MongoDB vs. Couchbase: Vergleich der beiden Da­ten­ban­ken

Der direkte „MongoDB vs. Couchbase“-Vergleich zeigt, dass beide An­wen­dun­gen in vielen Bereichen über­zeu­gen. Während MongoDB vor allem durch seine Fle­xi­bi­li­tät punktet, eignet sich Couchbase ins­be­son­de­re für Echt­zeit­an­wen­dun­gen.

MongoDB vs. Couchbase: Im NoSQL-Ansatz vereint

Im Vergleich MongoDB vs. Couchbase stellen wir zwei der be­lieb­tes­ten NoSQL-Da­ten­ban­ken gegenüber. Dieser Ansatz ver­zich­tet im Gegensatz zum tra­di­tio­nel­len SQL auf fest­ge­leg­te und starre Ta­bel­len­kon­stel­la­tio­nen und setzt statt­des­sen auf ho­ri­zon­ta­le Ska­lie­rung. In den meisten Fällen steht „NoSQL“ dabei für „Not only SQL“, da es durchaus An­knüpf­punk­te an die lange vor­herr­schen­de Her­an­ge­hens­wei­se gibt. Durch immer größere Da­ten­vor­kom­men benötigen viele Nut­ze­rin­nen und Nutzer al­ler­dings eine Datenbank, die frei ska­lier­bar ist und dabei trotzdem sicher und über­sicht­lich bleibt.

MongoDB kurz vor­ge­stellt

Seit der Erst­ver­öf­fent­li­chung im Jahr 2009 ist MongoDB zu einem der am häu­figs­ten genutzten Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­te­me für struk­tu­rier­te, halb­struk­tu­rier­te und un­struk­tu­rier­te Daten geworden. Die NoSQL-Datenbank der Firma MongoDB, Inc. (ehemals 10gen) nutzt ein nicht-re­la­tio­na­les und do­ku­men­ten­ori­en­tier­tes Da­ten­mo­dell und ist dadurch besonders ska­lier­bar. MongoDB ist Open Source und wird unter der Server Side Public License in ver­schie­de­nen freien und pro­prie­tä­ren Versionen angeboten. Für die Spei­che­rung der hin­ter­leg­ten Daten verwendet das System das Format BSON, eine binäre Form der Ja­va­Script Object Notation (JSON). Die Abfrage erfolgt über die Sprache MQL (MongoDB Query Language). MongoDB wurde in C++ ge­schrie­ben und wird von zahl­rei­chen großen Un­ter­neh­men genutzt.

Was ist Couchbase?

Couchbase wurde ur­sprüng­lich unter dem Namen Membase als do­ku­men­ten­ori­en­tier­te Open-Source-NoSQL-Datenbank ent­wi­ckelt. Die Software arbeitet dezentral und lässt sich ho­ri­zon­tal und vertikal skalieren. Couchbase wurde 2010 ver­öf­fent­licht und in C++, Erlang, C, Go und Java ge­schrie­ben. Ab­fra­ge­spra­che der Da­ten­bank­an­wen­dung ist SQL++. Die Daten werden in JSON-Do­ku­men­ten abgelegt und der Fokus der Lösung liegt auf dem in­ter­ak­ti­ven Bereich.

Ein­satz­zweck und Ska­lier­bar­keit

Der Vergleich MongoDB vs. Couchbase ist in erster Linie der Vergleich zweier NoSQL-Da­ten­ban­ken. Beide Lösungen zeichnen sich daher durch ihre hohe Ska­lier­bar­keit aus: Dadurch, dass MongoDB auf Tabellen ver­zich­tet und auch un­struk­tu­rier­te Daten verwalten kann, ist die Lösung sehr flexibel und schafft es auch, große oder steigende Da­ten­men­gen zu skalieren. Das System eignet sich daher ins­be­son­de­re dann, wenn das Volumen im Vorfeld nicht abzusehen ist. Nut­ze­rin­nen und Nutzer müssen für den Einsatz von MongoDB al­ler­dings zunächst eine neue Ab­fra­ge­me­tho­de erlernen.

