöhen. Daher müssen wir eine kollektive Sammlung erstellen, damit keine Joint-Operation erforderlich ist. Aber das macht unser Schema und unsere Datenbank unleserlich und unordentlich.“

– MongoDB Review, Aditya S.

3. MongoDB Atlas

MongoDB Atlas treibt moderne Anwendungen mit einem Multi-Cloud-Datenbankdienst an. Dieses Dokumentendatenbanksystem verfügt über ein Dokumentenmodell für schnellere Entwicklung, eine einheitliche Abfrage-API für das Datenmanagement und integrierte Sicherheit.

Was Benutzer mögen:

„MongoDB Atlas ist am besten geeignet für ein cloudbasiertes Datenbanksystem, bei dem die Init-Konfiguration und die entsprechenden Daemon-Prozesse automatisch gehandhabt werden. Es bietet uns einen leistungsstarken logischen Volume Manager (LVM), der unsere Disk-Images von unserer On-Premise-Umgebung auf unsere Cloud-Plattformen konvergiert. Es bietet auch hervorragende Hashing-Algorithmen, die eindeutige Zeichenfolgen-Identifikatoren für unsere Prüfsummenverfahren erstellen.“

- MongoDB Atlas Review, Krishnan S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Das einzige, was ich an MongoDB nicht mag, ist, dass Sie in der unbezahlten Version nur einen Cluster erstellen können. Es gibt auch manchmal Platzprobleme, aber ich denke, das ist das, was man in der unbezahlten Version bekommt.“

- MongoDB Atlas Review, Livia J.

4. Google Cloud Firestore

Google Cloud Firestore ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank, die es Organisationen ermöglicht, App-Daten weltweit zu speichern und zu synchronisieren. Diese Software ist ideal für den Aufbau serverloser Apps mit starker benutzerbasierter Sicherheit.

Was Benutzer mögen:

„Der beste Teil von Firestore ist die Verwendung von reaktiven Daten, die es Ihrer App ermöglichen, die Hinzufügung, Löschung oder Änderung eines Dokuments zu erkennen. Es hilft Entwicklern, bessere Anwendungen zu erstellen und die traditionelle Arbeitsweise zu innovieren.

Der kostenlose Plan ist hilfreich und ideal für die Entwicklung einer App, die nicht ressourcenintensiv ist. Wenn Sie Firestore in Ihrem Projekt implementieren möchten, ist es ratsam, den Blaze-Plan zu verwenden. Die Dokumentation ist gut erklärt für diejenigen, die Webanwendungen erstellen.“

- Google Cloud Firestore Review, Cristian T.

Was Benutzer nicht mögen:

„Derzeit hat Cloud Firestore kein natives Flutter-SDK, was gut gewesen wäre. Es gibt auch einige Einschränkungen bei der Anzahl der Schreibvorgänge, die letztendlich die Skalierbarkeit der Schreiboperationen behindern.“

- Google Cloud Firestore Review, Vignesh K.

5. Couchbase Server

Couchbase Server ist eine cloud-native, verteilte Datenbank für geschäftskritische Anwendungen. Diese Software kombiniert die Stärken von SQL-Datenbanken mit der Flexibilität von JSON und der Skalierbarkeit von NoSQL.

Was Benutzer mögen:

„Diese Datenbank ist unkompliziert und hat keine komplexe Konfiguration. Sie speichert Daten in verschiedenen Buckets, ähnlich wie Tabellen in RDBMS. Sie bietet auch Bucket-zu-Bucket-Synchronisation oder Cluster-Level-zu-Diff-Cluster-Level-Synchronisation mit XDCR, was beim Synchronisieren oder Verschieben von Daten hilft. Couchbase erleichtert die Datenstrukturierung, indem es Ihnen ermöglicht, Daten im JSON-Format zu speichern. Es arbeitet mit der N1ql-Abfrage und bietet auch Vorschläge für Indizes.“

- Couchbase Server Review, Ashish M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es gibt einige Probleme mit der Clusterbildung und Datenreplikation. Es gibt keine vollständige Kohärenz zwischen den Clustern. Das Dashboard ist nicht sehr benutzerfreundlich und manchmal langsam. Neulinge könnten es schwierig finden, damit zu arbeiten, da es nicht intuitiv ist.“

- Couchbase Server Review, Illia G.

Schneller bauen und skalieren mit Dokumentendatenbanken

Die hierarchische, halbstrukturierte und flexible Natur von Dokumentendatenbanken ermöglicht es Entwicklern, geschäftskritische Anwendungen schneller zu erstellen. Darüber hinaus können sie das flexible Datenmodell für jeden Anwendungsfall nutzen und die Leistung verbessern, während sie die Arbeitslasten sicher halten. Deshalb übernehmen Organisationen zunehmend Dokumentendatenbanksysteme, um unstrukturierte Daten zu verwalten, zu speichern und abzurufen.

Lernen Sie die Grundlagen des Datenbankmanagements und wie es Ihnen helfen kann, datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern.

Dieser Artikel wurde ursprünglich 2022 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.