MongoDB vs. Post­greS­QL: Vergleich der beiden Da­ten­ban­ken

SQL oder NoSQL? Zwar haben beide Da­ten­ban­ken auch ein paar Ge­mein­sam­kei­ten, je nach An­wen­dungs­zweck eignen sich die je­wei­li­gen Ansätze jedoch besser oder schlech­ter. Der Vergleich MongoDB vs. Post­greS­QL wird vor allem durch die Faktoren Ge­schwin­dig­keit und Si­cher­heit ent­schie­den.

MongoDB: Ho­ri­zon­ta­le Ska­lie­rung und größt­mög­li­che Fle­xi­bi­li­tät

Um zu verstehen, was die un­ter­schied­li­chen Ansätze in der Ge­gen­über­stel­lung MongoDB vs. Post­greS­QL bedeuten, macht es Sinn, die beiden Da­ten­bank­sys­te­me kurz vor­zu­stel­len: MongoDB verdankt seinen Namen dem eng­li­schen Begriff „huMongous“ (dt. „gi­gan­tisch“). Das System wurde 2009 von 10gen (heute MongoDB Inc.) ver­öf­fent­licht. Es soll Nut­ze­rin­nen und Nutzern er­mög­li­chen, riesige Da­ten­men­gen über­sicht­lich zu verwalten. Dafür arbeitet die NoSQL-Datenbank besonders flexibel und lässt sich pro­blem­los skalieren. Die struk­tu­rier­ten, halb­struk­tu­rier­ten oder un­struk­tu­rier­ten Daten werden im JSON-ähnlichen Format BSON in Form von Do­ku­men­ten ge­spei­chert. MongoDB wurde in C++ ge­schrie­ben und wird bis heute weltweit unter der quell­of­fe­nen SSPL ver­trie­ben.

Post­greS­QL: Ein ver­meint­li­cher Oldie mit vielen modernen Vorzügen

Im Vergleich MongoDB vs. Post­greS­QL verfolgt die zweite Lösung einen gänzlich anderen Ansatz: Post­greS­QL arbeitet voll­stän­dig re­la­tio­nal und platt­form­über­grei­fend, wobei auch nicht-re­la­tio­na­le Da­ten­ty­pen un­ter­stützt werden. Das System erschien erstmals 1996 und basiert zumindest in Teilen auf Da­ten­ban­ken, die bereits seit den 1980er Jahren an der Uni­ver­si­tät von Berkeley ent­wi­ckelt wurden. Noch heute ist das System, das von der Post­greS­QL Global De­ve­lo­p­ment Group betreut wird, Open Source. Nach eigener Aussage ist Post­greS­QL die fort­schritt­lichs­te Open-Source-Datenbank der Welt. Sicher ist, dass sie weltweit für ihre Fle­xi­bi­li­tät und Sta­bi­li­tät geschätzt wird. Das Ma­nage­ment­sys­tem wurde in C ge­schrie­ben und wird häufig schlicht „Postgres“ genannt.

MongoDB vs. Post­greS­QL: Wofür werden die Da­ten­ban­ken genutzt?

Auf den ersten Blick scheint der „MongoDB vs. Post­greS­QL“-Vergleich ähnliche An­wen­dungs­fäl­le zu of­fen­ba­ren: Beide Lösungen sind durch­dach­te, hoch­funk­tio­na­le und ver­gleichs­wei­se flexible Da­ten­ban­ken, die auch bei großen oder stei­gen­den Da­ten­vo­lu­men für Ordnung und Übersicht sorgen. Im Detail zeigt sich, dass Un­ter­neh­men nach ihren eigenen An­for­de­run­gen ent­schei­den sollten, wer im Vergleich MongoDB vs. Post­greS­QL die Nase vorn hat und das Optimum bieten kann.

Die NoSQL-Lösung punktet dabei vor allem, wenn Sie ein System benötigen, das gemeinsam mit Ihren An­for­de­run­gen wachsen kann. Dies betrifft zum einen die pure Da­ten­men­ge, zum anderen aber auch un­ter­schied­li­che Da­ten­ty­pen – denn MongoDB besticht durch seine ho­ri­zon­ta­le Ska­lier­bar­keit. Das macht das System zur optimalen Lösung im Bereich E-Commerce, wo Trans­ak­ti­ons­da­ten sicher und ohne Ver­zö­ge­rung über­tra­gen werden müssen. Diese Vorzüge, gepaart mit der großen Fle­xi­bi­li­tät auch in Bezug auf Da­ten­ty­pen, sorgen dafür, dass MongoDB auch für Content-Ma­nage­ment-Systeme eine sehr gute Wahl ist. Benötigen Sie außerdem in­di­vi­du­el­le Kon­fi­gu­ra­ti­ons­op­tio­nen und um­fang­rei­che Ana­ly­se­funk­tio­nen in Echtzeit, ist MongoDB eine Über­le­gung wert.