Couchbase hat sich mitt­ler­wei­le vor allem zu einer beliebten Lösung im Bereich der in­ter­ak­ti­ven An­wen­dun­gen ent­wi­ckelt. Der Haupt­grund hierfür sind die extrem schnellen Re­ak­ti­ons­zei­ten bei Lese- und Schreib­an­fra­gen, die die Latenz ent­schei­dend ver­rin­gern. Couchbase ist cloud­na­tiv und deswegen auch für Un­ter­neh­men aus anderen Sektoren sehr attraktiv. Im Vergleich MongoDB vs. Couchbase kann die etwas jüngere Option auch im Bereich der Fle­xi­bi­li­tät gut mithalten.

Ähnlich wie MongoDB setzt auch Couchbase auf CRUD-Ope­ra­tio­nen (Create, Read, Update, Delete), verfügt al­ler­dings über eine in­te­grier­te Admin-Konsole, die den Einsatz deutlich ver­ein­facht. Die Kon­fi­gu­ra­ti­on in MongoDB ist hingegen manuell.

Funk­ti­ons­wei­se

MongoDB speichert und ver­ar­bei­tet Daten im Format BSON. So werden diese in Do­ku­men­ten angelegt, die sich wiederum in Samm­lun­gen bündeln und abrufen lassen. In einer Datenbank können mehrere Samm­lun­gen ge­spei­chert werden. Die Kom­bi­na­ti­on aus Datenbank und Sammlung nennt man „Namespace“. Die Dokumente un­ter­schei­den sich vom Ansatz eines SQL-Systems vor allem dadurch, dass sie un­ter­schied­li­che Da­ten­ty­pen enthalten können. Sie setzen sich aus Schlüssel-Werte-Paaren zusammen, wobei der Schlüssel immer eine Zei­chen­fol­ge ist. Als Werte kommen unter anderem boolsche Werte, andere Dokumente, Daten oder ebenfalls Zei­chen­fol­gen in Frage. Die Samm­lun­gen können mithilfe eines Text­in­de­xes durch­sucht werden.

Ähnlich wie die Kon­kur­renz im Vergleich MongoDB vs. Couchbase setzt auch die zweite Lösung auf das Dokument als Basis. Dieses wird im Format JSON (Ja­va­Script Object Notation) ohne vor­ge­ge­be­nes Schema ab­ge­spei­chert. Die Spei­che­rung erfolgt auf der Fest­plat­te oder im Ar­beits­spei­cher, wobei die letztere Option die Re­ak­ti­ons­zei­ten extrem verkürzt. Die Abfrage und Ma­ni­pu­la­ti­on der Dokumente erfolgen über die eigene Sprache SQL++ (ehemals N1QL), die stark an klas­si­sches SQL angelehnt ist. Sie bedient sich einfacher Befehle wie Delete, Insert, Merge, Select oder Update. Die Ab­fra­ge­per­for­mance ist ver­gleichs­wei­se hoch.

Ab­fra­ge­me­tho­den

Die Un­ter­schie­de zwischen MongoDB vs. Couchbase zeigen sich besonders bei den Abfragen in der je­wei­li­gen Sprache. Hier ver­an­schau­li­chen wir diese anhand einer Mit­ar­bei­ter­kar­tei. Zu dieser möchten wir nun die neue An­ge­stell­te Maria Schulz hin­zu­fü­gen.

In MongoDB könnte dies aussehen wie folgt:

db.mitarbeiter.insertOne (
{
vorname: "Maria",
nachname: "Schulz"
stadt: "Berlin"
abteilung: "IT"
}
)

In Couchbase sieht der Vorgang bei­spiel­haft so aus:

INSERT INTO mitarbeiter (KEY, VALUE)
	VALUES ( "1328",
		{	"vorname": "Maria"
			"nachname": "Schulz"
			"stadt": "Berlin"
			"abteilung": "IT"
		} )
RETURNING *;