Post­greS­QL eignet sich ebenfalls für um­fang­rei­che Web­an­wen­dun­gen und kann im Bereich E-Commerce wertvolle Dienste leisten. Auch für An­wen­dun­gen in der Cloud und das Internet of Things ist das System eine gute Wahl. Darüber hinaus ist Post­greS­QL sehr effektiv in der Zu­sam­men­ar­beit mit anderen Da­ten­ban­ken.

Funk­ti­ons­wei­se

Der Weg, den die beiden Kon­tra­hen­ten im „MongoDB vs. Post­greS­QL“-Vergleich ein­schla­gen, um ihre Ziele zu erreichen, un­ter­schei­det sich maß­geb­lich. Als reine NoSQL-Lösung ver­zich­tet MongoDB voll­stän­dig auf starre re­la­tio­na­le Tabellen und arbeitet statt­des­sen do­ku­men­ten­ori­en­tiert. Diese binären JSON-Dokumente (genannt BSON) werden in Samm­lun­gen zu­sam­men­ge­fasst. Dabei setzt das System auf Schlüssel-Wert-Paare. Der Schlüssel besteht hier aus einer Zei­chen­fol­ge, bei den Werten kann es sich um andere Dokumente, boolsche Werte, Zahlen oder gänzlich andere Da­tei­ty­pen handeln. Die Struktur eines JSON-Dokuments wird un­pro­ble­ma­tisch durch die Löschung oder das Hin­zu­fü­gen einzelner Felder verändert. Zur Iden­ti­fi­zie­rung be­stimm­ter Dokumente wird eine Textsuche be­reit­ge­stellt. Be­rück­sich­tigt werden struk­tu­rier­te, halb­struk­tu­riert und un­struk­tu­rier­te Daten.

Post­greS­QL verfolgt im Vergleich dazu einen re­la­tio­na­len Ansatz. Obwohl es zahl­rei­che NoSQL-Al­ter­na­ti­ven gibt, kann die Nutzung eines ta­bel­len­ge­stütz­ten Systems auch Vorteile bieten. Ein wichtiges Merkmal von Post­greS­QL ist, dass das Ma­nage­ment­sys­tem deutlich flexibler als andere SQL-Optionen arbeitet und Spalten mit Un­ter­wer­ten erlaubt. Außerdem setzt das Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tem auf Fremd­schlüs­sel und Trigger. Die Anfragen erfolgen über das klas­si­sche Client-Server-Prinzip: Über die zentrale Ser­ver­kom­po­nen­te „post­mas­ter“ werden Dateien und Ver­bin­dun­gen verwaltet. Un­ter­schied­li­che Clients senden dann ihre Abfragen. Post­greS­QL un­ter­stützt zahl­rei­che Da­ten­ty­pen, wobei diese im Vorfeld struk­tu­riert werden müssen.

Per­for­mance

Bereits durch seinen Namen zeigt MongoDB, dass selbst gewaltige Da­ten­men­gen ohne große Probleme bewältigt werden können. Diesem Anspruch wird das System absolut gerecht. Die Datenbank ist ho­ri­zon­tal ska­lier­bar und nicht auf die Re­chen­leis­tung einer einzelnen Maschine an­ge­wie­sen. Durch die Kom­bi­na­ti­ons­mög­lich­kei­ten mit ver­schie­dens­ter Hardware, sind der Per­for­mance und dem Spei­cher­vo­lu­men theo­re­tisch keinerlei Grenzen gesetzt. Auch wenn zahl­rei­che Nut­ze­rin­nen und Nutzer zeit­gleich auf Daten zugreifen, bleibt die Ab­fra­ge­ge­schwin­dig­keit hoch. Das so­ge­nann­te Sharding verteilt die Last auf un­ter­schied­li­che Rechner. Das trägt nicht nur zur besseren Per­for­mance bei, sondern bietet auch best­mög­li­chen Schutz vor even­tu­el­len Ser­ver­aus­fäl­len.

Post­greS­QL skaliert Daten hingegen vertikal und kann auch deswegen nicht ganz mit der Per­for­mance der NoSQL-Lösung mithalten. Dennoch kann sich die Leistung des re­la­tio­na­len Systems sehen lassen. So ist es unter anderem möglich, Schreib- und Le­se­vor­gän­ge gleich­zei­tig aus­zu­füh­ren. Auch die Da­ten­au­then­ti­fi­zie­rung sowie die fundierte und la­tenz­ar­me Da­ten­ana­ly­se erfolgen bei Post­greS­QL häufig besser als bei vielen kom­mer­zi­el­len Mit­be­wer­bern. Die Datenbank arbeitet mit komplexen Da­ten­ty­pen und Anfragen und kann dadurch auch im Bereich Big Data Punkte sammeln. Für steigende An­for­de­run­gen können zu­sätz­li­che Res­sour­cen wie Speicher oder CPUs hin­zu­ge­fügt werden. Außerdem helfen Features wie Just-in-Time-Kom­pi­lie­rung und Ta­bel­len­par­ti­tio­nie­rung bei der Ver­ar­bei­tung großer Da­ten­vo­lu­men.

Kom­pa­ti­bi­li­tät

Beide Lösungen funk­tio­nie­ren platt­form­über­grei­fend und sind somit auf Linux, macOS, Solaris und Windows ein­setz­bar. Post­greS­QL geht sogar noch ein Stück weiter und funk­tio­niert auch unter FreeBSD, HP-UX, NetBSD und OpenBSD. Die SQL-Datenbank ist von Natur aus ACID-konform (Atomicity, Con­sis­ten­cy, Isolation, Du­ra­bi­li­ty), während MongoDB diese Mög­lich­keit zumindest wahlweise bietet. Beide Systeme un­ter­stüt­zen zahl­rei­che Pro­gram­mier­spra­chen, wobei die Auswahl im Vergleich MongoDB vs. Post­greS­QL beim jüngeren System deutlich größer ist.

Si­cher­heit

Einer der wich­tigs­ten Gründe, aus denen sich Nut­ze­rin­nen und Nutzer für Post­greS­QL ent­schei­den, ist die starke Si­cher­heits­ar­chi­tek­tur der Datenbank. Dazu gehören unter anderem das Light­weight Directory Access Protocol (LDAP) und ein Pluggable Au­then­ti­ca­ti­on Module (PAM) sowie host­ba­sier­te Au­then­ti­fi­zie­rung, Da­ten­ver­schlüs­se­lung und SSL-Zer­ti­fi­ka­te. Die vor­ge­ge­be­ne Da­ten­bank­struk­tur sorgt außerdem zu­sätz­lich dafür, dass Ihre Daten immer best­mög­lich geschützt sind. Auch MongoDB verfügt über zahl­rei­che Si­cher­heits­fea­tures und bietet unter anderem Ver­schlüs­se­lun­gen auf Feldebene und Cli­ent­sei­te. Auch die Ver­tei­lung auf un­ter­schied­li­che Server bietet zumindest eine hohe Aus­fall­si­cher­heit und sorgt dafür, dass Daten ohne größere Ver­zö­ge­run­gen wieder zur Verfügung stehen.

MongoDB vs. Post­greS­QL: Welche Versionen gibt es?

Eine der Ge­mein­sam­kei­ten von MongoDB vs. Post­greS­QL ist ihr Open-Source-Ansatz. Beide Systeme sind somit nicht nur quell­of­fen, sondern auch zumindest in ihrer Ba­sis­ver­si­on kostenlos er­hält­lich. Das bedeutet zwar auch, dass der pro­fes­sio­nel­le Support in diesem Fall fehlt, zwei en­ga­gier­te Com­mu­ni­ties machen dieses Manko al­ler­dings wieder wett und beraten auch Neulinge sehr gern. Die Do­ku­men­ta­ti­on und Er­wei­te­rungs­mög­lich­kei­ten sind auch durch die längere Markt­rei­fe bei Post­greS­QL etwas um­fang­rei­cher. MongoDB bietet dafür zu­sätz­lich ver­schie­de­ne Pro-Versionen. Die Varianten „En­ter­pri­se“ und „Atlas“ (für die Cloud-Nutzung) sind kos­ten­pflich­tig, verfügen dafür aber auch über einige zu­sätz­li­che Features und einen um­fas­sen­den Support.

Welche Un­ter­neh­men verwenden die beiden Da­ten­ban­ken?

Auch wenn der Vergleich MongoDB vs. Post­greS­QL zeigt, dass die beiden Lösungen zwei sehr un­ter­schied­li­che Ansätze verfolgen, haben sie dennoch eine Sache gemeinsam: Zahl­rei­che große Un­ter­neh­men bauen ganz oder teilweise auf die Services und Vorteile, die die beiden Da­ten­ban­ken ihnen bieten.

Zu den be­kann­tes­ten Firmen, die auf MongoDB setzen, gehören die folgenden:

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

Post­greS­QL wird unter anderem von den folgenden Firmen und Platt­for­men verwendet:

• Apple
• IMDB
• Instagram
• Reddit
• Runkeeper
• Skype
• Spotify
• Twitch