Ar­chi­tek­tur und Ver­füg­bar­keit

Auch hin­sicht­lich ihrer Ar­chi­tek­tur und Ver­füg­bar­keit un­ter­schei­den sich MongoDB vs. Couchbase. Zwar verteilen beide die Last auf ver­schie­de­ne Ser­ver­kno­ten und beugen so even­tu­el­len Ausfällen vor. MongoDB setzt dabei aber auf ein Modell mit einem primären und zahl­rei­chen un­ter­ge­ord­ne­ten Knoten. Schreib­vor­gän­ge werden an diesen Master-Knoten geleitet und im Anschluss re­pli­ziert. Fällt der Haupt­kno­ten aus, rückt ein anderer un­ter­ge­ord­ne­ter Knoten an seine Stelle. Dies kann bis zu 60 Sekunden dauern. Couchbase nutzt ver­schie­de­ne Knoten, die jeweils aus einem Index-Service, einem Daten-Service, einem Abfrage-Service und einer Cluster-Manager-Kom­po­nen­te bestehen. Dieser Manager regelt unter anderem die Re­pli­zie­rung und den Wechsel zu einem anderen Knoten.

Kom­pa­ti­bi­li­tät und Pro­gram­mier­spra­chen

MongoDB und Couchbase sind mit zahl­rei­chen Server-Be­triebs­sys­te­men kom­pa­ti­bel. Beide Da­ten­ban­ken un­ter­stüt­zen Linux, macOS und Windows. MongoDB funk­tio­niert außerdem auch mit Solaris.

MongoDB sticht im Vergleich MongoDB vs. Couchbase in puncto Pro­gram­mier­spra­chen hervor wie die Auf­lis­tung un­ter­stütz­ter Sprachen beweist:

Si­cher­heit

Die Si­cher­heit der Daten hängt bei MongoDB vs. Couchbase von der Edition ab, die die Nutzerin oder der Nutzer verwendet. Die kos­ten­lo­sen Optionen bieten nur ru­di­men­tä­re Si­cher­heits­funk­tio­nen und setzen voraus, dass zu­sätz­li­che manuelle Schutz­maß­nah­men ergriffen werden. So gibt es bei MongoDB zum Beispiel in der Stan­dard­ver­si­on keine vor­kon­fi­gu­rier­te Zu­griffs­kon­trol­le. In den pro­prie­tä­ren Versionen stehen al­ler­dings zahl­rei­che Si­cher­heits­me­cha­nis­men zur Verfügung. MongoDB Atlas bietet unter anderem X.509, Ver­schlüs­se­lun­gen auf Client- und Server-Seite sowie Kerberos- und LDAP-In­te­gra­ti­on.

Couchbase ver­schlüs­selt ebenfalls, er­mög­licht die Au­then­ti­fi­zie­rung von Nutzern und Nut­ze­rin­nen, erlaubt eine Rol­len­zu­wei­sung und überwacht die Da­ten­ban­ken. Zu­sätz­li­che Si­cher­heits­maß­nah­men wie eine Firewall sind dennoch unbedingt emp­feh­lens­wert.

Mobile Nutzung

Beide Optionen im Duell MongoDB vs. Couchbase bieten zu­sätz­li­che Mög­lich­kei­ten für den mobilen Einsatz. MongoDB Realm ist für mobile Be­triebs­sys­te­me kon­zi­piert und auch MongoDB Atlas verfügt über Stra­te­gien im Umgang mit mobilen Systemen. Couchbase Mobile erlaubt den Einsatz aller denkbaren Geräte und ist für den de­zen­tra­len und sicheren Edge-to-Cloud-Einsatz ausgelegt. Die ent­spre­chen­de Datenbank ist für mobile Soft­ware­ver­tei­lung und ein­ge­bet­te­te Systeme optimiert.

MongoDB vs. Couchbase: Welche Un­ter­neh­men nutzen die Da­ten­ban­ken?

MongoDB und Couchbase werden glei­cher­ma­ßen von großen und bekannten Un­ter­neh­men für un­ter­schied­li­che Zwecke genutzt.

Zu den Firmen, die auf MongoDB setzen, gehören unter anderem diese:

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Fours­qua­re
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Die folgenden Un­ter­neh­men setzen ganz oder teilweise auf Couchbase:

• Amadeus
• AT&T
• Cisco
• Disney
• Dream­Works
• eBay
• LinkedIn
• Marriott
• Office Depot
• Sa­les­force
• Tommy Hilfiger
• Verizon